Умная фабрика с промышленным ИИ: в дополнение к робототехнике умных датчиков на полностью автоматическую фабрику

Устойчивость и снижение затрат: преимущества промышленного ИИ

Промышленный ИИ превратился в преобразующую силу, которая революционизирует отрасли посредством автоматизации процессов, повышения эффективности и развития новых возможностей для бизнеса. Эта технология выходит далеко за рамки простой автоматизации и представляет собой фундаментальный сдвиг парадигмы в создании промышленной стоимости. Промышленный ИИ промышленного искусственного интеллекта, от прямого обслуживания до оптимизации глобальных цепочек поставок не только трансформирует промышленного искусственного интеллекта, но и целые отрасли промышленности и создает новые возможности для повышения эффективности, снижения затрат и устойчивых производственных процессов.

Подходит для:

• Снижение затрат через искусственный интеллект - между расчетом прибыльности и будущей стратегией

Промышленный ИИ: ключевая технология для интеллектуальных процессов

Промышленный ИИ, также называемый промышленным искусственным интеллектом, является применением искусственного интеллекта к промышленным приложениям, таким как движение и хранение товаров, управление цепочками поставок, расширенный анализ, а также автоматизация и робототехника в производстве. Эта специализированная форма ИИ относится к использованию искусственного интеллекта в промышленных средах, таких как производство, энергетический сектор, аэрокосмические и космические путешествия и строительство.

Промышленный ИИ принципиально отличается от других видов искусственного интеллекта из-за их особого внимания применению технологий ИИ вместо развития человеческих систем. Записи данных для промышленного ИИ, как правило, больше, но потенциально меньше качества, чем для общего искусственного интеллекта. Важнейшей особенностью является нулевая толерантность к ложноположительным или ложноотрицательным результатам, отсроченным знаниям или ненадежным прогнозам.

Технология использует данные, машины и сети для улучшения принятия решений, повышения производительности и продвижения инноваций. Промышленный ИИ особенно подходит для систем процессов, поскольку огромные объемы данных и быстро меняющиеся обстоятельства слишком сложны для ручного или даже цифрового администрирования.

Дифференциация к общему искусственному интеллекту

Фундаментальное различие между общим ИИ и промышленным ИИ заключается в их соответствующих целях и применении. В то время как общий ИИ стремится имитировать человеческий интеллект в широком спектре задач, промышленный ИИ фокусируется на конкретных промышленных применениях. Общий ИИ, который часто можно увидеть в таких инструментах, как чат -боты и виртуальные помощники, предназначен для выполнения задач, которые требуют аргументации и естественного понимания языка.

Промышленный ИИ, с другой стороны, больше сосредоточен на применении технологий ИИ, чем на развитии человеческих или человеческих систем. Он специально адаптирован для автоматизации и оптимизации сложных промышленных процессов. Эта специализация позволяет промышленному ИИ рационализировать и автоматизировать эксплуатационные процессы, даже без участия человека в до «самозафигурации фабрики».

Другое существенное различие заключается в обработке данных и пределах толерантности. Промышленные ИИ обрабатывают большие объемы промышленных данных от заводских датчиков, таких как показания вибрации, профили температуры или измерения измерений. Типичная автомобильная фабрика может генерировать терабайты на данные датчиков каждый день, от положений роботизированных рук до значений крутящего момента.

Области применения и конкретных сценариев использования

Применение промышленного ИИ распространяется по всей промышленной цепочке создания стоимости и может быть разделено на восемь важных полей применения. Эти области показывают конкретные экономические преимущества и предлагают значительные рычаги для будущей дополнительной стоимости.

Прямое обслуживание и оптимизация системы

Прогнозирующая аналитика и перспективное обслуживание объединяют данные IoT с глубоким обучением для моделирования крупномасштабных сетей, помогают распознать самые ранние признаки аномалий в любом месте системы, для сокращения незапланированного времени простоя и оптимизировать планирование технического обслуживания. Алгоритмы ИИ анализируют данные датчиков, такие как вибрация, температура, давление и качество масла в режиме реального времени и распознавать тонкие аномалии и паттерны, которые указывают на предстоящий сбой.

Самостоятельное «интеллектуальное» оборудование может самостоятельно измерять производительность для создания предупреждений, когда деградация достигает критической точки, или производительность снижается по любой причине. Эта технология позволяет запланировать работу по техническому обслуживанию точно, когда они действительно необходимы - до возникновения проблемы.

Оптимизация производства и контроль качества

Промышленные приложения ИИ в оптимизации производства включают интеллектуальную адаптацию параметров процесса в режиме реального времени. В сталелитейной мельнице алгоритмы регулируют давление рулона на основе измерений листового металла. В химических системах промышленный ИИ уравновешивает сотни переменных процесса, чтобы максимизировать урожайность и в то же время соблюдать ограничения качества.

Благодаря непрерывному мониторингу производственных процессов и идентификации ошибок в режиме реального времени, KI гарантирует, что продукты соответствуют высоким стандартам, а качество продукта улучшается. Крайные устройства могут быстро удалять низшие продукты из производственных линий, что означает, что высокие стандарты качества и уровни пропускной способности сохраняются.

Управление цепочками поставок и оптимизация запасов

В управлении цепочкой поставок алгоритмы преследуют схемы потребления материала и расстройства, адаптируйте автоматически заказать количество и планы доставки для предотвращения узких мест хранения и в то же время минимизировать затраты на хранение. Системы, поддерживаемые AI, анализируют данные исторического потребления и определяют сезонные тенденции и колебания спроса, что означает, что циклы замены и количество заказов могут быть лучше спланированы.

Сложное управление цепочкой поставок увеличивает видимость на каждом этапе процесса, включая преследование сырья, инвентаризации и управления складами. Это приводит к снижению излишек и узких местах, снижению затрат на хранение, более высокой безопасности и лучшей ликвидности.

Технологические основы и реализация

Технологическая основа промышленного ИИ включает в себя различные ключевые технологии, которые работают вместе для трансформации промышленных процессов. Алгоритмы машинного обучения позволяют обеспечить перспективное обслуживание и обеспечение качества посредством анализа промышленных данных для прогнозирования сбоев устройства и идентификации ошибок.

Интернет вещей и сенсорные технологии

Устройства IoT и промышленное искусственное искусство симбиотически работают. Промышленный ИИ улучшает интерпретацию данных с устройств IoT, идентифицирует закономерности, предсказывает неудачи и автоматизирует решения. Модели ИИ анализируют потоки данных датчика, чтобы повысить эффективность, уменьшить отходы и улучшить контроль качества.

Технология датчиков в связи с промышленным ИИ преобразует данные датчика Rohe в реализуемые знания. Компьютерное зрение проверяет модели ошибок в производстве, в то время как машинное обучение идентифицирует аномалии в данных вибрации, чтобы предотвратить сбои. AI Seisorsbusion объединяет вход для улучшения направленного обслуживания.

Подходит для:

• Гуманоидные роботы, сельскохозяйственная робототехника и подводная робототехника: что обеспечивают ИИ, датчики и цифровые близнецы

Крайные вычисления и анализ в реальном времени

Edge AI обеспечивает анализ настройки, чтобы уменьшить задержку в робототехнике и качественном осмотре. ИИ использует подключение к IoT для создания систем самообучения, анализа данных датчиков для поиска корреляций и оптимизации процессов. Эта интеграция обеспечивает анализ данных в режиме реального времени для обслуживания вперед, уменьшает время простоя и повышает производительность.

Комбинация краевых вычислений с промышленным ИИ обеспечивает более интеллектуальные, более эффективные и автономно оптимизированные промышленные экосистемы. Внедряя ИИ в системы IIOT, он использует машинное обучение и расширенный анализ для получения реализуемого интеллекта из необработанных данных датчиков.

Интеграция независимой и перекрестной платформы AI в масштабах для всех компаний Matters-Image: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: наиболее гибкие решения AI-Tailor, которые снижают затраты, улучшают свои решения и повышают эффективность

Независимая платформа искусственного интеллекта: интегрирует все соответствующие источники данных компании

• Эта платформа ИИ взаимодействует со всеми конкретными источниками данных
  • От SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox и многих других систем управления данными
• Быстрая интеграция AI: специально разработанные решения для ИИ для компаний в течение нескольких часов или дней вместо месяцев
• Гибкая инфраструктура: облачный или хостинг в вашем собственном центре обработки данных (Германия, Европа, свободный выбор местоположения)

• Самая высокая безопасность данных: использование в юридических фирмах является безопасным доказательством
• Используйте в широком спектре источников данных компании
• Выбор ваших собственных или различных моделей искусственного интеллекта (DE, EU, USA, CN)

Проблемы, которые решает наша платформа ИИ

• Отсутствие точности обычных решений ИИ
• Защита данных и безопасное управление конфиденциальными данными
• Высокие затраты и сложность индивидуального развития ИИ
• Отсутствие квалифицированного ИИ
• Интеграция ИИ в существующие ИТ -системы

Подробнее об этом здесь:

• Интеграция AI независимой и перекрестной платформы AI в масштабах источника для всех вопросов компании

Отсутствие квалифицированных работников и неопределенность: самые большие препятствия на промышленном ИИ

Несмотря на огромный потенциал промышленного ИИ, компании сталкиваются с значительными проблемами в реализации. Производственная отрасль в настоящее время сталкивается с началом серьезной нехватки рабочей силы, которая частично связана с массовыми пенсионными записями бэби -бумеров, работающих в этом секторе.

Отсутствие опыта и дефицита квалификации

Производственные навыки пользуются большим спросом, и опытные и квалифицированные фабричные работники редки. По словам Битком, 42 процента промышленных компаний указывают, что им не хватает необходимого ноу-хау для разумной интеграции ИИ в существующие процессы. Эта задача может быть решена посредством обучения, переподготовки и культуры непрерывного обучения.

Успешная реализация искусственного интеллекта требует квалифицированного персонала, который может быть устранен посредством обучения, дальнейшей квалификации и культуры непрерывного обучения. Около половины компаний ждут опыта других компаний - явный признак неопределенности и отсутствия доверия к практической реализации.

Качество данных и интеграция системы

Промышленные приложения ИИ часто сталкиваются с проблемой наличия данных, поскольку обширные эталоны передачи данных редко существуют из -за высоких требований к конфиденциальности и высокой специфичности данных. Не подходящие и неполные данные представляют собой еще одну проблему.

Интеграция ИИ в производственные системы создает проблемы из -за совместимости и сопротивления изменениям. Лучшие практики сосредоточены на планировании, пилотных проектах и ​​участии заинтересованных сторон. Кроме того, существуют опасения по поводу безопасности данных и защиты данных, которые могут быть решены путем шифрования, контроля доступа и соответствия GDPR.

Подходит для:

• В 2025 году интеллектуальное перепроизводство и циркулярная экономика станут темой производства наряду с искусственным интеллектом и робототехникой для борьбы с нехваткой квалифицированных рабочих.

Экономическое значение и развитие рынка

Экономическая важность промышленного ИИ для немецкой промышленности является значительной и непрерывно растет. Согласно текущему опросу Bitkom, 42 процента промышленных компаний по переработке в Германии уже используют эту технологию в своей серии по производству-другой (35 процентов) планируют соответствующие проекты.

Конкурентоспособность и будущие перспективы

78 процентов немецких промышленных компаний убеждены, что использование ИИ в будущем будет решающим для конкурентоспособности немецкой промышленности. В течение 70 процентов ИИ является даже самой важной технологией для будущей жизнеспособности немецкой промышленности. Соответственно, 82 процента производственных компаний обнаружили, что немецкая промышленность должна играть новаторскую роль при использовании ИИ.

Исследование VDMA, которое специально рассматривается на машиностроении машин и растений, а также использование генеративного искусственного интеллекта в комнате крыши показывает, что 79 процентов компаний уже используют генеративный искусственный интеллект или планируют использовать. 89 процентов видят это важный рычаг для будущей прибыльности.

Эффективность и снижение затрат

Промышленный ИИ значительно снижает производственные затраты, как показано с использованием примера электронного завода Siemens Amberg, которая использует контролируемое AI, для устранения дефектов. Технология позволяет командам принимать хорошо обоснованные, гибкие решения, что приводит к сокращению времени простоя, повышению эффективности и постоянному повышению производительности во всей компании.

Мониторинг потребления энергии, производительность активов и потребление ресурсов может быть уменьшено. Улучшенная видимость устойчивости поставщиков позволяет лучше сотрудничать и контролируемые данные решения, которые соответствуют экологическим целям.

Полностью автономные промышленные предприятия: будущее физических ИИ и цифровых близнецов

Будущее промышленного ИИ характеризуется видением полностью автономных промышленных объектов. В самом сердце промышленной революции ИИ физическая робототехника, способствующая ИИ или ИИ, которая в будущем позволит в будущем полностью автономные промышленные системы. Роботы, способствующие ИИ, все чаще обучаются и тестируются на промышленных заводах цифровых близнецов, что позволяет вам выполнять сложные задачи с точностью и эффективностью.

Цифровые близнецы и симуляция

Эта оцифровка промышленных систем увеличивает автоматизацию и еще больше повышает производительность, в то время как необходимость вмешательства человека снижается в опасных условиях. Цифровые близнецы, виртуальные представления о физических системах, позволяют компаниям имитировать и проверять производительность промышленных моделей и приложений ИИ в цифровой среде в реальном времени, прежде чем использовать в реальных промышленных системах и системах.

Концепция цифрового близнеца играет центральную роль и меняет способ понимания отраслей и процессов. Цифровой близнец - это больше, чем простое виртуальное представление физического объекта; Скорее, это живая, развивающаяся сущность, которая может почти точно отражать поведение его настоящего аналога в цифровом мире и повлиять на физический объект.

Устойчивость и воздействие на окружающую среду

Промышленный ИИ играет решающую роль в минимизации воздействия отраслей промышленности на окружающую среду. Оптимизируя использование ресурсов и потребление энергии, решения, контролируемые AI, способствуют более устойчивой практике. Это особенно важно, потому что отрасли стремятся соответствовать нормативным требованиям и социальным ожиданиям для более экологически чистых операций.

С помощью промышленного ИИ воздействие на окружающую среду вдоль цепочки создания стоимости можно анализировать и контролировать в режиме реального времени. Технология позволяет контролировать и уменьшать следов CO₂, в то время как валовой фокус также возможен.

Подходит для:

• Экскурсия по трансформации искусственного интеллекта: отчет о семинаре для специалистов и менеджеров

От пилотных проектов до стратегии: правильно используйте промышленный ИИ

Промышленный ИИ превратился из будущей концепции до стратегического императива для современных промышленных компаний. Технология предлагает преобразующие возможности для оптимизации производственных процессов, повышения эффективности и разработки новых бизнес -моделей. Хотя потенциал является значительным, компании сталкиваются с значительными проблемами в реализации, особенно в отношении нехватки квалифицированных работников, качества данных и интеграции системы.

Успех промышленного ИИ зависит от того, как компании охватывают эти проблемы и разрабатывают стратегический, общеобразовательный подход. Вместо изолированных пилотных проектов компании нуждается в последовательной стратегии ИИ, которая включает в себя все специализированные отделы и строится на солидной базе данных. Немецкие промышленные компании признают важность этой технологии для их будущей жизнеспособности и конкурентоспособности, но должны предпринять шаг знаний для последовательной реализации.

Будущее обещает еще более далеко идущие изменения благодаря интеграции физического ИИ, цифровых близнецов и автономных систем. Эти разработки не только повысят эффективность и производительность, но также создадут новые возможности для устойчивых и устойчивых промышленных структур. Компании, которые инвестируют сегодня в промышленный ИИ и создают необходимые навыки, смогут сыграть ведущую роль в цифровой трансформации промышленности.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса

Конрад Вольфенштейн

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus