Den smarta fabriken med Industrial AI: Förutom robotik av smarta sensorer till den helautomatiska fabriken

Hållbarhet och kostnadsminskning: Fördelarna med industriell AI

Industrial AI har utvecklats till en transformativ kraft som revolutionerar industrier genom automatisering av processer, ökande effektivitet och utveckling av nya affärsmöjligheter. Denna teknik går långt utöver enkel automatisering och representerar en grundläggande paradigmskifte i skapandet av industriellt värde. Från det framåtriktade underhållet till optimering av globala leveranskedjor, förvandlar industriell AI inte bara industriell AI, utan hela branschgren och skapar nya möjligheter för effektivitetsökningar, kostnadsminskningar och hållbara produktionsprocesser.

Lämplig för detta:

• Kostnadsminskning genom konstgjord intelligens - mellan lönsamhetsberäkning och den framtida strategin

Industrial AI: Nyckelteknologi för smarta processer

Industriell AI, även kallad industriell konstgjord intelligens, är tillämpningen av konstgjord intelligens på industriella tillämpningar som rörelse och lagring av varor, hantering av leveranskedjor, utökad analys samt automatisering och robotik i produktionen. Denna specialiserade form av AI hänvisar till användningen av konstgjord intelligens i industriella miljöer som tillverkning, energisektor, flyg- och rymdresor och konstruktion.

Industriell AI skiljer sig i grund och botten från andra AI-arter genom deras specifika fokus på tillämpningen av AI-teknik istället för utvecklingen av mänskliga system. Dataposterna för industriell AI tenderar att vara större, men potentiellt av mindre kvalitet än för General AI. En avgörande egenskap är nolltoleransen för falsk-positiva eller falska negativa resultat, försenad kunskap eller opålitliga förutsägelser.

Tekniken använder data, maskiner och nätverksdata för att förbättra beslutet, öka produktiviteten och främja innovationer. Industriell AI är särskilt lämplig för processsystem, eftersom de enorma mängder data och snabbt föränderliga omständigheter är för komplexa för manuell eller till och med digital administration.

Differentiering till allmän konstgjord intelligens

Den grundläggande skillnaden mellan allmän AI och industriell AI ligger i deras respektive mål och tillämpning. Medan general AI syftar till att simulera mänsklig intelligens i ett brett spektrum av uppgifter, fokuserar industriell AI på specifika industriella tillämpningar. General AI, som ofta kan ses i verktyg som chatbots och virtuella assistenter, är utformad för att utföra uppgifter som kräver argument och naturlig förståelse av språk.

Industriell AI är å andra sidan mer fokuserad på tillämpningen av AI-tekniker än på utvecklingen av mänskliga eller mänskliga system. Det är specifikt skräddarsytt för att automatisera och optimera komplexa industriella processer. Denna specialisering gör det möjligt för industriell AI att rationalisera och automatisera operativa processer, även utan mänskligt deltagande upp till ”självförstärkande fabriker”.

En annan betydande skillnad ligger i databehandling och toleransgränserna. Industriella AI bearbetar stora mängder industriella data från fabrikssensorer som vibrationsläsningar, temperaturprofiler eller dimensionsmätningar. En typisk bilfabrik kan generera terabyte på sensordata varje dag, från robotarmpositioner till vridmomentvärden.

Områden med tillämpning och specifika användningarsscenarier

Tillämpningarna av industriell AI sträcker sig över hela den industriella värdekedjan och kan delas in i åtta väsentliga applikationsområden. Dessa områden visar konkreta ekonomiska fördelar och erbjuder betydande spakar för framtida mervärde.

Forward -ser underhåll och systemoptimering

Predictive Analytics och framåtblickande underhåll kombinerar IoT-data med djup inlärning för att modellera storskaliga nätverk, hjälper till att känna igen de tidigaste tecknen på avvikelser var som helst i systemet, för att minska oplanerad driftstopp och optimera underhållsplaneringen. AI -algoritmer analyserar sensordata såsom vibrationer, temperatur, tryck och oljekvalitet i realtid och känner igen subtila avvikelser och mönster som indikerar ett kommande fel.

Självsäker "intelligent" utrustning kan mäta prestandan oberoende för att generera varningar när nedbrytning når en kritisk punkt eller prestandan minskas av någon anledning. Denna teknik gör det möjligt att planera underhållsarbete exakt när de verkligen är nödvändiga - innan ett problem uppstår.

Produktionsoptimering och kvalitetskontroll

Industriella AI -applikationer i produktionsoptimering inkluderar intelligent anpassning av processparametrar i realtid. I ett stålverk justerar algoritmer rulltrycket baserat på plåtmätningar. I kemiska system balanserar industriell AI hundratals processvariabler för att maximera utbytet och samtidigt följa kvalitetsbegränsningar.

Genom att kontinuerlig övervakningsprocesser och identifiering av fel i realtid säkerställer KI att produkter uppfyller höga standarder och produktkvaliteten förbättras. Edge -enheter kan snabbt ta bort sämre produkter från produktionslinjer, vilket innebär att standarder för hög kvalitet och genomströmningsnivåer upprätthålls.

Supply Chain Management och lageroptimering

I leveranskedjekontrollen strävar algoritmer för materiella konsumtionsmönster och störningar, anpassa automatiskt att beställa mängder och leveransplaner för att förhindra lagringsflaskhalsar och samtidigt minimera lagringskostnaderna. AI-stödda system analyserar historiska konsumtionsdata och identifierar säsongsutvecklingar och efterfrågan fluktuationer, vilket innebär att ersättningscykler och beställningsmängder kan planeras bättre.

Komplex hantering av leveranskedjan ökar synligheten i varje steg i processen, inklusive förföljelse av råvaror, lager och lagerhantering. Detta leder till minskade överdrivna och flaskhalsar, lägre lagringskostnader, säkerhet med högre vård och bättre likviditet.

Tekniska grunder och implementering

Den tekniska grunden för industriell AI innehåller olika nyckeltekniker som arbetar tillsammans för att omvandla industriella processer. Maskininlärningsalgoritmer möjliggör framåtblickande underhåll och kvalitetssäkring genom analys av industriella data för att förutsäga enhetsfel och identifiering av fel.

Internet of Things and Sensor Technology

IoT -enheter och industriellt AI -arbete symbiotiskt tillsammans. Industriell AI förbättrar tolkningen av data från IoT -enheter, identifierar mönster, förutsäger misslyckanden och automatiserar beslut. AI -modeller analyserar sensordataflöden för att öka effektiviteten, minska avfallet och förbättra kvalitetskontrollen.

Sensorteknologi i samband med industriell AI omvandlar ROHE -sensordata till implementerbar kunskap. Datorvision undersöker felmönster i produktionen, medan maskininlärning identifierar avvikelser i vibrationsdata för att förhindra fel. AI SeisorSBusion kombinerar ingång för att förbättra det framåtblickande underhållet.

Lämplig för detta:

• Humanoidrobotar, jordbruksrobotik och undervattensrobotik: Vad AI, sensorer och digitala tvillingar möjliggör

Kantberäkning och realtidsanalys

Edge AI levererar analys på enheten för att minska latensen i robotik och kvalitetsinspektion. AI använder IoT-anslutning för att skapa självlärande system, analysera sensordata för att hitta korrelationer och optimera processer. Denna integration möjliggör dataanalys i realtid för framåtriktat underhåll, minskar driftsstopp och ökar produktiviteten.

Kombinationen av kantberäkning med industriell AI möjliggör mer intelligenta, effektivare och autonomt optimerade industriella ekosystem. Genom att inbäddas AI i IIOT -system använder den maskininlärning och utökad analys för att härleda implementerbar intelligens från rå sensordata.

Integration av en oberoende och tvärdata källomfattande AI-plattform för alla företagsfrågor-image: xpert.digital

Ki-Gamechanger: De mest flexibla AI-plattforms-tailor-tillverkade lösningarna som minskar kostnaderna, förbättrar deras beslut och ökar effektiviteten

Oberoende AI -plattform: Integrerar alla relevanta företagsdatakällor

• Denna AI -plattform interagerar med alla specifika datakällor
  • Från SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox och många andra datahanteringssystem
• Snabb AI-integration: Skräddarsydd AI-lösningar för företag i timmar eller dagar istället för månader
• Flexibel infrastruktur: molnbaserad eller värd i ditt eget datacenter (Tyskland, Europa, gratis val av plats)

• Högsta datasäkerhet: Användning i advokatbyråer är säkra bevis
• Användning över ett brett utbud av företagsdatakällor
• Val av dina egna eller olika AI -modeller (DE, EU, USA, CN)

Utmaningar som vår AI -plattform löser

• Brist på noggrannhet av konventionella AI -lösningar
• Dataskydd och säker hantering av känsliga data
• Höga kostnader och komplexitet för individuell AI -utveckling
• Brist på kvalificerad AI
• Integration av AI i befintliga IT -system

Mer om detta här:

• AI-integration av en oberoende och källdata-källa över hela AI-plattformen för alla företagsfrågor

Brist på skickliga arbetare och osäkerhet: de största hinderna på Industrial AI

Trots den enorma potentialen för industriell AI står företag inför betydande utmaningar i genomförandet. Tillverkningsindustrin står för närvarande inför början på en allvarlig brist på arbetskraft, vilket delvis beror på de enorma pensionsposter från babyboomers som arbetar i denna sektor.

Brist på expertis och kvalifikationsunderskott

Tillverkningsfärdigheter är efterfrågade och erfarna och kvalificerade fabriksarbetare är sällsynta. Enligt Bitkom indikerar 42 procent av industriföretagen att de saknar nödvändig kunskap för att integrera AI på ett förnuftigt sätt i befintliga processer. Denna utmaning kan hanteras genom utbildning, omskolning och en kultur för kontinuerligt lärande.

Framgångsrik AI -implementering behöver kvalificerad personal, som kan hanteras genom utbildning, ytterligare kvalifikation och en kultur för kontinuerligt lärande. Cirka hälften av företagen väntar på andra företags erfarenheter - ett tydligt tecken på osäkerhet och brist på förtroende för det praktiska genomförandet.

Datakvalitet och systemintegration

Industriella AI -applikationer står ofta inför problemet med datatillgänglighet, eftersom omfattande referensdatahastigheter sällan finns på grund av höga konfidentiella krav och hög specificitet för data. Olänkbar och ofullständig data utgör en annan utmaning.

Integrationen av AI i tillverkningssystem ger utmaningar på grund av kompatibilitet och motstånd mot förändringar. Bästa praxis fokuserar på planering, pilotprojekt och engagemang för intressenter. Dessutom finns det oro över datasäkerhet och dataskydd, som kan lösas genom kryptering, åtkomstkontroller och efterlevnad av GDPR.

Lämplig för detta:

• År 2025 kommer smart återtillverkning och cirkulär ekonomi att vara ett ämne i produktionen mot skickliga arbetare utöver AI och robotik

Ekonomisk betydelse och marknadsutveckling

Den ekonomiska betydelsen av industriell AI för den tyska industrin är betydande och växer kontinuerligt. Enligt en nuvarande Bitkom-undersökning planerar 42 procent av de industriella företagen i behandlingshandeln i Tyskland redan denna teknik i sin produktion-en annan tredje (35 procent) planerar lämpliga projekt.

Konkurrenskraft och framtidsutsikter

78 procent av de tyska industriföretagen är övertygade om att användningen av AI i framtiden kommer att vara avgörande för den tyska industrins konkurrenskraft. För 70 procent är AI till och med den viktigaste tekniken för den tyska industrins framtida livskraft. Följaktligen kommer 82 procent av tillverkningsföretagen att upptäcka att den tyska industrin bör ta en banbrytande roll när man använder AI.

En VDMA -studie som ser specifikt på maskin- och anläggningsteknik och användningen av generativ konstgjord intelligens i takrummet visar att 79 procent av företagen redan använder generativ konstgjord intelligens eller planerar att använda. 89 procent ser detta en viktig spak för framtida lönsamhet.

Effektivitet och kostnadsminskning

Industriell AI minskar avsevärt produktionskostnader, vilket visas med hjälp av exemplet på Siemens 'Amberg Electronics Plant, som använder AI-kontrollerat framåtriktat underhåll för att eliminera defekter. Tekniken gör det möjligt för team att fatta väl avgrundade, flexibla beslut, vilket leder till minskad driftstopp, förbättrad effektivitet och konsekventa produktivitetsförbättringar i hela företaget.

Övervakning av energiförbrukning, tillgångsprestanda och resursförbrukning kan minskas. Förbättrad synlighet av leverantörernas hållbarhet möjliggör bättre samarbete och data -kontrollerade beslut som matchar miljömålen.

Helt autonoma industriella anläggningar: framtiden för fysiska AI och digitala tvillingar

Framtiden för industriell AI kännetecknas av visionen om helt autonoma industriella anläggningar. I hjärtat av den industriella AI-revolutionen, fysiska AI eller AI-kapabla robotik, som möjliggör helt autonoma industrisystem i framtiden. AI-kapabla robotar utbildas i allt högre grad och testas i digitala tvillingar industriella anläggningar, vilket gör att du kan utföra komplexa uppgifter med precision och effektivitet.

Digitala tvillingar och simulering

Denna digitalisering av industriella system ökar automatiseringen och förbättrar produktiviteten ytterligare, medan behovet av mänsklig intervention minskas i farliga miljöer. Digitala tvillingar, virtuella representationer av fysiska system, gör det möjligt för företag att simulera och verifiera prestanda för industriella AI-modeller och applikationer i en digital realtidsmiljö innan de används i verkliga industriella system och system.

Konceptet med den digitala tvillingen spelar en central roll och förändrar hur branscher och processer förstås. En digital tvilling är mer än en enkel virtuell representation av ett fysiskt objekt; Snarare är det en levande, utvecklande enhet som nästan exakt kan återspegla beteendet hos hans verkliga motsvarighet i den digitala världen och påverka det fysiska objektet.

Hållbarhet och miljöeffekter

Industriell AI spelar en avgörande roll för att minimera miljöpåverkan av industrier. Genom att optimera resursanvändningen och energiförbrukningen främjar AI-kontrollerade lösningar mer hållbara metoder. Detta är särskilt viktigt eftersom branscher strävar efter att uppfylla lagstiftningskraven och sociala förväntningar för mer miljövänliga verksamheter.

Med industriell AI kan miljöpåverkan längs värdekedjan analyseras och kontrolleras i realtid. Tekniken gör det möjligt att övervaka och reduceras samarbetsavtryck, medan grovt fokus också är möjlig.

Lämplig för detta:

• Guidad turné i AI -omvandlingen: En verkstadsrapport för specialister och chefer

Från pilotprojekt till strategi: Använd Industrial AI korrekt

Industriell AI har utvecklats från ett framtida koncept till ett strategiskt imperativ för moderna industriföretag. Tekniken erbjuder transformativa alternativ för att optimera produktionsprocesser, förbättra effektiviteten och utvecklingen av nya affärsmodeller. Även om potentialen är betydande står företag inför betydande utmaningar i genomförandet, särskilt när det gäller brist på kvalificerade arbetare, datakvalitet och systemintegration.

Framgången för industriell AI beror avgörande av hur företag behärskar dessa utmaningar och utvecklar en strategisk, företagsomfattande strategi. I stället för isolerade pilotprojekt behöver företag en sammanhängande AI -strategi som inkluderar alla specialavdelningar och bygger på en solid databas. Tyska industriföretag inser vikten av denna teknik för deras framtida livskraft och konkurrenskraft, men måste ta kunskapssteget till en konsekvent implementering.

Framtiden lovar ännu mer långtgående förändringar genom integration av fysiska AI, digitala tvillingar och autonoma system. Denna utveckling kommer inte bara att öka effektiviteten och produktiviteten, utan kommer också att skapa nya möjligheter för hållbara och motståndskraftiga industriella strukturer. Företag som investerar idag i Industrial AI och bygger upp nödvändiga färdigheter kommer att kunna spela en ledande roll i den digitala omvandlingen av industrin.

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ skapande eller omjustering av den digitala strategin och digitaliseringen

☑ Expansion och optimering av de internationella försäljningsprocesserna

☑ Globala och digitala B2B -handelsplattformar

☑ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Jag hjälper dig gärna som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret nedan eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) .

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

Xpert.Digital är ett nav för bransch med fokus, digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik och fotovoltaik.

Med vår 360 ° affärsutvecklingslösning stöder vi välkända företag från ny verksamhet till efter försäljning.

Marknadsintelligens, smarketing, marknadsföringsautomation, innehållsutveckling, PR, postkampanjer, personliga sociala medier och blyomsorg är en del av våra digitala verktyg.

Du kan hitta mer på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus