Endüstriyel AI ile Akıllı Fabrika: Tam otomatik fabrikaya akıllı sensörlerin robotlarına ek olarak

Sürdürülebilirlik ve maliyet azaltma: Endüstriyel yapay zekanın avantajları

Endüstriyel yapay zeka, süreçlerin otomasyonu, verimliliği artırma ve yeni iş fırsatlarının geliştirilmesi yoluyla endüstrileri devrim yaratan dönüştürücü bir güç haline getirdi. Bu teknoloji basit otomasyonun çok ötesine geçiyor ve endüstriyel değer yaratmada temel bir paradigma değişimini temsil ediyor. İleri görünümlü bakımdan küresel tedarik zincirlerinin optimizasyonuna kadar endüstriyel yapay zeka sadece endüstriyel yapay zekayı değil, endüstrinin tüm dallarını da dönüştürür ve verimlilik artışları, maliyet azaltma ve sürdürülebilir üretim süreçleri için yeni fırsatlar yaratır.

İçin uygun:

• Yapay Zeka ile Maliyet Azaltma - Kârlılık Hesaplaması ve Gelecek Stratejisi Arasında

Endüstriyel AI: Akıllı süreçler için temel teknoloji

Endüstriyel yapay zeka olarak da adlandırılan endüstriyel yapay zeka, yapay zekanın malların hareketi ve depolanması, tedarik zinciri yönetimi, genişletilmiş analiz ve üretimde otomasyon ve robotikler gibi endüstriyel uygulamalara uygulanmasıdır. Bu uzmanlaşmış AI biçimi, imalat, enerji sektörü, havacılık ve uzay yolculuğu ve inşaat gibi endüstriyel ortamlarda yapay zeka kullanımını ifade eder.

Endüstriyel AI, insan benzeri sistemlerin geliştirilmesi yerine AI teknolojilerinin uygulanmasına odaklanarak diğer AI türlerinden temel olarak farklıdır. Endüstriyel yapay zeka için veri kayıtları daha büyük, ancak potansiyel olarak genel AI'dan daha az kalitede olma eğilimindedir. Önemli bir özellik, yanlış pozitif veya yanlış negatif sonuçlar, gecikmiş bilgi veya güvenilmez tahminler için sıfır toleransdır.

Teknoloji, karar vermeyi, üretkenliği artırmak ve yenilikleri teşvik etmek için veri, makineler ve ağ verileri kullanır. Endüstriyel yapay zeka özellikle proses sistemleri için uygundur, çünkü muazzam miktarda veri ve hızla değişen koşullar manuel ve hatta dijital yönetim için çok karmaşıktır.

Genel yapay zekaya farklılaşma

General AI ve endüstriyel yapay zeka arasındaki temel fark, kendi hedeflerinde ve uygulamalarında yatmaktadır. General AI, insan zekasını çok çeşitli görevlerde simüle etmeyi amaçlarken, endüstriyel AI belirli endüstriyel uygulamalara odaklanmaktadır. Sıklıkla sohbet botları ve sanal asistanlar gibi araçlarda görülebilen General AI, dilin tartışmasını ve doğal olarak anlaşılmasını gerektiren görevleri gerçekleştirmek için tasarlanmıştır.

Endüstriyel AI ise, AI teknolojilerinin uygulanmasına, insan veya insan benzeri sistemlerin gelişimine göre daha fazla odaklanmıştır. Karmaşık endüstriyel süreçleri otomatikleştirmek ve optimize etmek için özel olarak uyarlanmıştır. Bu uzmanlık, endüstriyel yapay zekanın, “fabrikaları kendi kendine yakınlaştıran” insan katılımı olmadan bile operasyonel süreçleri rasyonelleştirmesini ve otomatikleştirmesini sağlar.

Bir başka önemli fark, veri işleme ve tolerans sınırlarında yatmaktadır. Endüstriyel AI, titreşim okumaları, sıcaklık profilleri veya boyut ölçümleri gibi fabrika sensörlerinden büyük miktarda endüstriyel veri işler. Tipik bir otomobil fabrikası, robotik kol konumlarından tork değerlerine kadar her gün sensör verileri üzerinde terabayt üretebilir.

Uygulama alanları ve özel kullanım senaryoları

Endüstriyel AI uygulamaları tüm endüstriyel değer zinciri boyunca uzanır ve sekiz temel uygulama alanına bölünebilir. Bu alanlar somut ekonomik avantajlar göstermektedir ve gelecekteki katma değer için önemli kollar sunmaktadır.

İleriye dönük bakım ve sistem optimizasyonu

Öngörücü analitik ve ileriye dönük bakım, IoT verilerini büyük ölçekli ağları modellemek için derin öğrenme ile birleştirir, sistemin herhangi bir yerinde en eski anomalik belirtilerini tanımaya, planlanmamış kesinti süresini azaltmak ve bakım planlamasını optimize etmeye yardımcı olur. AI algoritmaları, titreşim, sıcaklık, basınç ve yağ kalitesi gibi sensör verilerini gerçek zamanlı olarak analiz eder ve yaklaşan bir arızayı gösteren ince anomalileri ve desenleri tanır.

Kendine güvenen “akıllı” ekipman, bozulma kritik bir noktaya ulaştığında veya performans herhangi bir nedenle azaldığında uyarılar oluşturmak için performansı bağımsız olarak ölçebilir. Bu teknoloji, bir sorun ortaya çıkmadan önce bakım çalışmasının tam olarak gerektiğinde planlanmasını sağlar.

Üretim optimizasyonu ve kalite kontrolü

Üretim optimizasyonundaki endüstriyel AI uygulamaları, işlem parametrelerinin gerçek zamanlı olarak akıllı uyarlanmasını içerir. Çelik fabrikasında, algoritmalar rulo basıncını sac metal ölçümlerine göre ayarlar. Kimyasal sistemlerde, endüstriyel AI verimi en üst düzeye çıkarmak için yüzlerce süreç değişkeni dengeler ve aynı zamanda kalite kısıtlamalarına uymak için.

Sürekli izleme süreçleri ve hataların gerçek zamanlı olarak tanımlanması ile KI, ürünlerin yüksek standartları karşılamasını ve ürün kalitesinin iyileştirilmesini sağlar. Kenar cihazları, alt ürünleri üretim hatlarından hızlı bir şekilde kaldırabilir, bu da yüksek kalite standartları ve verim seviyeleri korunur.

Tedarik zinciri yönetimi ve envanter optimizasyonu

Tedarik zinciri kontrolünde, algoritmalar malzeme tüketim modelleri ve bozuklukları takip eder, depolama darboğazlarını önlemek için otomatik olarak miktarları ve teslimat planlarını uyarlar ve aynı zamanda depolama maliyetlerini en aza indirir. AI destekli sistemler tarihsel tüketim verilerini analiz eder ve mevsimsel eğilimleri ve talep dalgalanmalarını tanımlar, bu da yedek döngüler ve sipariş miktarlarının daha iyi planlanabileceği anlamına gelir.

Karmaşık tedarik zinciri yönetimi, hammadde zulmü, envanter ve depo yönetimi de dahil olmak üzere sürecin her adımında görünürlüğü artırır. Bu, aşırılıkların ve darboğazların azalmasına, daha düşük depolama maliyetlerine, daha yüksek bakım güvenliği ve daha iyi likidite yol açar.

Teknolojik temeller ve uygulama

Endüstriyel yapay zekanın teknolojik temeli, endüstriyel süreçleri dönüştürmek için birlikte çalışan çeşitli kilit teknolojileri içerir. Makine öğrenme algoritmaları, cihaz arızalarını tahmin etmek ve hataların tanımlanması için endüstriyel verilerin analizi yoluyla ileriye dönük bakım ve kalite güvencesini mümkün kılar.

Nesnelerin İnterneti ve Sensör Teknolojisi

IoT cihazları ve endüstriyel yapay zeka simbiyotik olarak birlikte çalışır. Endüstriyel AI, IoT cihazlarından verilerin yorumlanmasını geliştirir, kalıpları tanımlar, başarısızlıkları öngörür ve kararları otomatikleştirir. AI modelleri, verimliliği artırmak, atıkları azaltmak ve kalite kontrolünü iyileştirmek için sensör veri akışlarını analiz eder.

Endüstriyel yapay zeka ile bağlantılı sensör teknolojisi rohe sensör verilerini uygulanabilir bilgiye dönüştürür. Bilgisayar görüşü üretimdeki hata kalıplarını incelerken, makine öğrenimi arızaları önlemek için titreşim verilerindeki anomalileri tanımlar. AI Seisorsbusion, ileriye dönük bakımı iyileştirmek için girişi birleştirir.

İçin uygun:

• İnsansı robotlar, tarımsal robotik ve sualtı robotları: AI, sensörler ve dijital ikizler

Edge bilgi işlem ve gerçek zamanlı analiz

Edge AI, robotik ve kalite muayenesinde gecikmeyi azaltmak için cihaz üzerine analiz sağlar. AI, kendi kendine öğrenme sistemleri oluşturmak, korelasyonları bulmak ve işlemleri optimize etmek için sensör verilerini analiz etmek için IoT bağlantısını kullanır. Bu entegrasyon, ileriye dönük bakım için gerçek zamanlı veri analizini sağlar, kesinti süresini azaltır ve verimliliği artırır.

Kenar bilgi işlemin endüstriyel AI ile kombinasyonu, daha akıllı, daha verimli ve özerk olarak optimize edilmiş endüstriyel ekosistemleri sağlar. AI'yi IIOT sistemlerine yerleştirerek, ham sensör verilerinden uygulanabilir zekayı elde etmek için makine öğrenimi ve genişletilmiş analiz kullanır.

Tüm şirket meseleleri için bağımsız ve veriler arası bir kaynak çapında bir AI platformunun entegrasyonu-imge: xpert.digital

Ki-Gamechanger: Maliyetleri azaltan, kararlarını artıran ve verimliliği artıran en esnek AI platformu-tailor yapımı çözümler

Bağımsız AI Platformu: Tüm ilgili şirket veri kaynaklarını entegre eder

• Bu AI platformu tüm belirli veri kaynaklarıyla etkileşime girer
  • SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ve diğer birçok veri yönetim sisteminden
• Hızlı AI Entegrasyonu: Şirketler için aylar yerine saatler veya günler içinde özel yapım AI çözümleri
• Esnek Altyapı: Bulut tabanlı veya kendi veri merkezinizde barındırma (Almanya, Avrupa, ücretsiz konum seçimi)

• En Yüksek Veri Güvenliği: Hukuk firmalarında kullanmak güvenli kanıttır
• Çok çeşitli şirket veri kaynaklarında kullanın
• Kendi veya çeşitli AI modellerinizin seçimi (DE, AB, ABD, CN)

AI platformumuzun çözdüğü zorluklar

• Geleneksel AI çözümlerinin doğruluğu eksikliği
• Hassas verilerin veri koruması ve güvenli yönetimi
• Bireysel AI gelişiminin yüksek maliyetleri ve karmaşıklığı
• Nitelikli AI eksikliği
• AI'nın mevcut BT sistemlerine entegrasyonu

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Tüm şirket konuları için bağımsız ve veriler arası bir kaynak çapında AI platformunun yapay zeka entegrasyonu

Nitelikli işçi eksikliği ve belirsizlik: Endüstriyel AI'daki en büyük engeller

Endüstriyel yapay zekanın muazzam potansiyeline rağmen, şirketler uygulamada önemli zorluklarla karşı karşıyadır. İmalat endüstrisi şu anda kısmen bu sektörde çalışan Baby Boomers'ın büyük emeklilik girişlerinden kaynaklanan ciddi bir emek sıkıntısının başlangıcı ile karşı karşıya.

Uzmanlık eksikliği ve yeterlilik açıkları

Üretim becerileri büyük talep görüyor ve deneyimli ve nitelikli fabrika işçileri nadirdir. Bitkom'a göre, sanayi şirketlerinin yüzde 42'si, AI'yı mantıklı bir şekilde mevcut süreçlere entegre etmek için gerekli know-how'tan yoksun olduklarını gösteriyor. Bu zorluk, eğitim, yeniden eğitme ve sürekli öğrenme kültürü ile ele alınabilir.

Başarılı AI uygulaması, eğitim, daha fazla nitelik ve sürekli öğrenme kültürü yoluyla ele alınabilecek nitelikli personele ihtiyaç duyar. Şirketlerin yaklaşık yarısı diğer şirketlerin deneyimlerini bekliyor - belirsizliğin açık bir işareti ve pratik uygulamaya güven eksikliği.

Veri kalitesi ve sistem entegrasyonu

Endüstriyel AI uygulamaları genellikle veri kullanılabilirliği sorunu ile karşı karşıyadır, çünkü yüksek gizlilik gereksinimleri ve verilerin yüksek özgüllüğü nedeniyle kapsamlı referans veri oranları nadiren mevcuttur. Uygun olmayan ve eksik veriler başka bir zorluk oluşturur.

AI'nın üretim sistemlerine entegrasyonu, uyumluluk ve değişikliklere karşı direnç nedeniyle zorluklar getirir. En iyi uygulamalar planlama, pilot projeler ve paydaş katılımına odaklanır. Ayrıca, şifreleme, erişim kontrolleri ve GDPR ile uyumluluk ile çözülebilen veri güvenliği ve veri koruma ile ilgili endişeler vardır.

İçin uygun:

• 2025'te, vasıflı işçi eksikliğiyle mücadele etmek için yapay zeka ve robot teknolojisinin yanı sıra akıllı yeniden üretim ve döngüsel ekonomi de üretimde bir konu olacak

Ekonomik önem ve pazar gelişimi

Endüstriyel yapay zekanın Alman endüstrisi için ekonomik önemi dikkate değerdir ve sürekli büyümektedir. Mevcut bir Bitkom araştırmasına göre, Almanya'daki işleme ticaretinin sanayi şirketlerinin yüzde 42'si bu teknolojiyi üretimlerinde kullanıyor-üçüncüsü (yüzde 35) uygun projeleri planlıyor.

Rekabet gücü ve gelecekteki beklentiler

Alman sanayi şirketlerinin yüzde 78'i AI kullanımının gelecekte Alman endüstrisinin rekabet gücü için belirleyici olacağına inanıyor. Yüzde 70 için AI, Alman endüstrisinin gelecekteki uygulanabilirliği için en önemli teknoloji bile. Buna göre, imalat şirketlerinin yüzde 82'si Alman endüstrisinin AI kullanırken öncü bir rol alması gerektiğini bulacak.

Özellikle makine ve bitki mühendisliği ve çatı odasında üretken yapay zeka kullanımı üzerine görünen bir VDMA çalışması, şirketlerin yüzde 79'unun zaten üretken yapay zeka kullandığını veya kullanmayı planladığını göstermektedir. Yüzde 89'u bunu gelecekteki karlılık için önemli bir kaldıraç olarak görüyor.

Verimlilik ve Maliyet Azaltma

Endüstriyel AI, kusurları ortadan kaldırmak için AI kontrollü ileriye dönük bakım kullanan Siemens'in Amberg Elektronik Tesisi örneği kullanılarak gösterildiği gibi üretim maliyetlerini önemli ölçüde azaltır. Teknoloji, ekiplerin şirket genelinde daha fazla kesinti, daha fazla verimlilik ve tutarlı verimlilik iyileştirmeleri sağlayan iyi akışlı, esnek kararlar almalarını sağlar.

Enerji tüketimi, varlık performansı ve kaynak tüketiminin izlenmesi azaltılabilir. Tedarikçilerin sürdürülebilirliğinin gelişmiş görünürlüğü, çevresel hedeflerle eşleşen daha iyi işbirliği ve veri kontrollü kararlar sağlar.

Tamamen özerk endüstriyel bitkiler: Fiziksel yapay zekanın geleceği ve dijital ikizler

Endüstriyel yapay zekanın geleceği, tamamen özerk endüstriyel tesislerin vizyonu ile karakterizedir. Endüstriyel yapay zeka devriminin, fiziksel yapay zeka veya gelecekte tamamen özerk endüstriyel sistemleri sağlayacak AI özellikli robotiklerin merkezinde. AI özellikli robotlar, hassas ve verimlilikle karmaşık görevleri gerçekleştirmenizi sağlayan dijital ikizler endüstriyel tesislerinde giderek daha fazla eğitilmek ve test edilmektedir.

Dijital ikizler ve simülasyon

Endüstriyel sistemlerin bu sayısallaştırılması otomasyonu arttırır ve üretkenliği daha da artırırken, insan müdahalesine duyulan ihtiyaç tehlikeli ortamlarda azalır. Dijital ikizler, fiziksel sistemlerin sanal temsilleri, şirketlerin gerçek endüstriyel sistemlerde ve sistemlerde kullanılmadan önce dijital gerçek zamanlı bir ortamda endüstriyel AI modellerinin ve uygulamalarının performansını simüle etmelerini ve doğrulamalarını sağlar.

Dijital ikiz kavramı merkezi bir rol oynar ve endüstrilerin ve süreçlerin anlaşılma şeklini değiştirir. Dijital ikiz, fiziksel bir nesnenin basit bir sanal temsilinden daha fazlasıdır; Aksine, gerçek muadilinin dijital dünyadaki davranışını neredeyse tam olarak yansıtabilen ve fiziksel nesneyi etkileyebilen canlı, gelişen bir varlıktır.

Sürdürülebilirlik ve çevresel etkiler

Endüstriyel AI, endüstrilerin çevresel etkisini en aza indirmede önemli bir rol oynamaktadır. Yapay zeka kontrollü çözümler, kaynak kullanımı ve enerji tüketimini optimize ederek daha sürdürülebilir uygulamaları teşvik eder. Bu özellikle önemlidir, çünkü endüstriler daha çevre dostu operasyonlar için düzenleyici gereksinimleri ve sosyal beklentileri karşılamaya çalışmaktadır.

Endüstriyel yapay zeka ile değer zinciri boyunca çevresel etkiler gerçek zamanlı olarak analiz edilebilir ve kontrol edilebilir. Teknoloji, brüt odaklama da mümkündür, ancak ayak izlerinin izlenmesini ve azaltılmasını sağlar.

İçin uygun:

• AI dönüşümünde rehberli tur: Uzmanlar ve yöneticiler için bir atölye raporu

Pilot projelerden stratejiye: Endüstriyel yapay zekayı doğru kullanın

Endüstriyel yapay zeka gelecekteki bir kavramdan modern sanayi şirketleri için stratejik bir zorunluluk haline geldi. Teknoloji, üretim süreçlerini optimize etmek, yeni iş modellerinin verimliliğini ve geliştirilmesini artırmak için dönüştürücü seçenekler sunmaktadır. Potansiyel önemli olmakla birlikte, şirketler özellikle yetenekli işçi sıkıntısı, veri kalitesi ve sistem entegrasyonu açısından uygulanmada önemli zorluklarla karşılaşırlar.

Endüstriyel yapay zekanın başarısı, şirketlerin bu zorluklara nasıl ustalaşmasına ve stratejik, şirket çapında bir yaklaşım geliştirmeye bağlıdır. İzole pilot projeler yerine, şirketler tüm uzman departmanları içeren ve sağlam bir veritabanında inşa eden tutarlı bir AI stratejisine ihtiyaç duyarlar. Alman sanayi şirketleri, bu teknolojinin gelecekteki yaşayabilirlikleri ve rekabet güçleri için önemini kabul ediyor, ancak tutarlı uygulamaya bilgi adımını atmalıdır.

Gelecek, fiziksel yapay zeka, dijital ikizler ve otonom sistemlerin entegrasyonu yoluyla daha da fazla karşılaşma değişiklikleri vaat ediyor. Bu gelişmeler sadece verimliliği ve üretkenliği artırmayacak, aynı zamanda sürdürülebilir ve esnek endüstriyel yapılar için yeni fırsatlar da yaratacaktır. Bugün endüstriyel yapay zekaya yatırım yapan ve gerekli becerileri geliştiren şirketler, endüstrinin dijital dönüşümünde öncü bir rol oynayabilecek.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus