Розумна фабрика з промисловим ШІ: Крім робототехніки розумних датчиків до повністю автоматичної фабрики

Стійкість та зниження витрат: переваги промислового ШІ

Промисловий ШІ перетворився на трансформаційну силу, яка революціонує галузі шляхом автоматизації процесів, підвищення ефективності та розвитку нових можливостей для бізнесу. Ця технологія виходить далеко за рамки простої автоматизації і являє собою фундаментальну зміну парадигми у створенні промислових цінностей. Від перспективного обслуговування до оптимізації глобальних ланцюгів поставок, промисловий ШІ не тільки перетворює промисловий ШІ, але й цілі галузі промисловості та створює нові можливості для підвищення ефективності, зниження витрат та стійких виробничих процесів.

Підходить для цього:

• Зниження витрат за допомогою штучного інтелекту - між розрахунком прибутковості та майбутньою стратегією

Промисловий ШІ: Ключова технологія для розумних процесів

Промисловий ШІ, який також називається промисловим штучним інтелектом, є застосуванням штучного інтелекту для промислових додатків, таких як рух та зберігання товарів, управління ланцюгами поставок, розширений аналіз, а також автоматизація та робототехніка у виробництві. Ця спеціалізована форма ШІ відноситься до використання штучного інтелекту в промислових умовах, таких як виробництво, енергетичний сектор, аерокосмічні та космічні подорожі та будівництво.

Промисловий ШІ принципово відрізняється від інших видів ШІ за їх специфічним фокусом на застосуванні технологій AI замість розвитку систем, подібних до людини. Записи даних для промислового ШІ, як правило, є більшими, але потенційно меншою якістю, ніж для загального ШІ. Найважливішою особливістю є нульова толерантність до хибнопозитивних або помилкових негативних результатів, затримки знань або ненадійних прогнозів.

Технологія використовує дані даних, машини та мережі для покращення прийняття рішень, підвищення продуктивності та сприяння інноваціям. Промисловий ШІ особливо підходить для систем процесу, оскільки величезна кількість даних та швидко мінливі обставини є занадто складними для ручного або навіть цифрового адміністрування.

Диференціація на загальний штучний інтелект

Основна різниця між загальним ШІ та промисловим ШІ полягає у їх відповідних цілях та застосуванні. Хоча загальний ШІ має на меті імітувати людський інтелект у широкому спектрі завдань, промисловий ШІ фокусується на конкретних промислових програмах. Загальний ШІ, який часто можна побачити в таких інструментах, як чат -боти та віртуальні помічники, розроблений для виконання завдань, які потребують аргументу та природного розуміння мови.

З іншого боку, промисловий ШІ більше зосереджений на застосуванні технологій AI, ніж на розвитку людських чи людських систем. Він спеціально розроблений для автоматизації та оптимізації складних промислових процесів. Ця спеціалізація дозволяє промисловим ШІ раціоналізувати та автоматизувати експлуатаційні процеси, навіть без участі людини до «само -конфігураційних заводів».

Ще одна суттєва різниця полягає в обробці даних та обмеженням толерантності. Промисловий ШІ обробляє велику кількість промислових даних із заводських датчиків, таких як вібраційні показання, профілі температури або вимірювання розмірів. Типова автомобільна фабрика може щодня генерувати терабайти на дані датчиків, від робототехнічних положень до значень крутного моменту.

Області застосування та конкретні сценарії використання

Застосування промислового ШІ поширюється на всій промисловій ланцюзі вартості і може бути розділений на вісім основних сфер застосування. Ці сфери показують конкретні економічні переваги та пропонують значні важелі для майбутньої додаткової вартості.

Вперед -Оптимізація системи вигляду та оптимізація системи

Прогнозування аналітики та перспективне обслуговування поєднують дані IoT з глибоким навчанням для моделювання масштабних мереж, допоможуть розпізнати найдавніші ознаки аномалій у будь-якій точці системи, щоб зменшити незапланований час простою та оптимізувати планування технічного обслуговування. Алгоритми AI аналізують дані датчиків, такі як вібрація, температура, тиск та якість масла в режимі реального часу та розпізнають тонкі аномалії та закономірності, що вказують на майбутній збій.

"Розумне" обладнання "Само -впевненість" може вимірювати продуктивність незалежно для створення попереджень, коли деградація досягає критичної точки або продуктивність зменшується з будь -якої причини. Ця технологія дозволяє планувати роботи з технічного обслуговування саме тоді, коли вони дійсно необхідні - до виникнення проблеми.

Оптимізація виробництва та контроль якості

Промислові програми AI в оптимізації виробництва включають інтелектуальну адаптацію параметрів процесу в режимі реального часу. На сталевому заводі алгоритми регулюють тиск рулону на основі вимірювань листового металу. У хімічних системах промисловий ШІ врівноважує сотні змінних процесів для максимізації врожайності та в той же час, щоб дотримуватися обмежень якості.

Постійний моніторинг виробничих процесів та виявлення помилок у режимі реального часу KI гарантує, що продукція відповідає високим стандартам та якість продукції буде покращена. Пристрої Edge можуть швидко видалити нижню продукцію з виробничих ліній, а це означає, що високоякісні стандарти та рівні пропускної здатності підтримуються.

Управління ланцюгами поставок та оптимізація запасів

У контролі ланцюга поставок алгоритми переслідують структури споживання матеріалів та розлади, адаптуйте автоматично замовляйте кількість та плани доставки, щоб запобігти вузькому місці зберігання та в той же час мінімізувати витрати на зберігання. Системи, що підтримуються AI, аналізують дані про історичне споживання та визначають сезонні тенденції та коливання попиту, а це означає, що цикли заміни та кількість замовлень можна краще планувати.

Складне управління ланцюгами поставок збільшує видимість на кожному кроці процесу, включаючи переслідування сировини, інвентаризації та управління складом. Це призводить до зниження надмірності та вузьких місць, зниження витрат на зберігання, безпеки більшої допомоги та кращої ліквідності.

Технологічні основи та впровадження

Технологічна основа промислового ШІ включає різні ключові технології, які працюють разом для трансформації промислових процесів. Алгоритми машинного навчання дозволяють перспективним обслуговуванням та забезпеченням якості шляхом аналізу промислових даних для прогнозування збоїв пристроїв та ідентифікації помилок.

Інтернет речей та технології сенсорів

Пристрої IoT та промислові ШІ працюють симбіотично разом. Промисловий ШІ покращує інтерпретацію даних з пристроїв IoT, визначає закономірності, прогнозує збої та автоматизує рішення. Моделі AI аналізують потоки даних датчиків для підвищення ефективності, зменшення відходів та покращення контролю якості.

Технологія датчиків у зв'язку з промисловим AI перетворює дані датчика ROHE в реалізовані знання. Комп'ютерне зору вивчає моделі помилок у виробництві, тоді як машинне навчання визначає аномалії у вібраційних даних для запобігання збоїв. AI SeisorsBusion поєднує вхід для поліпшення перспективного обслуговування.

Підходить для цього:

• Гуманоїдна робот, сільськогосподарська робототехніка та підводна робототехніка: що AI, датчики та цифрові близнюки дозволяють

Крайові обчислення та аналіз у режимі реального часу

Edge AI надає аналіз на пристрої, щоб зменшити затримку робототехніки та інспекцію якості. AI використовує підключення IoT для створення систем самонавчання, проаналізуйте дані датчиків для пошуку кореляцій та оптимізації процесів. Ця інтеграція дозволяє аналізувати дані в режимі реального часу для перспективного обслуговування, скорочує час простою та підвищує продуктивність.

Поєднання обчислювальних обчислень з промисловим ШІ дозволяє більш розумні, ефективніші та автономно оптимізовані промислові екосистеми. Вставляючи AI в системах IIOT, він використовує машинне навчання та розширений аналіз для отримання реалізованого інтелекту з даних про необроблену датчику.

Інтеграція незалежної та перехресної платформи AI-джерела для всіх матчів компанії: xpert.digital

Ki-Gamechanger: Найбільш гнучкі рішення AI-таїлові рішення, що зменшують витрати, покращують свої рішення та підвищують ефективність

Незалежна платформа AI: інтегрує всі відповідні джерела даних компанії

• Ця платформа AI взаємодіє з усіма конкретними джерелами даних
  • Від SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox та багатьох інших систем управління даними
• Швидка інтеграція AI: індивідуальні рішення AI для компаній у години чи дні замість місяців
• Гнучка інфраструктура: хмарна або хостинг у власному центрі обробки даних (Німеччина, Європа, вільний вибір місця розташування)

• Найвища безпека даних: Використання в юридичних фірмах - це безпечні докази
• Використовуйте в широкому спектрі джерел даних компанії
• Вибір власних або різних моделей AI (DE, EU, США, CN)

Виклики, які вирішує наша платформа AI

• Відсутність точності звичайних рішень AI
• Захист даних та безпечне управління конфіденційними даними
• Високі витрати та складність індивідуального розвитку ШІ
• Відсутність кваліфікованого ШІ
• Інтеграція ШІ в існуючі ІТ -системи

Детальніше про це тут:

• Інтеграція AI незалежної та перехресної платформи AI для всіх питань компанії

Відсутність кваліфікованих робітників та невизначеності: найбільші перешкоди в промисловому ШІ

Незважаючи на величезний потенціал промислового ШІ, компанії стикаються з значними проблемами в впровадженні. В даний час виробнича промисловість стикається з початком серйозної дефіциту праці, що частково пояснюється масовими пенсійними записами бебі -бумерів, що працюють у цьому секторі.

Відсутність дефіциту досвіду та кваліфікації

Навички виробництва користуються великим попитом, а досвідчені та кваліфіковані фабричні працівники рідкісні. За даними Bitkom, 42 відсотки промислових компаній вказують на те, що їм не вистачає необхідного ноу-хау для інтеграції AI розумно в існуючі процеси. Це завдання можна вирішити через навчання, перекваліфікацію та культуру постійного навчання.

Успішна реалізація AI потребує кваліфікованого персоналу, який можна вирішити шляхом навчання, подальшої кваліфікації та культури постійного навчання. Близько половини компаній чекають досвіду інших компаній - чіткої ознаки невизначеності та відсутності довіри до практичної реалізації.

Якість даних та інтеграція системи

Промислові програми AI часто стикаються з проблемою доступності даних, оскільки широкі показники довідкових даних рідко існують через високу вимоги до конфіденційності та високу специфічність даних. Непридатні та неповні дані ставлять ще одне завдання.

Інтеграція ШІ у виробничі системи приносить проблеми через сумісність та стійкість до змін. Найкращі практики зосереджуються на плануванні, пілотних проектах та залученні зацікавлених сторін. Крім того, існують занепокоєння щодо безпеки даних та захисту даних, які можна вирішити шляхом шифрування, контролю доступу та дотримання GDPR.

Підходить для цього:

• У 2025 році розумна реконструкція та кругова економіка стане темою у виробництві проти кваліфікованих робітників на додаток до ШІ та робототехніки

Економічне значення та розвиток ринку

Економічне значення промислового ШІ для німецької промисловості є значним і постійно зростає. Згідно з поточним опитуванням Bitkom, 42 відсотки промислових компаній торгівлі переробкою в Німеччині вже використовують цю технологію у своїй виробничій третині (35 відсотків), планують відповідні проекти.

Конкурентоспроможність та майбутні перспективи

78 відсотків німецьких промислових компаній переконані, що використання ШІ в майбутньому буде вирішальним для конкурентоспроможності німецької промисловості. Для 70 відсотків AI є навіть найважливішою технологією майбутньої життєздатності німецької промисловості. Відповідно, 82 відсотки виробничих компаній виявлять, що німецька промисловість повинна брати піонерську роль при використанні ШІ.

Дослідження VDMA, яке конкретно дивиться на машинну та рослинну інженерію та використання генеративного штучного інтелекту в кімнаті на даху, показує, що 79 відсотків компаній вже використовують генеративний штучний інтелект або планують використовувати. 89 відсотків вважають це важливим важелем для майбутньої прибутковості.

Ефективність та зниження витрат

Промисловий ШІ значно знижує виробничі витрати, як показано за допомогою прикладу електроніки Amberg Electronics, який використовує перспективне обслуговування, що контролюється AI, для усунення дефектів. Технологія дозволяє командам приймати добре обґрунтовані, гнучкі рішення, що призводить до скорочення простоїв, підвищення ефективності та постійного підвищення продуктивності праці у всій компанії.

Моніторинг споживання енергії, продуктивність активів та споживання ресурсів можна зменшити. Поліпшення видимості стійкості постачальників забезпечує кращу співпрацю та рішення, що керуються даними, які відповідають екологічним цілям.

Повністю автономні промислові рослини: майбутнє фізичного ШІ та цифрових близнюків

Майбутнє промислового ШІ характеризується баченням повністю автономних промислових споруд. У самому центрі промислової революції AI, фізична робототехніка, що підходить до АІ або AI, що дозволить повністю автономні промислові системи в майбутньому. Роботи, доступні до AI, все частіше навчаються та випробовуються в цифрових промислових заводах, що дозволяє виконувати складні завдання з точністю та ефективністю.

Цифрові близнюки та моделювання

Ця оцифрування промислових систем збільшує автоматизацію та ще більше підвищує продуктивність, тоді як потреба в втручанні людини зменшується в небезпечних умовах. Цифрові близнюки, віртуальні представлення фізичних систем, дозволяють компаніям моделювати та перевірити ефективність промислових моделей та додатків в цифровому середовищі в реальному часі, перш ніж використовуватись у реальних промислових системах та системах.

Концепція цифрового близнюка відіграє центральну роль і змінює спосіб розуміння галузей та процесів. Цифровий близнюк - це більше, ніж просте віртуальне зображення фізичного об'єкта; Скоріше, це життя, що розвивається, що майже може точно відобразити поведінку його реального колеги в цифровому світі та вплинути на фізичний об'єкт.

Стійкість та наслідки навколишнього середовища

Промисловий ШІ відіграє вирішальну роль у мінімізації впливу на навколишнє середовище галузей. Оптимізуючи використання ресурсів та споживання енергії, рішення, керовані AI, сприяють більш стійкій практиці. Це особливо важливо, оскільки галузі прагнуть відповідати регуляторним вимогам та соціальним очікуванням для більш екологічних операцій.

За допомогою промислового ШІ впливи на навколишнє середовище вздовж ланцюга вартості можна проаналізувати та контролювати в режимі реального часу. Технологія дозволяє контролювати та зменшувати сліди CO₂, тоді як можливий брутальний фокус.

Підходить для цього:

• Екскурсія в трансформації AI: звіт про семінар для спеціалістів та менеджерів

Від пілотних проектів до стратегії: правильно використовувати промисловий ШІ

Промисловий ШІ розвинувся від майбутньої концепції до стратегічного імперативу для сучасних промислових компаній. Ця технологія пропонує трансформаційні варіанти оптимізації виробничих процесів, підвищення ефективності та розвитку нових бізнес -моделей. Незважаючи на те, що потенціал є важливим, компанії стикаються з значними проблемами в впровадженні, особливо щодо дефіциту кваліфікованих працівників, якості даних та інтеграції системи.

Успіх промислового ШІ залежить від того, як компанії оволодіють ці виклики та розробляють стратегічний підхід для компанії. Замість ізольованих пілотних проектів, компаніям потрібна цілісна стратегія AI, яка включає всі спеціалізовані відділи та ґрунтується на суцільній базі даних. Німецькі промислові компанії визнають важливість цієї технології для їх майбутньої життєздатності та конкурентоспроможності, але повинні зробити крок знань для послідовного впровадження.

Майбутнє обіцяє ще більше змінних змін завдяки інтеграції фізичних ШІ, цифрових близнюків та автономних систем. Ці розробки не тільки підвищують ефективність та продуктивність, але й створить нові можливості для стійких та стійких промислових структур. Компанії, які інвестують сьогодні в промисловий ШІ та створюють необхідні навички, зможуть відігравати провідну роль у цифровій трансформації промисловості.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus