工业AI革新制造业的 5 种方式

随着制造商之间的联系越来越紧密，他们的系统、机器、传感器和其他设备正在产生大量的新数据，鉴于产生的数据量之庞大，这些数据并不容易分析。这是一项传统制造系统无法应对的挑战，这使得制造商很容易错失宝贵的洞察力。

　　机器学习（ML）和人工智能（AI）技术可以帮助制造企业提高整体设备效率 (OEE) 和生产中的一次合格率。随着时间的推移，制造商可以使用AI来增加正常运行时间并提高质量和一致性，从而实现更好的预测。

　　为了保持竞争力，制造企业必须适应更加数据驱动的商业模式。这通常包括人员重组、硬件和软件升级。AI 是一个通常与未来相关的概念，但现在已成为现实，可以应用于您的工厂。以下是工业AI变革制造业的 5 种方式以及实施技巧：

　　预测性和预防性维护

　　制造企业可以将预测性维护模型集成到其制造系统中，以主动监控资产健康状况并在最佳维护周期发送警报。例如，工人在机器上安装传感器并将它们连接到 IIoT 平台。传感器实时将机械健康数据发送到 IIoT 平台并观察操作模式。IIoT 平台远程监控机器的健康状况，包括监控异常或偏差等。

　　当条件超过机器学习阈值时，工厂人员会通过电子邮件/短信自动收到通知。这使企业能够对未知事件做出快速反应，从而改善整体运营。通过了解机器的实时健康状况，资产所有者可以在问题变得棘手之前采取行动。

　　生产操作的一些最大停机时间可能是由于机械或电气故障导致机器核心部件脱机造成的。通常，通过遵循机器推荐的预防性维护计划，可以轻松避免故障。维护人员通常会忽视或没有针对最佳时间表进行优化。

　　借助物联网设备、传感器、MES 数据和机器学习算法的强大功能，制造商可以利用许多机器数据点来预测故障。维护计划可以在预测的故障发生之前进行优化，以保持机器处于一流状态和生产车间平稳运行。

　　优化生产运行

　　使用机器学习根据产品、操作员和环境条件优化生产运行，通常也被称为“黄金运行”。技术人员可以使用 ML 技术来评估成百上千个单独产品的运行状况，以确定能够产生最大吞吐量的最佳工艺参数设置。

　　流程优化可能是一项涉及无数历史数据集的数据密集型任务。确定哪些工艺参数可产生最高的产品质量并非易事。制造和质量工程师始终运行数十种实验设计来优化工艺参数，但它们通常既昂贵又耗时。

　　借助AI快速的数据处理速度，工程师可以找到针对不同产品的优化工艺配方。诸如“我应该输入什么样的传送带速度或温度才能获得最高产量？”之类的问题或者“我应该使用什么机器来制作这种高密度电路板？”。AI 将不断从所有生产数据点中学习，以不断改进工艺参数。

　　供应链优化

　　内部库存管理本身就是一项重大挑战。生产线严重依赖库存来维持生产线和生产产品。每个工艺步骤都需要一定数量的组件才能运行；一旦消耗，需要及时补充才能继续加工。让工厂车间备有所有必要的库存是人工智能可以帮助管理的一项挑战。AI 可以查看组件数量、到期日期并优化整个工厂车间的分布。

　　增强和虚拟现实

　　随着增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术的日新月异，越来越多的大公司为这个市场开发设备，制造业完全采用它们只是时间问题。虚拟现实可以帮助更好地培训产品制造商执行装配或预防性维护任务。

　　增强现实在工厂车间或现场提供由机器学习驱动的实时报告，有助于快速识别有缺陷的产品和运营改进领域。AR/VR 制造应用层出不穷，可以在解决当今挑战方面发挥重要作用。

　　预测产量和收益

　　当讨论制造业中的人工智能时，总会出现产量预测对话。拥有高精度预测 AI 模型的投资回报率可能是无限的。预测产量可以更好地为未来组件需求准备供应链和库存管理。了解产量是否会低于预期可以提醒生产管理人员增加生产时间以满足需求需求。产量预测是一个需要人工智能解决的数据密集型复杂问题。

　　AI还可以帮助经常被忽视的能源管理领域。大多数工程师没有时间分析工厂能源消耗的成本。通过AI查看生产运营的能源消耗可以显着降低运营成本。此外，降低成本可以为流程改进资源分配更多资金，从而提高产量和质量。

图说工控