ИИ может повысить эффективность производства




ИИ может повысить эффективность производства - блог Guland

Спросите Стефана Джокуша, как может выглядеть фабрика через 10 или 20 лет, и ответ может поставить вас на перепутье между восхищением и недоумением. Джокуш является вице-президентом по стратегии компании Siemens Digital Industries Software, которая разрабатывает приложения, имитирующие концепцию, дизайн и производство таких продуктов, как мобильные телефоны или умные часы. Его видение умной фабрики изобилует независимыми, движущимися роботами. Но они не останавливаются на создании одной, трех или пяти вещей. Нет — эта фабрика «самоорганизуется».

“В зависимости от того, какой продукт я брошу на эту фабрику, она полностью перестроится и будет работать по-другому, когда я приду с совершенно другим продуктом”, — говорит Джокуш. — Она самоорганизуется, чтобы сделать что-то другое.”



За этой фабрикой будущего стоит искусственный интеллект (ИИ), говорит Джокуш в этом эпизоде Business Lab. Но ИИ начинается гораздо, гораздо меньше, с чипа. Возьмем автопроизводство. Чипы, которые питают различные приложения в автомобилях сегодня — и беспилотных транспортных средствах завтра-встроены с помощью искусственного интеллекта, который поддерживает принятие решений в реальном времени. Они узкоспециализированы, построены с учетом конкретных задач. Люди, которые разрабатывают чипы, должны видеть общую картину.

“Вы должны иметь представление, если чип, например, контролирует интерпретацию вещей, которые камеры видят для автономного вождения. Вы должны иметь представление о том, сколько изображений этот чип должен обработать или сколько вещей движется на этих изображениях”, — говорит Джокуш. “Ты должен многое понять о том, что произойдет в конце.”

Этот сложный способ построения, доставки и подключения продуктов и систем является тем, что Siemens описывает как «чип в город» — идея о том, что будущие населенные пункты будут питаться от передачи данных. Заводы и города, которые контролируют и управляют собой, говорят Джокуш, полагаются на “непрерывное совершенствование”: ИИ выполняет действие, учится на результатах, а затем настраивает свои последующие действия для достижения лучшего результата. Сегодня большинство ИИ помогает людям принимать более правильные решения.

“У нас есть одно приложение, где программа наблюдает за пользователем и пытается предсказать команду, которую пользователь собирается использовать в следующий раз”, — говорит Джокуш. “Чем дольше приложение может наблюдать за пользователем, тем более точным оно будет.”

Применение искусственного интеллекта в производстве может привести к экономии затрат и значительному повышению эффективности. Джокуш приводит пример с завода Siemens по производству печатных плат, которые используются в большинстве электронных изделий. Фрезерный станок, используемый там, имеет тенденцию «липнуть» с течением времени-пачкаться. Задача состоит в том, чтобы определить, когда машина должна быть очищена, чтобы она не вышла из строя в середине смены.

“На самом деле мы используем приложение искусственного интеллекта на переднем устройстве, которое находится прямо на заводе, чтобы контролировать эту машину и делать довольно точный прогноз, когда придет время выполнять техническое обслуживание”, — говорит Джокуш.

Полное влияние искусственного интеллекта на бизнес — и полный спектр возможностей, которые технология может раскрыть, — все еще неизвестно.

“Есть много работы, чтобы лучше понять эти последствия», — говорит Джокуш. “Мы только начинаем это делать, действительно понимаем, что может сделать оптимизация процесса для предприятия в целом.”



Понравилась статья? Пожалуйста, оцените и поделитесь:

1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд
Загрузка...

Вам также будет интересно


Добавьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *