Искусственный интеллект: ключевой фактор промышленного скачка от автоматизации к интеллекту.

Ушли в прошлое времена, когда промышленные сборочные линии ограничивались механическими и повторяющимися автоматизированными операциями; теперь отказы оборудования можно прогнозировать заранее, дефекты контроля качества выявлять с высокой точностью, а производственные коды генерировать автоматически. Благодаря искусственному интеллекту промышленное производство совершает решающий скачок от «автоматизации» к «интеллекту». Сегодня ИИ глубоко проник во всю производственную цепочку, изменяя эффективность производства, качество и логику исследований и разработок посредством технологических инноваций, и стал ключевым двигателем модернизации промышленности.

Интеллектуальные промышленные роботы: передовые силы в производстве, использующие искусственный интеллект.

Интеллектуальные промышленные роботы — это «передовые бойцы» в сфере внедрения ИИ в производственные процессы. В отличие от традиционных роботов, работающих по фиксированным программам, новое поколение промышленных роботов интегрирует многомерные датчики и алгоритмы глубокого обучения, что позволяет им выполнять сложные задачи, такие как прецизионная сварка и гибкая сборка. Они даже могут динамически регулировать точность движения в зависимости от незначительных различий в материалах.

Интеграция технологии цифровых двойников еще больше преодолевает ограничение «управления в одной точке»: Haier COSMOPlat создает виртуальные сценарии производства, синхронизируя данные о работе роботов в реальном времени с виртуальными моделями для оптимизации совместного планирования работы нескольких роботов и предварительного моделирования производственных узких мест, что увеличивает общую мощность более чем на 15%. В сфере технического обслуживания оборудования ИИ демонстрирует «прогностические» возможности: Sany Heavy Industry использует ИИ для анализа данных об оборудовании в реальном времени (например, вибрации, температуры) и построения моделей прогнозирования неисправностей, повышая точность прогнозирования неисправностей до более чем 90% и сокращая время простоя на 30% — тем самым положив конец пассивной модели «технического обслуживания после возникновения неисправности».

Искусственный интеллект расширяет возможности контроля качества и логистики: решение проблем эффективности и точности.

Внедрение искусственного интеллекта также затронуло два ключевых звена производственной цепочки — контроль качества и логистику — решая давние отраслевые проблемы эффективности и точности.

В сфере контроля качества машинное зрение обеспечивает «острое зрение» благодаря искусственному интеллекту: платформа промышленного контроля качества Huawei на основе ИИ обучает модели на большом количестве образцов дефектов, достигая точности более 99% в выявлении царапин на поверхности, отклонений размеров и других дефектов в электронных компонентах и ​​автомобильных деталях. Это не только превосходит ручную проверку по эффективности и стабильности, но и позволяет генерировать отчеты об анализе дефектов для оптимизации производственного процесса.

В сфере логистики интеллектуальные складские системы на основе искусственного интеллекта произвели революцию в традиционных моделях: алгоритмы планирования маршрутов рассчитывают оптимальные маршруты транспортировки материалов в режиме реального времени, а в сочетании с роботами AGV и автоматизированными стеллажами обеспечивают бесперебойный поток материалов. Одна компания по производству автозапчастей сообщила о 20-процентном увеличении оборачиваемости запасов и 35-процентном снижении затрат на складской персонал после внедрения этой системы.

Генеративный ИИ: переход от оптимизации процесса к инновациям в интеллектуальном производстве

Развитие генеративного искусственного интеллекта вывело интеллектуальное производство на новый уровень, переведя его от «оптимизации выполнения» к «инновационному проектированию».

В системах управления производством неэффективность и ошибки ручного программирования являются давними проблемами. Инструмент Tallgeese AI от ADLINK Technology решает эту проблему, автоматически генерируя коды управления ПЛК на основе производственных потребностей, сокращая время программирования на 60% и уменьшая количество ошибок, возникающих при ручном программировании, более чем на 90% за счет самопроверки логики кода, что позволяет производственным линиям быстро адаптироваться к переключению между различными продуктами.

В сфере исследований и разработок глубокая интеграция ИИ и цифровых двойников ускоряет инновации: многие новые энергетические предприятия создали цифровые системы исследований и разработок по принципу «ИИ + физика». ИИ моделирует молекулярные структуры и свойства материалов, которые затем проверяются физическими экспериментами, сокращая цикл исследований и разработок катодных материалов для батарей и фотоэлектрических пленок с 6 месяцев до менее чем 1 месяца, что позволяет сэкономить ценное время для прорывов в новых энергетических технологиях.

Полное внедрение ИИ в цепочку поставок: перестройка промышленной конкурентоспособности в будущем.

От выполнения производственных задач до контроля качества, от технического обслуживания оборудования до научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, искусственный интеллект меняет ключевую конкурентоспособность промышленного производства благодаря «полному внедрению в производственную цепочку». В будущем, по мере более глубокой интеграции алгоритмов ИИ в промышленные сценарии, сотрудничество человека и машины, а также интеллектуальное принятие решений на всех этапах процесса станут нормой, открывая для промышленного производства новую, по-настоящему интеллектуальную эру «высокой эффективности, низкого энергопотребления и инноваций».