ИИ: ключевой фактор промышленного перехода от автоматизации к интеллекту

Прошли времена, когда промышленные сборочные линии ограничивались механическими и повторяющимися автоматизированными операциями. Теперь отказы оборудования можно предсказывать заранее, дефекты контроля качества выявлять с высокой точностью, а производственные коды генерировать автоматически. Благодаря ИИ промышленное производство совершает решающий скачок от «автоматизации» к «интеллекту». Сегодня ИИ глубоко проник во всю производственную цепочку, преобразуя эффективность производства, качество и логистику НИОКР посредством технологических инноваций, и стал движущей силой модернизации промышленности.

Интеллектуальные промышленные роботы: передовые силы на базе искусственного интеллекта в производстве

Интеллектуальные промышленные роботы — это «бойцы на передовой» 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 корректировать точность движения, учитывая незначительные различия в материалах.

Интеграция технологии цифровых двойников ещё больше устраняет ограничение «одноточечной работы»: Haier COSMOPlat создаёт виртуальные производственные сценарии, синхронизируя данные о работе роботов в режиме реального времени с виртуальными моделями для оптимизации планирования совместной работы нескольких роботов и заблаговременного моделирования узких мест в производстве, повышая общую производительность более чем на 15%. В сфере обслуживания оборудования ИИ демонстрирует «прогностические» возможности: Sany Heavy Industry использует ИИ для анализа данных об оборудовании в режиме реального 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 «обслуживания после возникновения неисправности».

ИИ расширяет возможности контроля качества и логистики: решение проблем эффективности и точности

Расширение возможностей ИИ также проникло в два ключевых звена производственной цепочки — контроль качества и логистику — решая давние проблемы отрасли в области эффективности и точности.

В области контроля качества машинное зрение достигает «острого зрения» благодаря ИИ: платформа Huawei для контроля качества промышленного ИИ обучает модели на больших выборках дефектов, достигая точности более 99% при выявлении царапин на поверхности, отклонений размеров и других дефектов в электронных компонентах и ​​автозапчастях. Это не только превосходит ручной контроль по эффективности и стабильности, но и позволяет создавать отчёты по анализу дефектов для оптимизации производственного процесса.

В сфере логистики интеллектуальное складирование на базе искусственного интеллекта произвело 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. Одно предприятие по производству автозапчастей сообщило об увеличении оборачиваемости запасов на 20% и снижении затрат на рабочую силу на складе на 35% после внедрения.

Генеративный ИИ: переход от интеллектуального производства к инновациям

Развитие генеративного искусственного интеллекта вывело интеллектуальное производство на новый уровень — от «оптимизации исполнения» к «инновационному проектированию».

Неэффективность и ошибки ручного программирования — давняя проблема управления производством. Инструмент искусственного интеллекта Tallgeese от ADLINK Technology решает эту проблему, автоматически генерируя управляющие коды ПЛК на основе производственных потребностей, сокращая время программирования на 60% и уменьшая количество ошибок ручного управления более чем на 90% благодаря самоконтролю логики кода, что позволяет производственным линиям быстро адаптироваться к переходу на выпуск нескольких продуктов.

В области НИОКР глубокая интеграция ИИ и цифровых двойников ускоряет инновации: многие новые энергетические предприятия создали цифровые системы НИОКР «ИИ + физика». ИИ моделирует молекулярную структуру и свойства материалов, которые затем проверяются физическими экспериментами, сокращая цикл НИОКР катодных материалов аккумуляторов и фотоэлектрических плёнок с 6 месяцев до менее чем одного месяца, что позволяет сэкономить драгоценное время для технологических прорывов в новой энергетике.

Проникновение ИИ во всю цепочку производства: изменение конкурентоспособности промышленности в будущем

От организации производства до контроля качества, от обслуживания оборудования до инноваций в области НИОКР, ИИ меняет основные принципы конкурентоспособности промышленного производства благодаря «проникновению на всю цепочку». В будущем, по мере того как алгоритмы ИИ будут всё глубже интегрироваться в промышленные процессы, взаимодействие человека и машины и полномасштабное интеллектуальное принятие решений станут нормой, открывая промышленное производство в поистине интеллектуальную новую эру «высокой эффективности, низкого потребления и инноваций».