看4家企业如何利用人工智能改造制造业

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所属分类:机器人

人工智能和机器学习正在变革制造业。根据世界经济论坛去年年底发布的报告,人工智能、先进机器人、增材制造和物联网的结合将共同引领第四次工业革命。

看4家企业如何利用人工智能改造制造业

大多数制造业企业(80%)预测未来会看到人工智能计划的积极影响,预计收入增长22.6%,成本降低17.6%。

事实上,制造企业已经在使用人工智能和机器学习技术来减少设备停机时间、发现生产缺陷、改善供应链和缩短设计时间了。然而,缺乏技术人员、数据和标准使得许多企业无法继续前行。

一、通用电气走在前沿

通用电气(General Electric)是走在这一轮产业转型浪潮前沿的企业之一,该领域的生产力下降促使通用电气一直致力于探索人工智能的使用。

“截至2010年,生产力增长率在4%至5%之间,”通用电气软件研究副总裁Colin Parris表。然后,这个领域发生了变化,经验丰富的工程师们即将退休,而通用电气所在的新兴地区如印度和中国,主要劳动力是年轻人。

同时,客户要求正在迅速变得越来越复杂。通向目的地的多条线路上的极端天气条件和空气污染影响了通用电气生产的喷气发动机。社交媒体放大了任何故障的影响,迫使客户要求更高的可靠性和更少的停机时间。

与此同时,客户预计价格也将继续下跌。

Parris说:“人们会说你无法预测未来。你绝对可以。人们希望价格更便宜。”

为了解决这个问题,通用电气公司转向采用人工智能和机器学习,从给客户提供服务开始,例如对喷气发动机和涡轮机进行维护。然后,通用电气将AI应用于内部制造,然后是设计和内部流程,例如数据中心运营和人力资源。

二、预测性维护前景看好

还有其他一些制造企业也在考虑使用人工智能和机器学习来降低成本、提高性能。

总部位于美国佛罗里达州的Jabil是一家财富500强公司,为全球主要品牌提供合约制造服务。几个月前,Jabil公司开始使用人工智能来发现制造缺陷,以及进行预测性维护

例如,Jabil在中国开设的一家工厂中,自动光学检测机器配置有多个摄像头寻找制造中的电路板存在的缺陷。

此前Jabil已经使用了基本的图像识别技术来寻找缺陷,但系统标记出要发送给操作人员进行检查的电路板中,有35%到40%实际上根本没有问题。

他说,Jabil的数据科学家正在努力规范这些数据,并与微软的专家合作,建立预测设备故障所需的深度学习模型。

根据麦肯锡的研究结果,对工业设备进行AI增强的预测性维护将使年度维护成本降低10%,停机时间减少20%,检查成本降低25%。

三、准确性问题

另一家刚刚开始使用图像识别来发现制造问题的制造企业是Lennox International,一家位于美国达拉斯的HVAC系统制造商。

Lennox公司IT、高级和新兴技术总监Sunil Bondalapati表:“准确率远高于人类。现在,我们的准确率提高了大约20%。我们认为这不是人员数量的对比,更多是准确率的对比。”

Lennox公司还向企业客户提供设备租赁,与通用电气一样,改善维护是核心需求。

如今,HVAC设备将有关其性能的信息传输到云端,每小时有800万条新记录。

利用智能来实现实时预测设备故障,这在以前是不可能的。

Bondalapati表示:“这就是人工智能的用武之地,它可以保留两年前特定设备的背景和记忆——设备在105度温度下的性能如何,当湿度达到某个点的时候,性能如何,现在性能又是怎样的。”

Lennox从4个月前开始这个项目,其结果令人鼓舞,Lennox已经决定在接下来的4个月内开始全面推进该技术。

四、将AI融入设计过程中

帕罗奥多研究中心(Palo Alto Research Center,PARC)正试图在制造流程中很难且极其耗时的设计阶段,克服技能和数据问题。这家施乐旗下的公司专注于各项创新技术,例如激光打印、面向对象的编程、图形用户接口、光存储和许多其他基础技术。

PARC实验室经理兼研发副总裁Ersin Uzun说,人工智能可以满足功能性要求,解决成本、监管和制造方面的限制,并提出人类无法想到的设计。

“如果我要你设计一些能让我拿着液体的东西,你可能一下子会想到像杯子这样的东西。你不一定会立刻想出像Camelback这样的设计。”

PARC区域经理Sai Nelaturi表示,为了使设计工具能够跟上材料科学和制造技术的变化步伐,人工智能需要融入工具本身中。

PARC还致力于创建标准和协议,使制造工厂中的所有不同系统能够相互通信,并创建以AI为驱动的算法,优化能源使用、吞吐量、效率和安全性。

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