Инициирование Ведение блога Инновации на заводе с использованием искусственного интеллекта ПРОМЫШЛЕННОСТЬ 4.0 Инновации на заводе с использованием искусственного интеллекта По LinkedIn По мере того, как цифровизация продвигается в различных отраслях, данные все больше становятся источником жизненной силы современного производства. С приближением революции ИИ это как никогда актуально. Различные области производственного процесса уже производят и используют огромные объемы данных различными способами. При создании этого огромного объема данных многие оптимизации и важные идеи остаются без внимания. Хотя существует много опасений по поводу замены рабочих ИИ, использование ИИ в производстве деталей не означает автоматизацию людей и процессов. Вместо этого ИИ действует как умножитель силы, повышая эффективность и производительность за счет дополнения текущих систем. Одним из примеров этого является второй пилот в системе автоматизированного производства (CAM), который может автоматически генерировать предложения по траектории инструмента, анализируя 3D-модель детали и взаимодействуя со сложным программным обеспечением. Объединяя традиционные производственные процессы с интеллектуальным сбором данных, ИИ и всеобъемлющий цифровой двойник станут ключом к достижению следующего поколения производства, управляемого данными. Потребность в промышленном ИИ ИИ предлагает много преимуществ для производства, но его следует применять с осторожностью. В потребительском секторе случайные ошибки или галлюцинации могут быть приемлемы, но в производстве, где на карту поставлены большие суммы денег и даже жизни, любая ошибка в производстве может иметь катастрофические последствия. Чтобы воспользоваться преимуществами ИИ в производстве, сам ИИ должен быть промышленного уровня. Ответы, предоставляемые моделью, должны быть надежными, воспроизводимыми и надежными, чтобы пользователи не подвергали сомнению каждый результат. Существует много шагов для создания ИИ промышленного уровня. Эти шаги включают в себя структуру для непрерывного тестирования, чтобы гарантировать, что модели всегда выдают ожидаемые результаты, внедрение автоматизированных процессов для проверки точности и разработку программного обеспечения для информирования людей о ключевых задачах. При наличии прочной основы ИИ промышленного уровня можно использовать тремя способами для улучшения производства деталей: ИИ для оптимизации производственных процессов, ИИ для анализа данных и производственных процессов и ИИ для стимулирования роста производства. ИИ для оптимизации производственных процессов Сегодня ИИ может ускорить выполнение многих задач в механическом цехе или любой производственной среде, чтобы сократить потери труда и материалов, повышая эффективность производства. ИИ применяется в различных областях, включая: Обработка естественного языка (NLP) для взаимодействия с руководствами по техническому обслуживанию, производственными данными и т. д. с использованием таких инструментов, как Industrial Copilot. Оптимизация энергопотребления для получения аналитических данных, которые улучшают понимание энергосбережения в производственных процессах. Редактирование операций CAM на основе искусственного интеллекта для более быстрого выполнения задач. Это всего лишь несколько способов использования ИИ для повышения эффективности производства. И поскольку магазины продолжают инвестировать в цифровизацию, преимущества ИИ будут только увеличиваться. ИИ для анализа данных и увеличения прибыли Подключение самого передового ИИ к данным из цеха, проектирования и производства позволит оптимизировать все, от рабочих процессов до эргономики, с помощью мощной аналитики. Подключение всей этой информации в таких инструментах, как Siemens Insights Hub, позволяет применять ИИ ко всему, от отчетов по контролю качества до графиков производства в цехе, предоставляя более глубокие знания, которые, в свою очередь, позволяют проводить дальнейшую оптимизацию. Одним из способов использования ИИ для повышения эффективности производства является прогнозирование качества. Анализируя данные о дефектах и сопоставляя их с производственными и эксплуатационными данными с интеллектуальных машин, можно построить модель ИИ, которая может определять ключевые индикаторы дефектов на ранних этапах производственного процесса. Раннее выявление этих ошибок сократит потери времени и материалов за счет минимизации риска отказа конечных деталей. Например, вибрация во время операции обработки приводит к некачественной отделке поверхности и сокращению срока службы инструмента. Следы вибрации будут видны на обработанной поверхности, часто проявляясь в виде волнистых узоров или регулярных следов. Непрерывная вибрация может привести к неравномерному износу инструмента и даже к поломке. Алгоритмы ИИ могут анализировать данные с нескольких датчиков (вибрации, акустической эмиссии, силы, тока) в режиме реального времени для обнаружения начала вибрации. Это позволяет немедленно корректировать параметры обработки до того, как вибрация станет сильной и повлияет на качество детали. Помимо анализа больших наборов данных, ИИ может ускорить трудоемкий анализ специализированных данных и вариантов использования, таких как улучшение эргономики сотрудников. Повторяющиеся движения могут быть физически утомительными, особенно если сотрудникам приходится неловко наклоняться или растягиваться. Хотя существует некоторый интуитивный анализ, который может выполнить каждый, когда дело доходит до повторяющихся движений, может быть сложнее оценить долгосрочное воздействие. Применяя модель ИИ, обученную с использованием эргономических данных и информации о подвижности человеческого тела, можно оценить эргономику определенного набора движений по одному изображению. Управляемая ИИ имитация человека может эффективно анализировать сценарии высокого риска. Затем эту информацию можно ввести в комплексный цифровой двойник, чтобы быстро и легко спроектировать здоровую и эффективную рабочую станцию, где детали и инструменты расположены в интуитивно понятных и легкодоступных местах. ИИ будет способствовать росту производства Одной из новейших и наиболее известных форм ИИ является генеративный ИИ, обладающий беспрецедентной способностью взаимодействовать подобно человеку. В промышленности генеративный ИИ может служить связующим звеном между людьми и технологиями, упрощая использование сложных инструментов. В будущем генеративный ИИ станет основополагающим компонентом платформ, не требующих написания кода, и платформ с минимальным написанием кода, позволяя программировать сложные машины с помощью обработки естественного языка (NLP). Второй пилот на базе ИИ также может значительно ускорить создание программ ЧПУ, расчет скоростей и подач, а также проверку траекторий инструмента. Сегодня использование программного обеспечения CAM для перехода от 3D-модели к пригодному к использованию G-коду может быть сложной и трудоемкой задачей, требующей значительных знаний как в области обработки на станках с ЧПУ, так и в области специального программного обеспечения. Потребность в эксперте по ЧПУ вряд ли изменится в ближайшее время, но ИИ в форме CAM-копилота может ускорить этот процесс, сделав инструменты более доступными и автоматизировав несколько трудоемких ручных этапов. CAM-копилот может помочь автоматизировать создание стратегий обработки для станков с ЧПУ, радикально сократив время программирования с часов до минут. Просто выбрав функцию в 3D-модели, второй пилот CAM может создать несколько предлагаемых комбинаций операций, инструментов, скоростей подачи и т. д. для одобрения пользователя, прежде чем автоматически заполнить все эти значения в программном обеспечении. В то же время его можно обучить понимать производственные машины, немедленно проверяя, можно ли безопасно производить заданную конструкцию и траекторию инструмента на конкретной машине. Этот тип инструмента генеративного ИИ может также служить базой знаний, обучаясь у опытных пользователей и прошлой работы, чтобы использовать методы производства, основанные на передовой практике завода. Благодаря сильной реализации промышленного ИИ, фирменные знания будут защищены и станут более доступными для новых и существующих сотрудников, и это гарантирует, что ценные знания не будут потеряны, когда сотрудники изменят свои роли или уйдут на пенсию. Анализируйте, оптимизируйте и внедряйте улучшения с помощью промышленного ИИ Поскольку производство продолжает цифровизироваться, для компаний, больших и малых, будет все более важным использовать свои данные для достижения целей качества, устойчивости и эффективности. ИИ является и будет все больше становиться важным способом анализа, оптимизации и стимулирования улучшений в производстве. Предоставляя все, от простых идей до всесторонней помощи, ИИ станет ключевой частью внедрения управляемого данными производства в жизнь, поскольку он может превратить неиспользуемые 1 и 0 в золотую жилу для повышения эффективности по всем направлениям. Рахул Гарг, вице-президент по промышленному оборудованию компании Siemens Digital Industries Software. Source: https://tiinside.com.br/ru/19/11/2025/inovacao-no-chao-de-fabrica-com-o-uso-da-inteligencia-artificial-2/