Max Home IndustryПока Доритос, Уокерс и Уотсит мчатся по конвейерной ленте на заводе PepsiCo в Ковентри, где производятся одни из самых популярных в Великобритании чипсов, шум жужжащего оборудования становится почти оглушительным.
Но здесь не только рабочие пытаются услышать признаки неисправности машин над заводской схваткой.
Датчики, прикрепленные к оборудованию, также отслеживают неисправности оборудования, поскольку они обучены распознавать звуки усталых машин, которые рискуют привести к полной остановке производственных линий.
PepsiCo внедряет эти датчики, созданные технологической фирмой Augury и работающие на базе искусственного интеллекта (ИИ), на своих заводах после успешных испытаний в США.
Компания — одна из многих, изучающих, как искусственный интеллект может повысить эффективность производства, сократить количество отходов и быстрее доставить продукцию на полки.
Подсчет цифр
От раннего проектирования до поставки ИИ играет ключевую роль в новой волне производства.
Его способность обрабатывать и анализировать огромные объемы данных уже помогает производителям прогнозировать потенциальные сбои и готовиться к ним.
Минута простоя завода может стоить компаниям тысячи фунтов, а увеличение задержек может означать потерю потребительского спроса в критические моменты, такие как праздники или Черная пятница.
Таким образом, инструменты, которые могут проверять и анализировать процессы в режиме реального времени, предупреждать о возможных проблемах и использовать исторические данные для рекомендации исправлений, становятся привычным зрелищем на заводах.
Датчики, используемые на заводах PepsiCo, были обучены на огромных объемах аудиоданных, чтобы иметь возможность обнаруживать такие неисправности, как износ конвейерных лент и подшипников, а также анализировать вибрацию оборудования.
«Сегодня у нас есть более 300 миллионов часов работы машин, которые мы проанализировали и отслеживали, и мы можем использовать все эти данные для создания алгоритма, который знает, как точно определить конкретные закономерности различных неисправностей», — говорит исполнительный директор Augury Саар Йосковиц.
Собирая информацию и аналитические данные о состоянии оборудования в целом, например определяя, когда машина может снова выйти из строя в будущем, эта технология позволяет работникам заранее планировать техническое обслуживание и избегать необходимости реагировать на ошибки машины по мере их возникновения.
Использование датчиков на базе искусственного интеллекта также может дать компании возможность сократить отходы в ходе ее деятельности.
«Если машина работает наиболее оптимальным образом, вы можете снизить энергопотребление этой машины», — говорит Йосковиц.
Компьютерное зрение, которое предполагает обучение машин распознаванию объектов на изображениях и видео, — это еще один тип искусственного интеллекта, который используется на некоторых заводах по всему миру для масштабного обнаружения дефектов продукции.
Из-за потока товаров, перемещающихся по конвейерным лентам и через сортировочные машины на заводах, малейшие дефекты в продукции можно легко не заметить.
Это особенно справедливо в отношении компьютерных чипов и плат, имеющих сложную конструкцию и компоненты. Ошибки, которые раньше могли остаться незамеченными человеческим глазом, теперь могут быть обнаружены камерой машины и обнаружены алгоритмом, обученным обнаруживать конкретные аномалии на поверхностном уровне.
Улучшение видимости
Александра Бринтруп, профессор цифрового производства в Институте производства Кембриджского университета, рассказала BBC, что использование искусственного интеллекта для повышения эффективности в промышленности, в том числе в таких областях, как профилактическое обслуживание и контроль качества, теперь можно считать традиционными приложениями. технологии.
«Я чувствую, что более захватывающие возможности ИИ в производстве будут связаны с вещами, которые мы раньше даже не могли попытаться реализовать, такими как разделение мощностей между производителями, улучшение прозрачности в цепочках поставок и даже совместное использование грузовиков в логистическая цепочка», — говорит она.
Переплетенная, сложная природа сетей цепочек поставок и нежелание некоторых заинтересованных сторон сказать, кто их поставляет, ранее оставляли многие аспекты производства окутанными тайной.
Однако искусственный интеллект можно использовать для анализа и прогнозирования местонахождения поставщиков, давая компаниям представление об узких местах, а потребителям — о том, откуда поступает их продукция и какие материалы используются.
Прочтите дополнительные истории об искусственном интеллекте
Профессор Бринтруп возглавляет лабораторию искусственного интеллекта в цепочке поставок Института производства, которая разработала собственный механизм прогнозирования, позволяющий определить, где в продукте могли использоваться такие ингредиенты, как пальмовое масло, но замаскированные под другим названием на этикетке.
Недавнее исследование лаборатории показало, что пальмовое масло в США может иметь 200 различных наименований, и они могут не выделяться среди экологически сознательных потребителей.
«Общество все больше осознает влияние производства на окружающую среду и общество, поэтому я думаю, что повышение прозрачности цепочки поставок и предоставление этой информации потребителю будет становиться все более и более важным», — добавляет профессор Бринтруп. .
А как насчет рабочих?
Вопрос о том, что будет означать для работников растущее внедрение инструментов искусственного интеллекта на заводах и в более широкой цепочке поставок, влияет на производственную среду.
Некоторые из них изучают, как можно использовать искусственный интеллект для обеспечения безопасности работников производственных линий рядом с оборудованием: используя методы машинного обучения и компьютерного зрения для отслеживания видео с заводских камер и выявления возможных угроз или несчастных случаев.
Тем временем на складах в Великобритании были развернуты носимые устройства с искусственным интеллектом, такие как экзоскелеты, чтобы люди, которым поручено неоднократно переносить тяжелые грузы, не подвергались перенапряжению и травмам.
Дэвид Шварц, глобальный вице-президент PepsiCo Labs, говорит, что компания рассматривает датчики и искусственный интеллект Augury в более широком смысле как способ повысить ценность для работников и клиентов, а не просто обеспечить готовность своих заводов к будущему.
«Это помогает улучшить работу людей, поэтому мы можем повысить эффективность для удовлетворения потребностей наших сотрудников и наших клиентов, и мы можем быть готовы ориентироваться в будущем, чтобы ежедневно удовлетворять их потребности», — он говорит
Посмотрите BBC Нажмите, чтобы узнать, как искусственный интеллект используется для бесперебойной доставки закусок на полки, а также для борьбы с лесными пожарами.