事半功倍:人工智能与工业物联网相结合对降低制造运营成本的巨大影响

关于Plataine

本文由Plataine提供,Plataine是提供基于工业物联网和人工智能技术的制造优化软件的领先供应商。

了解更多或获取关于您的工厂到底有多智能的最新指南。

工业4.0革命一次又一次地证明了它的价值,说服了许多企业加入,并在2020年在北美实现了超过36%的采用率。尽管出现了疫情动荡,但预计智能制造市场的复合年增长率将达到4.0%,到2025年将达到2200亿美元。

尽管受新冠疫情影响,2020年下降了16%,如下图所示,我们与SME合作进行的2020年调查得出了类似的结论,发现绝大多数制造业专业人士正在实施和评估相关解决方案。

自然,工业4.0带来的价值不会平均分布,开拓性的制造商将从中受益最多。落后者已经发现更难赶上竞争对手,差距也越来越大。

同时,制造企业采用工业4.0解决方案的能力取决于具体的解决方案灵活性及其数字化的整体水平、公司目标和资源以及其他因素。随着时间的推移,这样的障碍越来越大。

为了将技术转化为收入,制造商必须利用它来增加收入和降低成本。对于先进制造业和复杂企业,如航空航天业、重型机械等,等式的第二部分尤其重要,因为它们要与沉重的运营成本作斗争。让我们来看看人工智能(AI)和工业物联网(IIoT)的结合如何帮助他们最大限度地降低运营成本和增加利润,以及哪些用例值得关注。

强强联手:结合人工智能(AI工业物联网(IIoT)打造智能制造

工业物联网(IIoT)技术允许制造商使用连接的传感器收集数据。人工智能算法将其转化为可操作的见解。其结果就是制造智能,能够生成准确的预测、生产车间问题警报,并有助于更高效地运营业务。

收集大量数据需要传感器,但缺失的环节——人工智能——是一项重大突破,在各个方面都取得了飞跃,优化了无数过程,并取得了前所未有的成果。

以下是这一强大组合可以做的几件事:

  • 实时预测、警报和防止延迟和瓶颈。
  • 为工作选择合适的材料和工具。

  • 识别工具错位,并为工具推荐最佳的维修周期。

  • 提醒并防止质量问题或人为错误。

  • 优化下料排版计划。

实事求是:智能制造如何降低运营成本

在讨论了(在上一篇文章中)通过智能库存管理、节约材料和减少浪费来提高盈利能力的方法之后,现在是时候深入探讨节约成本的途径了。降低运营成本始于采用精益制造方法,该方法可最大限度地提高整个组织中每种资源的产出。下面是它在特定用例中的工作方式。

  • 材料节省和下料计划

当使用昂贵的材料时,即使是相对较小的节省也能显著提高组织的盈利。实现这一目标的一个好方法是优化工厂车间的实时可见性,运行智能下料计划,预测需要切割的确切材料,并减少库存浪费。

负责多条生产线的运营经理可以使用人工智能预测低库存,并更好地利用现有库存(包括剩余库存),从而利用技术优化库存流。这种效率的提高立即转化为成本节约。例如,人工智能可以依靠传感器来生成库存洞察,并建议如何根据材料的属性确定材料使用的优先级。

下图展示了人工智能如何通过在智能下料计划中混合使用相同材料的多个工单来节省5%-20%的材料。在这里了解更多。

  • 预防生产中断

上述技术可防止因缺少零件或工具而导致生产中断和设备停机。工业物联网传感器监控资产的位置和状态,人工智能算法分析项目的路线,并对任何表明零件或工具错位的偏差发出警报。通过简化生产,确保零件和工具准时到达相关工位,从而减少生产延迟,从而降低成本。通过制造业情报预防的紧急情况不一定是戏剧性的;即使缺少一个工具也会导致容易预防和解决的挫折。

在下图中,您可以看到Plataine的系统如何根据与模式的偏差对零件错位发出警报:

  • 劳动力效率

人为因素对运营成本有巨大影响,使用工业物联网(IIoT)和人工智能(AI)优化员工效率至关重要。数字助手通过提供实时警报、提供基于数据的优化建议,以及提供增强的可视性,使操作员能够在关注全局的同时专注于自己的任务,从而使车间操作员的工作效率大大提高。人工智能还通过对重复性体力劳动的自动化,来降低成本,进一步减少人为错误和返工。

  • 供应链管理

如果我们在COVID-19 期间(新冠疫情期间)学到了一点,那就是平稳运营供应链的重要性。通过将传感器和人工智能算法相结合,我们在所有相关方之间建立了顺畅的通信,并享受一个无缝的、基于动态数据的、流动性更好的供应链。供应链的每一部分都确切地知道预期延迟的内容、要处理的任务、流程的下一部分何时开始以及最后一分钟是否有任何变化。制造商可以检测问题并预测与供应链相关的延迟,以便将损害降至最低。

  • 质量优化

在整个过程中保持最高质量,以提供最高质量的结果是制造商的最终目标。由于质量问题造成的返工成本非常高,涉及昂贵的材料、生产延迟和其他相关成本。工业物联网和人工智能通过提供实时数据,提醒应立即实时解决的任何质量相关问题,从而改变质量保证和质量问题预防的运作方式。制造智能还提供更快解决这些问题的根本原因分析,以及提前监控和预测潜在问题的预测性质量保证。

实践出真知

雷诺F1赛车

Plataine和雷诺F1:作为其工业4.0数字化转型战略的一部分,Plataine帮助雷诺F1团队简化了其复合材料制造流程,从而提高了材料利用率、完全可追溯性和更快的零件生产时间。阅读完整的案例研究

哈尔滨哈飞空客

哈尔滨哈飞空客公司与Plataine和Argosy合作,以改善质量控制、提高产品质量、可追溯性、效率和产量,并制定最佳实践。阅读完整的案例研究

有关更多案例研究,请单击此处

总结

降低运营成本应该是制造商的首要任务。它直接影响到公司的利润和保持利益相关者满意的能力。通过找到适合您业务的智能制造供应商,您将享受一个更高效、零错误的工厂,而且不会浪费时间或金钱。

Don't miss new updates on your email

实时关注最新的数字化制造趋势