Banyak hype seputar kecerdasan buatan di industri manufaktur berfokus pada otomasi industri, tetapi ini hanyalah salah satu aspek dari revolusi pabrik cerdas - langkah alami selanjutnya dalam mengejar efisiensi. AI juga membawa kemampuan untuk mengungkap jalan bisnis baru untuk pembuatan tabel.
Sebagai bagian dari paradigma Emerging Industry 4.0, kami akan menguraikan kemampuan kecerdasan buatan untuk mendorong otomasi industri dan membuka peluang bisnis baru. Selain itu, kami akan menjelaskan bagaimana produsen dapat menggunakan teknologi canggih ini untuk meningkatkan efisiensi, meningkatkan kualitas, dan mengelola rantai pasokan dengan lebih baik.
1: Memprediksi kualitas dan produksi
Mengurangi kerugian produksi dan mencegah proses produksi yang tidak efisien telah menjadi tantangan bagi produsen di semua industri. Saat ini, karena meningkatnya permintaan memenuhi persaingan yang semakin ketat, hal ini terus berlaku.
Di sisi lain, konsumen tidak pernah memiliki begitu banyak produk untuk dipilih. Survei terbaru menunjukkan bahwa pilihan yang kaya ini berarti konsumen semakin cenderung meninggalkan merek favorit mereka secara permanen, misalnya, jika tidak ada produk di rak.
Memprediksi kualitas dan produksi menggunakan proses yang digerakkan AI dan solusi kesehatan mesin untuk mengungkap penyebab tersembunyi dari banyak kerugian produksi tahunan yang dihadapi oleh produsen. Ini dicapai melalui analisis multivariat berkelanjutan menggunakan algoritme pembelajaran mesin yang dilatih secara unik untuk mendapatkan pemahaman mendalam tentang berbagai proses produksi.
Teknologi AI/pembelajaran mesin khusus yang digunakan di sini disebut pembelajaran terawasi, yang berarti algoritme dilatih untuk mengidentifikasi tren dan pola dalam data. Saran dan peringatan otomatis kemudian dapat dihasilkan untuk memberi tahu tim produksi dan teknisi proses tentang masalah yang akan segera terjadi, dan pengetahuan penting tentang cara mencegah kerugian sebelum terjadi dapat dibagikan dengan lancar.
2: Pemeliharaan Prediktif
Pemeliharaan prediktif adalah salah satu aplikasi kecerdasan buatan industri yang paling terkenal. Perawatan prediktif bukan tentang melakukan perawatan berdasarkan jadwal yang telah ditentukan sebelumnya, melainkan menggunakan algoritme untuk memprediksi kegagalan komponen, mesin, atau sistem berikutnya, dan kemudian mengingatkan personel untuk melakukan prosedur perawatan utama untuk mencegah kegagalan. Lansiran ini terjadi pada waktu yang tepat untuk menghindari pemborosan waktu henti yang tidak perlu.
Sistem pemeliharaan ini mengandalkan teknik pembelajaran mesin tanpa pengawasan untuk membuat prediksi. Solusi pemeliharaan prediktif dapat membantu mengurangi biaya, sementara dalam banyak kasus meniadakan perlunya waktu henti terencana, meningkatkan laba, dan meningkatkan pengalaman karyawan.
Dengan mencegah kegagalan melalui pembelajaran mesin, sistem dapat terus beroperasi tanpa gangguan atau penundaan yang tidak perlu. Perawatan yang diperlukan sangat tepat sasaran - teknisi diberi tahu tentang komponen yang perlu diperiksa, diperbaiki, dan diganti; Alat mana yang digunakan dan metode mana yang harus diikuti.
Perawatan prediktif juga dapat memperpanjang sisa masa pakai (RUL) mesin dan peralatan karena mencegah kerusakan sekunder dan membutuhkan lebih sedikit tenaga kerja untuk melakukan prosedur perawatan. Memperbaiki RUL dapat meningkatkan upaya keberlanjutan dan mengurangi limbah.
3: Kerja sama manusia-mesin
Menurut International Federation of Robotics (IFR), pada tahun 2020, ada sekitar 1,64 juta robot industri yang beroperasi di seluruh dunia. Orang-orang khawatir robot akan mencuri pekerjaan, tetapi industri melihat pekerja menerima pemrograman, desain, dan pemeliharaan.
Manusia juga bekerja dengan robot untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas baik di dalam maupun di luar lantai pabrik. Saat robot semakin mengakar di industri manufaktur, kecerdasan buatan akan memainkan peran penting. Ini akan memastikan keselamatan pekerja manusia dan memberi robot lebih banyak otonomi untuk membuat keputusan yang dapat lebih mengoptimalkan proses berdasarkan data real-time yang dikumpulkan dari bengkel produksi.
4: Adaptasi Pasar dan Rantai Pasokan
Kecerdasan buatan menembus seluruh ekosistem Industri 4.0 dan tidak terbatas pada bengkel produksi. Algoritme kecerdasan buatan dapat mengoptimalkan rantai pasokan operasi manufaktur, membantu produsen merespons dan memprediksi perubahan pasar dengan lebih baik.
Algoritma dapat menyusun perkiraan permintaan pasar dengan mempertimbangkan pola permintaan yang diklasifikasikan oleh beberapa faktor seperti tanggal, lokasi, atribut sosial-ekonomi, perilaku ekonomi makro, status politik, pola cuaca, dan sebagainya. Produsen dapat menggunakan informasi ini untuk merencanakan jalan di masa mendatang. Beberapa proses yang dapat dioptimalkan menggunakan wawasan ini meliputi pengendalian inventaris, staf, konsumsi energi, bahan mentah, dan keputusan keuangan.