Rollen til AI i Industriell IoT: Forbedrer effektivitet og kvalitetskontroll

I disse tider virker det som at det dukker opp en ny diskusjon om hvordan AI og IoT kan gjøre våre personlige og profesjonelle liv enklere hvor enn du snur deg. Og det er det selvfølgelig god grunn til, våre menneskelige grenser kan være begrenset på mange områder og vi klarer ikke å motstå utsikten til et produktivt, problemfritt liv med disse løsningene.

Med ankomsten av industriell IoT (IIoT) og konseptet med Industri 4.0, kan vi endelig forestille oss en fremtid hvor bedrifter kan øke effektiviteten og redusere feil mens vi ikke trenger å bekymre oss så mye om bærekraft og energistyring.

Generelt kan du utforske effekten av AI i tre nøkkelområder: Prediktiv vedlikehold, kvalitetskontroll, og smart produksjon.

AI for Prediktiv Vedlikehold

Maskinlæring og kunstig intelligens kan ha en betydelig innvirkning på feltet for prediktivt vedlikehold. I virkeligheten har en betydelig del av AI-implementeringer å gjøre med vedlikehold av utstyr og produksjonsverktøy.

Hastigheten og nøyaktighetsområdet for AIoT prediktiv vedlikehold er de to viktigste fordelene. AI kan oppdage mekaniske problemer med tilstrekkelig hastighet og nøyaktighet for å utføre reparasjoner før sammenbrudd skjer.

Innbruddsdeteksjon modeller undersøker strukturer og deler for å finne indikatorer på stress eller unormalitet, mens regresjonsmodeller og kategorisering modeller bruker historiske data til å forutsi sammenbrudd. Disse teknikkene og modellene er alle eksempler på AI & IIoT i prediktiv vedlikehold.

AI-drevet Kvalitetskontroll

Enhver sunn industri er avhengig av din evne til å gjennomføre grundige inspeksjoner på hvert nivå av operasjonen. Den uunngåelige menneskelige feilen er den hoved bidragende årsaken til de høye avfalls- og feilrater assosiert med manuell kvalitetskontroll. Med hjelp av IoT, kan bedrifter identifisere defekter mye raskere, noe som i siste instans koster dem mindre penger.

Takket være den perfekte blandingen av AI og IoT, hjelper mange applikasjoner, som visuell inspeksjon teknologi, i den moderne alderen av Industri 4.0, bedrifter med å identifisere feil og mangler i deres varer eller produksjonsprosesser i sanntid.

Ved å bruke AI-aktivert analytikk, kan bedrifter trene sine plattformer til umiddelbart å identifisere feilaktige varer og stenge produksjonen, med liten eller ingen behov for menneskelig tilsyn.

Adopsjonen av IoT har også redusert graden av prøving og feiling i områder som er for intense for mennesker, som blåse ovner, siden plattformen kan oppdage når en vare er ferdig og når den ikke er det, det minimerer problemene med inkonsekvent kvalitet gjennom produksjons utgang.

AI i Smart Produksjon

IoT og AI har lenge blitt brukt i produksjonssektoren, med mange bedrifter og industrielle anlegg som implementerer disse banebrytende teknologiene for å bygge produkter. Disse utviklingene har revolusjonert masseproduksjonen av varer og økt utbyttet av flere sektorer. IoT kan samle informasjon fra flere enheter og sende sanntidsdata, forbedre ytelsen og redusere innsatsen.

Avansert analytikk lar produsenter identifisere potensielle feilkilder og ta nødvendige mottiltak. Reparasjon av maskineri kan planlegges før noen problemer oppstår fordi AI sin sanntidsovervåking gir full innsikt i operasjonen. Det er viktig fordi det oppdager små, tidlige feil før de utvikler seg til store, kostbare katastrofer.

Industriell IoT Anvendelser av AI

Som med de fleste ting med AI, kan vi nevne mange applikasjoner og bruksområder. Men her  er de vi tror er mest relevante for Industriell IoT:

Robotikk

Ved å samle bevegelsesdata fra mennesker, kan AI styre autonome (IoT) utstyr som roboter. Dette gjør det mulig for roboter å forstå miljøet deres og effektivt bruke alle delene deres for å håndtere komplekse oppgaver uten behov for menneskelig tilsyn.

For eksempel kan du utvikle et rammeverk som lar roboter bevege seg og utføre oppgavene sine som en vanlig fabrikkarbeider. Denne innovasjonen har flere fordeler, som å tillate roboter å bevege seg rundt på fabrikkgulvet sikkert og effektivt eller håndtere delikate objekter uten å skade seg selv eller produktene.

Lageroptimalisering

Lagerstyring er et annet bruksområde som kan forbedre driften din betydelig. AI og IoT tar dette til et helt nytt nivå i Industri 4.0, og gjør lagerstyring smart. Ved å bruke trender i historiske data, kan AI-drevet lagerstyring alltid holde lageret på det nødvendige nivået uten å overstige noen budsjetterings- eller lagringsgrenser.

Selv om det er flott å få slike dype innsikter med sanntidsdata, tar noen Industri 4.0-bedrifter betydningen av "smart" til et helt nytt nivå ved å bruke roboter og IoT-drevet infrastruktur for å overvåke og etterfylle lageret, noe som betydelig øker produktiviteten deres og minimerer uventede kostnader.

Smarte termostater

Selv om smarte termostater er populære i bolig applikasjoner, er det ingen grunn til å ignorere fordelene deres i industri og produksjon.

Ved å bruke historiske data om personlige preferanser, kan du få telefonen din til å spore og regulere romtemperaturen eksternt, noe som gjør hele plassen behagelig for alle ansatte. Dette skjer gjennom en kommunikasjonslinje mellom IoT-sensorer og AI som kontrollerer termostaten.

For at AI-systemet skal fungere og nå en nøyaktig estimering, krever det mye data. IoT samler denne informasjonen gjennom sensorer plassert i hele fabrikken. Disse dataene sendes til AI-skyen for evaluering og behandling. Termostaten får kommandoer fra AI for å bedre justere temperaturen.

Markeds prediksjon

AI og IoT-applikasjoner i Industri 4.0 er ikke bare begrenset til fabrikkens gulv. Markedsalgoritmer kan analysere kundedata, trender og andre variabler for å forutsi etterspørsel og tilpasse seg et stadig skiftende marked, noe som hjelper produsenter med å justere produksjonen og lageret sitt.

Et annet nyttig område er sosial lytting der bedrifter kan lære hva forbrukerne mener om varer, noe som kan påvirke hele produksjonsprosessen fra design til funksjoner og kostnad. Med disse dataene, er bedrifter klar til å planlegge fremover og tilpasse seg endringer raskere enn andre konkurrenter. Slike produksjoner kan hjelpe med kostnadsstyring ved å optimalisere lager, personell, og energibruk.

Smart Retail Sikkerhet

Denne kan være litt vanskelig å koble sammen med de andre punktene på listen, men det er verdt å nevne uansett. Flertallet av detaljhandelsetableringer bruker høyteknologiske videosystemer som bruker ansiktsgjenkjenning for å identifisere kunder når de ankommer. Med hjelp av AI, er det nå lett å identifisere og klassifisere bestemte kvaliteter hos hver kunde eller ansatt som kan øke markedsføring effektiviteten.

Produktvalg, kjønn, alder, og en rekke andre faktorer som påvirker kundeadferd er bare noen få eksempler. Som et resultat kan beslutningstakere bruke reklame som fokuserer på en bestemt demografisk eller forenkle inngang prosedyren for kunder.

Fremtiden for AI & Industriell IoT

Dette er bare en kort skisse av hvordan AI og industriell IoT kan redusere kostnader, minimere feil, og øke effektiviteten. Applikasjonene er rett og slett for gode og varierte til å ignorere.

Fra automatisering, kvalitetskontroll, og energistyring, til produktutvikling og prediktiv analyse, forbedrer AI og IoT sammen operasjonene i mange bransjer. Dette skjer takket være evnen til å koble sammen forskjellige enheter, høste enorme mengder data, og analysere disse dataene for verdifull innsikt.

Selv om det er mange fordeler med å integrere AI og IoT i dagens industrielle landskap, må vi også være oppmerksomme på utfordringene og bekymringene rundt data- og nettsikkerhet, samt etiske overveielser.

Dette er en fase der bedrifter, inkludert din, kan dra betydelig nytte av slike endringer og sikre sin overlevelse i det hurtigbevegende markedet. Men, du trenger hjelp på veien, og vi hos Lanars kan hjelpe deg. Vårt ekspertteam står ved din side for å gi deg den perfekte kombinasjonen av AI- og IoT-løsninger. Du trenger bare å ta kontakt og la oss starte med en gang!