Son yıllarda, üretim, özellikle üretken AI gibi yeni araçların uygulanmasıyla dramatik bir şekilde modernleşmiştir.
Konveyörler ve robotlar ile çağdaş üretim hatları, geçmişin yağ lekeli fabrikalarıyla keskin bir kontrast oluşturur. Genai, üreticilerin bugünün tesislerinde kullandıkları yeni teknolojilerden sadece biridir.
Bazı üretken yapay zeka üretim kullanım durumları kavramda basittir, ancak tasarım gibi pratikte karmaşık olabilir. Diğer kullanımlar daha az belirgindir, ancak artan potansiyele sahiptir.
Bugün imalat endüstrisinde Genai için potansiyel faydalar, zorluklar ve düşünceler de dahil olmak üzere sekiz kullanım durumu.
1. Ürün tasarımı ve optimizasyonu
Genai, tasarımcıların hedeflerine ve kısıtlamalarına dayalı olarak sayısız tasarım alternatifi oluşturarak ürün tasarımını hızlandırabilir. AI sanat benzer bir yaklaşım kullanır.
Üretim tasarım sürecinde, mühendisler jeneratöre malzemeler, maliyet sınırları, ağırlık ve gerekli güç gibi gereksinimleri ve parametreleri sunarlar. İnsan mühendisleri tanıdık kalıplara bağlı kalsa da, AI tarafından üretilen tasarımlar daha geniş bir aralık yaratabilir.
Üreticiler, şirketlerinin AI kreasyonları ve patentleri hakkındaki en son mevzuat hakkında farkında olduklarının farkında olmalılar. Buna ek olarak, mühendisler etkili bir şekilde üretilebileceklerinden emin olmak için AI tarafından oluşturulan tüm tasarımları eleştirel olarak incelemelidir. Bu tasarımlar aynı zamanda tıpkı insan tasarımları gibi güvenlik veya uyumluluk standartlarını da karşılamalıdır. Mühendisler, gerçek dünyadaki kısıtlamaları karşılamak için AI’nın çıktısını rafine etmede veya ayarlamada hala önemli bir role sahiptir.
2. Kalite Kontrol ve Kusur Tespiti
KG üretiminde, Genai ürün kusurlarının tespit edilmesine yardımcı olabilir ve genellikle bunu geleneksel yöntemlerden daha güvenilir ve daha erken yapabilir.
Mühendisler, hem yüksek kaliteli hem de kusurlu ürünlerden görüntü ve sensör okumaları veri kümelerini kullanarak AI modellerini eğitir. Modeller daha sonra birçok kusuru ayırt etmeyi öğrenir. Kusurların nadir olduğu ancak kritik olduğu durumlarda, sistem potansiyel olarak eğitim ve süreç optimizasyonunu geliştirmek için nadir problemlerin sentetik örneklerini oluşturabilir.
Üretim hattında, bilgisayar görme sistemleri ürünleri gerçek zamanlı olarak inceleyebilir ve insan müfettişlerinin saç çizgisi çatlakları gibi kaçırabileceği küçük kusurları veya anormallikleri tespit edebilir.
3. Öngörücü bakım ve ekipman izleme
Öngörücü bakım, üretimde genai için potansiyel bir kullanım durumudur. Makineler tipik olarak titreşim, sıcaklık, basınç ve gürültü için okumalar içeren gerçek zamanlı sensör verileri gönderir. Bu okumalardaki herhangi bir değişiklik bir sorunu gösterebilir. Bu anomaliler, geleneksel kural tabanlı ekipman izleme sistemlerinin yakalaması için çok nüanslı olabilir, ancak AI erken uyarı işaretlerini tanıyabilir.
Operatörler, bir arıza oluşmadan önce bakım planlamak için bu bilgileri kullanabilir, parçayı değiştirebilir veya beklenmedik bir arızaya tepki vermesi gereken operatörler yerine planlanan kesinti süresi boyunca makineyi ayarlayabilir. Bunun gerçek dünyası bir örneği, önleyici çalışmanın gelecekte hatalı frenler gibi sorunları ortadan kaldırıp ortadan kaldırıp ortadan kaldıramayacağını anlamak için bir aracın sensör verilerine erişen modern mekaniktir.
4. Tedarik zinciri optimizasyonu ve talep tahmini
Genai, talep tahminleri ve teslimattaki lojistiği geliştirerek tedarik zinciri yönetimini geliştirmeye yardımcı olabilir.
Tarihsel satışlar, pazar trendleri, mevsimsel kalıplar, makroekonomik göstergeler ve hava durumu gibi büyük veri setleri, AI’nın ürün talebini geleneksel sistemlerden daha doğru bir şekilde tahmin etmesine yardımcı olur. Üretim liderleri, bu ürün talebi verilerini, şirketlerinin optimum envanter seviyelerini korumak için ne kadar üretmesi gerektiğini bulmak için kullanabilirler. Tedarikçi Performansı ve Depo Yeteneği Verileri Sınırlar Aynı zamanda envanter önerilerinin mümkün olduğunca doğru olmasına yardımcı olur.
Tedarik zinciri sorunlarının öngörülmesinin ötesinde, GENAI, nakliye verileri, trafik ve teslimat gereksinimleri gibi faktörleri analiz ederek daha verimli yollar ve programlar oluşturmaya yardımcı olabilir. Bir AI sistemi, gerçek zamanlı trafiği açıklayan veya gönderileri yakıt kullanımını ve geçiş sürelerini en aza indirecek bir programda yeniden sıralamayı öneren bir kamyon yolu oluşturmak üzere eğitilebilir.
Bir AI modeli, bir köprü kapatma veya jeopolitik aksamalar gibi nadir fakat etkili aksamaların etkilerini modelleyebileceğinden “ne olursa olsun” senaryoları için de yararlıdır.
5. Proses Otomasyonu ve Verimlilik Geliştirme
Umut verici bir AI uygulaması, üretim süreçlerinin dijital ikizlerini oluşturuyor. Dijital ikizler fabrika ekipmanlarının, üretim hatlarının veya tüm tesislerin sanal simülasyonlarıdır. Üreticiler, gerçek zamanlı sensör verilerini bu AI güdümlü sistemlere besleyerek ve bunları optimize etmek için simülasyonları çalıştırarak operasyonları neredeyse izleyebilir.
Genai, en verimli planı bulmak için bir üretim programının veya montaj hattı konfigürasyonunun binlerce varyasyonunu simüle edebilir. Model ayrıca, atölyede kaynak tahsis etmenin, daha iyi tesis düzenleri tasarlamanın ve daha hızlı üretim için geliştirilmiş takım takımybaları üretmenin en uygun yollarını önerebilir.
Bu öneriler mühendislerin ve yöneticilerin süreçlerini geliştirmelerine yardımcı olur, bu nedenle operasyonlar daha verimlidir ve daha az atık üretir. Dijital bir ikiz çalışmaya başladıktan sonra, AI sistemleri danışmanlardan orkestratörlere geçer ve darboğazları ve duraklamaları önlemek için parametreleri otomatik olarak ayarlar.
6. Özelleştirme ve kitle kişiselleştirme
Kitle kişiselleştirme, üretimde büyüyen bir eğilimdir ve Genai, özelleştirilmiş ürünler ölçekte üretmek için önemli bir bileşen olabilir. Geçmişte, ısmarlama stiller veya boyutlar pahalı ve yavaş el emrine ihtiyaç duyuyordu. Şimdi, Genai, üreticilerin bireysel müşteri gereksinimlerini karşılamak için ürün tasarımları veya özellikleri hızlı bir şekilde üretmelerine ve uyarlamalarına yardımcı olabilir.
Uygulamada, AI güdümlü bir tasarım aracı, çalışan bir ayakkabının tabanı için özel bir doku gibi bir müşterinin girişini alır. Sistem daha sonra üretim robotları için tasarım kodunu ve insan kalite müfettişleri için talimatlar oluşturur.
7. İşgücü eğitimi ve bilgi transferi
Üreticiler karmaşık süreçlerde eğitim personeline önemli para harcıyorlar. Genai, her işçinin rolü, beceri seviyesi ve öğrenme hızıyla eşleşen kişiselleştirilmiş eğitim yaratmaya yardımcı olabilir, bu da tek bedene uyan eğitim programlarından daha faydalı olabilir.
Bir GENAI modeli, eğitim materyalleri oluşturabilir, testler ve değerlendirmeler yapabilir ve daha sonra bir çalışanın üretimde performans metrikleri gibi verileri analiz edebilir. İçerik, metin, video veya simülasyon olabilecek öğrenme hedeflerine en uygun formatta teslim edilebilir.
Örneğin, montajda yeni bir kiralama, çalışmaları için kullanacakları belirli montaj adımlarına ve makine arayüzlerine odaklanan AI tarafından üretilen etkileşimli bir öğreticiyi tamamlayabilir. Bu arada, bir bakım teknisyeni, denetledikleri makineleri hedefleyen farklı bir AI tarafından oluşturulan egzersizler alabilir.
8. Sürdürülebilir üretim
Sürdürülebilirlik, imalatta artan bir önceliktir ve Genai, şirketlerin üretimlerini daha çevre dostu hale getirmelerine yardımcı olabilir. AI potansiyel olarak kalıpları makinelerin güç tüketme biçimlerinde bulabilir ve daha sonra yük dağılımını ayarlama veya enerji yoğun görevleri yoğun olmayan zamanlarda planlama gibi optimizasyonlar önerir.
Üretim liderleri, verimliliği korurken enerji kullanımını en aza indirecek ayarları veya işlem yapılandırmalarını bulmak için simülasyonlar da çalıştırabilirler. Örneğin, Genai, bir üretim hattının davranışlarını çeşitli konveyör hızlarında simüle edebilir veya kaliteyi etkilemeden üretilen birim başına en az enerjiyi kullanan sıcaklıkların bir kombinasyonunu bulmak için fırın sıcaklıklarını analiz edebilir.
Benzer şekilde, Genai, ürün tasarımlarını ve proses parametrelerini optimize ederek atık ve malzemeleri azaltmaya yardımcı olabilir, böylece üreticiler hammaddeleri daha verimli kullanır. Örneğin, AI bir tasarımı değiştirerek enjeksiyon kalıplama veya 3D baskı için atık ve malzeme gereksinimlerini azaltabilir.
Donald Farmer, Microsoft ve Qlik’te ürün ekibi lideri de dahil olmak üzere 30 yıldan fazla deneyime sahip bir veri stratejistidir. Küresel müşterilere veri, analitik, yapay zeka ve inovasyon stratejisi konusunda, teknoloji devlerinden yeni başlayanlara kadar uzanan uzmanlık ile tavsiyelerde bulunuyor. Seattle yakınlarındaki deneysel bir ormanlık evde yaşıyor.