Tvornice proizvode više podataka nego što ih mogu lako obraditi, a tvrtke poput Boscha se okreću umjetnoj inteligenciji kako bi zatvorile tu prazninu. Kamere prate proizvodne linije, senzori prate strojeve, a softver bilježi svaki korak procesa. Međutim, veliki dio tih informacija još uvijek ne dovodi do bržih odluka ili manje kvarova. Za velike proizvodne tvrtke, ovaj gap tjera AI iz malih probnih faza u osnovne operacije.
Ova promjena objašnjava zašto Bosch planira uložiti oko 2,9 milijardi eura u umjetnu inteligenciju do 2027. godine, prema The Wall Street Journal. Ova ulaganja usmjerena su na proizvodnju, upravljanje opskrbnim lancima i percepcijske sustave, područja u kojima tvrtka vidi AI kao način poboljšanja ponašanja fizičkih sustava u stvarnim uvjetima.
Kako Bosch koristi AI za ranije otkrivanje problema u proizvodnji
U proizvodnji, kašnjenja i nedostaci često počinju malima. Manja odstupanja u materijalima ili postavkama strojeva mogu se proširiti kroz proizvodnu liniju. Bosch koristi AI modele na videozapisima s kamera i podacima senzora kako bi ranije otkrio probleme s kvalitetom.
Umjesto da se nedostaci otkrivaju nakon završetka proizvoda, sustavi mogu označiti probleme dok su predmeti još na liniji. To zaposlenicima daje vremena da promijene operacije prije nego što se poveća otpad. Za proizvodnju velikih količina, ranije otkrivanje može smanjiti otpad i ograničiti potrebu za ponovnim radom.
Održavanje opreme je još jedno područje pod pritiskom. Mnoge tvornice se još oslanjaju na fiksne rasporede ili ručne inspekcije, koje mogu propustiti rane znakove upozorenja. AI modeli obučeni na podacima o vibracijama, temperaturi i korištenju mogu pomoći u predviđanju kada će stroj vjerojatno otkazati.
To omogućava timovima za održavanje da planiraju popravke umjesto da reagiraju na kvarove. Cilj je smanjiti neplanirano vrijeme zastoja bez prerane zamjene opreme. Tijekom vremena, ovaj pristup može produžiti radni vijek strojeva dok održava stabilniju proizvodnju.
Učiniti opskrbne lance prilagodljivijima
Opskrbni lanci također su dio fokusa ulaganja. Poremećaji koji su postali vidljivi tijekom pandemije nisu se u potpunosti povukli, a proizvođači se još uvijek suočavaju s promjenjivom potražnjom i kašnjenjima u transportu.
AI sustavi mogu pomoći u predviđanju potreba, praćenju dijelova širom lokacija i prilagodbi planova kada se uvjeti promijene. Za globalnog proizvođača, čak i mala poboljšanja u točnosti planiranja mogu imati širok učinak kada se primijene u stotinama tvornica i dobavljača.
Bosch također ulaže u percepcijske sustave, koji pomažu strojevima da razumiju svoje okruženje. Ovi sustavi kombiniraju ulaze iz kamera, radara i drugih senzora s AI modelima koji mogu prepoznati objekte, procijeniti udaljenost ili primijetiti promjene u okolišu.
Koriste se u područjima poput automatske proizvodnje, asistencije vozačima i robotike, gdje strojevi moraju brzo i sigurno reagirati. U tim okruženjima, AI ne analizira apstraktne podatke, već reagira na uvjete u stvarnom svijetu dok se događaju.
