Выступая на недавнем Американском производственном саммите, Франс Кронье, управляющий директор и соучредитель DataProphet, компании, специализирующейся на разработке решений с применением искусственного интеллекта для производственного сектора, сообщил высшему руководству ряда крупнейших компаний Америки, что в связи с тем, что с конвейера поступает беспрецедентный объем данных, назрела острая необходимость в расширении возможностей человеческого анализа с помощью искусственного интеллекта с разделением данных, которые могут представлять реальную ценность. Как прокомментировал Кронье, в среде управления технологическими процессами с конвейера поступает слишком обширное для анализа одним человеком количество данных.
Существует реальная опасность того, что операторы будут ослеплены потоком информации и упустят реальные возможности как совершенствования процессов, так и улучшения качества продукции. Данные производителей имеют большую ценность. С другой стороны, не требуется больших капиталовложений для того, чтобы начать их извлечение.
Производство сложно и трудно контролировать, а существующие технологии часто не в состоянии предотвращать сбои производства и не могут определять меняющиеся условия, которые могут влиять на качество. Каждый шаг процесса может быть связан с сотней переменных, влияющих на качество продукции и операционную эффективность.
Даже опытные специалисты утрачивают контроль своего процесса. В традиционном программном обеспечении статистического управления процессами контрольные пределы задаются специалистами-людьми, что часто не позволяет улавливать сложные взаимосвязи между всеми переменными процесса.
В результате существуют значительные различия в производительности и качестве продукции, каковых различий специалисты-люди не могут объяснить. Решение же состоит в том, чтобы использовать искусственный интеллект для поиска сложных закономерностей в наборах данных и разработки различных операционных парадигм для производственных объектов.
Важно отметить, что такие современные системы искусственного интеллекта, как OMNI от DataProphet, решение по снижению стоимости некачественного оборудования для тяжелой промышленности, могут создавать планы управления, которые приводят производство в стабильное и оптимизированное состояние, развивая путь от текущего состояния завода к оптимальному.
Все это возможно с использованием передовых технологий машинного обучения, которые позволяют OMNI понять влияние небольшого изменения в произвольном шаге процесса на все последующие шаги процесса. Этапы процесса больше не направляются и не контролируются изолированно, и для каждого предписанного изменения OMNI может количественно оценить ожидаемую величину его воздействия на производство.
Крайне важно, что искусственный интеллект обеспечивает реальную рентабельность инвестиций крупных производителей. Мы видим невероятные результаты. Крупный литейный завод сократил объем внутреннего и внешнего брака более чем на 1 миллион долларов в год. А автомобильный кузовной цех сократил количество дефектов шпильки и точечной сварки более чем на 50 процентов, сказал Кронье. И призвал американских производителей учиться на исторических данных по производству, а не исходить из того, что исторические данные не имеют ценности.
Нам нужно извлекать уроки из исторических данных, из программируемого логического контроллинга и даже из старых производственных журналов, чтобы использовать коллективные знания и опыт всех тех, кто оказал влияние на то или иное производство в прошлом. Сегодня необходимо закрепить этот многолетний опыт работы в помощь нынешним и будущим сотрудникам производственных компаний, подчеркнул Кронье.
