Як штучны інтэлект павышае ўстойлівасць прамысловасці? 

Калі людзі кажуць пра штучны інтэлект і ўстойлівае развіццё, размова часта пераходзіць да футурыстычных бачанняў: аўтаномныя сеткі, гарады з самааптымізацыяй. У траншэях фактычнай вытворчасці рэальнасць больш жорсткая і паступовая. Сапраўдны імпульс заключаецца не ў замене людзей робатамі; гаворка ідзе аб пашырэнні працэсу прыняцця рашэнняў у сістэмах, якія, як вядома, марнатраўныя і непразрыстыя. Памылковае меркаванне заключаецца ў тым, што ўстойлівасць - гэта толькі выкарыстанне меншай колькасці энергіі. Гэта глыбей — гаворка ідзе пра сістэмны інтэлект рэсурсаў, ад сыравіны да матэрыяльна-тэхнічнага забеспячэння, і менавіта тут мадэлі машыннага навучання, а не толькі агульны штучны інтэлект, спакойна мяняюць гульню.

Фонд: дакладнасць даных і цёмны цэх фабрыкі

Вы не можаце кіраваць тым, што не можаце вымераць, і на працягу многіх гадоў прамысловая ўстойлівасць была здагадкай. У нас былі рахункі за электраэнергію, так, але суаднесці ўсплёск спажывання з канкрэтнай партыяй на вытворчай лініі 3 часта было немагчыма. Першы, непрывабны крок - гэта распаўсюджванне сэнсараў і гістарызацыі даных. Я бачыў заводы, дзе ўстаноўка простых вібрацыйных і цеплавых датчыкаў на састарэлых кампрэсарных сістэмах выяўляла цыклічную неэфектыўнасць, якая марнавала 15% спажыванай энергіі. Павышэнне штучнага інтэлекту пачынаецца тут: стварэнне высакаякаснага лічбавага двайніка энергіі і матэрыяльных патокаў. Без гэтай асновы любая прэтэнзія на ўстойлівасць - гэта проста маркетынг.

Гэта не "падключы і працуй". Самая вялікая перашкода - гэта бункеры дадзеных. Даныя аб вытворчасці захоўваюцца ў MES, даныя аб якасці - у іншай сістэме, а даныя аб энергіі - ад лічыльніка камунальных паслуг. Атрыманне сінхранізаванага па часе выгляду - кашмар. Мы патрацілі месяцы на праект, які проста ствараў канвеер даных, перш чым якую-небудзь мадэль можна было навучыць. Ключ быў не ў мудрагелістым алгарытме, а ў надзейнай анталогіі даных — пазначэнні кожнай кропкі даных кантэкстам (ідэнтыфікатар машыны, этап працэсу, SKU прадукту). Гэтая дэталізацыя - гэта тое, што дазваляе пазней правесці значны аналіз устойлівасці.

Разгледзім вытворцы крапяжу, напрыклад Handan Zitai Fastener Manufacturing Co., Ltd.. Іх працэс ўключае штампоўку, наразанне разьбы, тэрмічную апрацоўку і пакрыццё. Кожны этап мае розныя энергетычныя профілі і выхад матэрыялу. Абсталяваўшы свае печы і абклаўшы ванны, яны змаглі перайсці ад сярэднямесячнага кошту камунальных паслуг да кошту энергіі за кілаграм вытворчасці. Гэты базавы ўзровень мае вырашальнае значэнне. Ён ператварае ўстойлівасць з карпаратыўнага KPI ў зменную вытворчай лініі, на якую можа ўплываць кіраўнік.

Прагнастычнае абслугоўванне: нізка звісаючыя плады з глыбокімі каранямі

Большасць дыскусій на гэты конт пачынаецца з пазбягання прастояў. Вугал устойлівасці больш пераканаўчы: катастрафічны збой марнуе энергію і матэрыялы. Няспраўны падшыпнік у прэсе для штампоўкі з вялікім крутоўным момантам не проста ламаецца; гэта выклікае зрушэнне на працягу некалькіх тыдняў, што прыводзіць да з'яўлення дэталяў, якія не падыходзяць (матэрыяльныя адходы), і павялічанага спажывання энергіі. Мы ўкаранілі мадэль аналізу вібрацыі для сістэм з рухавіком, якая не проста прагназавала збой, але выяўляла неаптымальныя стану прадукцыйнасці. Гэта тонкая частка. Мадэль пазначыла помпа, які ўсё яшчэ працаваў, але страціў 8% эфектыўнасці, што азначае, што для выканання той жа працы ён спажываў больш току. Яго выпраўленне зэканоміла энергію і падоўжыла тэрмін службы рухавіка, скараціўшы выкіды вугляроду пры замене.

Няўдача была пры ўмове, што ўсё абсталяванне патрабуе аднолькавага кантролю. Мы пераабсталявалі ўсю зборачную лінію, што каштавала дорага і стварала шумныя дадзеныя. Мы навучыліся быць хірургічнымі: засяродзіліся на спажыўцах высокай энергіі і вузлах крытычнай якасці. Для такой кампаніі, як Zitai, чыё размяшчэнне паблізу асноўных транспартных маршрутаў, такіх як чыгунка Пекін-Гуанчжоу, прадугледжвае акцэнт на эфектыўнасці лагістыкі, прымяненне падобных мадэляў прагназавання да іх сістэм ацяплення, кандыцыянавання, кандыцыянавання і сціснутага паветра — часта самых вялікіх выдаткаў энергіі заводам — дало б прамую эканомію вугляроду. The Zitai зашпількі вэб-сайт падкрэслівае іх маштаб вытворчасці; пры такім аб'ёме памяншэнне ўцечкі сціснутага паветра на 2%, вызначанае мадэллю паветранага патоку, азначае велізарную фінансавую і экалагічную аддачу.

Тут таксама ёсць культурны зрух. Рэкамендацыя мадэлі замяніць частку, якая выглядае добра, патрабуе даверу. Нам прыйшлося стварыць простыя прыборныя панэлі, якія паказваюць прагназаваныя марнаванні энергіі ў кВт.гадз і доларах, каб атрымаць бай-ін ад каманд тэхнічнага абслугоўвання. Гэтая адчувальнасць мае вырашальнае значэнне для ўсынаўлення.

Аптымізацыя працэсу: звыш устаноўленых значэнняў

Традыцыйнае кіраванне працэсам выкарыстоўвае контуры ПІД для падтрымання зададзенага значэння, напрыклад тэмпературы ў печы. Але якое аптымальнае заданне для дадзенай партыі? Гэта залежыць ад вільготнасці навакольнага асяроддзя, варыяцый сплаву сыравіны і жаданай трываласці на разрыў. Мадэлі машыннага навучання могуць дынамічна аптымізаваць гэта. У працэсе тэрмічнай апрацоўкі мы выкарысталі мадэль навучання з узмацненнем, каб знайсці мінімальную тэмпературу і час вытрымкі, неабходны для дасягнення металургічных характарыстык. Вынікам стала зніжэнне спажывання прыроднага газу на партыю на 12% без шкоды для якасці.

У чым загвоздка? Вам трэба ўважліва вызначыць функцыю ўзнагароджання. Першапачаткова мы аптымізавалі выключна энергію, і мадэль прапаноўвала больш нізкія тэмпературы, якія ненаўмысна павялічвалі хуткасць карозіі на наступных стадыях пакрыцця, пераносячы нагрузку на навакольнае асяроддзе. Нам прыйшлося прыняць шматмэтавую сістэму аптымізацыі, балансуючы энергію, выхад матэрыялу і жыццяздольнасць наступнага працэсу. Гэты цэласны погляд - сутнасць сапраўднай прамысловай устойлівасці; гэта дазваляе пазбегнуць субаптымізацыі адной вобласці за кошт іншай.

Для стандартнай вытворчай базы дэталяў такая аптымізацыя ў тысячах тон вытворчасці - гэта тое, дзе ляжыць макраўплыў. Ён перамяшчае ўстойлівасць з кацельні ў асноўны рэцэпт вытворчасці.

Ланцуг паставак і лагістыка: сеткавы эфект

Тут патэнцыял штучнага інтэлекту здаецца велізарным і расчаравальным. Завод можа быць звышэфектыўным, але калі яго ланцужок паставак марнатраўны, чысты прыбытак абмежаваны. AI павышае ўстойлівасць тут дзякуючы інтэлектуальнай маршрутызацыі і прагназаванню запасаў. Мы працавалі над праектам па аптымізацыі ўваходнай лагістыкі для рулоннай сталі. Аналізуючы месцазнаходжанне пастаўшчыкоў, графікі вытворчасці і дадзеныя аб дарожным руху, мадэль стварала вокны дастаўкі, якія мінімізавалі час прастою грузавіка і дазвалялі больш поўныя нагрузкі. Гэта скараціла выкіды Scope 3 як для вытворцы, так і для пастаўшчыка.

Расчараванне адбываецца ад абмену дадзенымі. Пастаўшчыкі часта не жадаюць дзяліцца дадзенымі аб ёмістасці або месцазнаходжанні ў рэжыме рэальнага часу. Прарыў адбыўся не з больш складаным алгарытмам, а з простай бухгалтарскай кнігай, заснаванай на блокчейне (з дазволам, а не крыпта), якая рэгістравала абавязацельствы без раскрыцця прапрыетарных дэталяў. Давер, зноў жа, з'яўляецца вузкім месцам.

Handan Zitai Fastener Manufacturing Co., Ltd.Стратэгічнае размяшчэнне побач з асноўнымі аўтамабільнымі дарогамі і чыгуначнымі лініямі з'яўляецца натуральным лагістычным актывам. Сістэма, якая кіруецца штучным інтэлектам, магла б аптымізаваць выходную лагістыку шляхам дынамічнай кансалідацыі заказаў і выбару спосабу транспарціроўкі з самым нізкім узроўнем выкідаў вугляроду (чыгунка або грузавік) у залежнасці ад тэрміновасці, выкарыстоўваючы гэту геаграфічную перавагу для мінімізацыі вугляроднага следу на адпраўку.

Цыркулярнасць і якасны інтэлект

Самы прамы шлях да ўстойлівага развіцця - выкарыстанне меншай колькасці матэрыялаў і менш адходаў. Камп'ютэрны зрок для кантролю якасці з'яўляецца агульным, але яго сувязь з устойлівым развіццём глыбокая. Недахоп, выяўлены на ранняй стадыі, азначае, што дэталь можна перапрацаваць або перапрацаваць на прадпрыемстве, пазбягаючы энергетычных выдаткаў на дастаўку кліенту, адмову і адпраўку назад. Больш прасунутым з'яўляецца выкарыстанне спектральнага аналізу падчас вытворчасці для прагназавання якасці, што дазваляе карэктаваць працэс у рэжыме рэальнага часу. Мы бачылі гэта на лініі пакрыцця: XRF-аналізатар перадаў дадзеныя ў мадэль, якая кантралявала хімічны склад ванны пакрыцця, зніжаючы выкарыстанне цяжкіх металаў і адходы асадка больш чым на 20%.

Тады ёсць ракурс эканомікі кругавога цыклу. ШІ можа палегчыць сартаванне матэрыялаў для перапрацоўкі. Для металічных мацаванняў сартаванне па заканчэнні тэрміну службы з'яўляецца складанай задачай. Мы апрабавалі сістэму з выкарыстаннем гіперспектральнай візуалізацыі і CNN для аўтаматычнага сартавання нержавеючай сталі з лому ацынкаванай сталі, павялічваючы чысціню і каштоўнасць перапрацаванай сыравіны. Гэта робіць закрыццё матэрыяльнага цыкла эканамічна выгадным.

Для буйной вытворчай базы, інтэграцыі гэтай якаснай разведкі па ўсім стандартная частка вытворчая ланцужок азначае менш здабытага першапачатковага матэрыялу і менш адходаў, якія адпраўляюцца на звалку. Ён ператварае кантроль якасці з цэнтра выдаткаў у асноўны фактар ​​устойлівага развіцця.

Чалавечы фактар і балота рэалізацыі

Усё гэта не працуе без людзей. Самым вялікім правалам, сведкам якога я стаў, быў праект аптымізацыі адключэння святла, які інжынеры распрацавалі ў вакууме. Мадэлі былі бліскучымі, але яны праігнаравалі маўклівыя веды аператараў, якія ведалі, што Машына 4 працуе нагрэта ў вільготны поўдзень. Сістэма дала збой. Поспех прыйшоў, калі мы пабудавалі гібрыдныя кансультацыйныя сістэмы. Мадэль прапануе зададзеную кропку, але аператар можа зацвердзіць, адхіліць або наладзіць яе, а сістэма навучаецца на аснове гэтай зваротнай сувязі. Гэта ўмацоўвае давер і выкарыстоўвае чалавечую інтуіцыю.

Рэалізацыя - гэта марафон. Гэта патрабуе цярпення, каб пабудаваць інфраструктуру даных, сціпласці, каб пачаць з адной тэхналагічнай лініі, і шматфункцыянальных каманд, якія спалучаюць вопыт OT, IT і ўстойлівага развіцця. Мэта - не бліскучы прэс-рэліз на базе AI. Гэта непрывабны, сумарны эфект сотняў дробных аптымізацый: тут на некалькі градусаў знішчана печ, там скарочаны маршрут грузавіка, ухілена партыя лому. Вось як штучны інтэлект сапраўды павышае ўстойлівасць прамысловасці — не з рэзкім трэскам, а дзякуючы мільёнам кропак даных, якія спакойна кіруюць больш эфектыўным і менш марнатраўным шляхам.