Як штучны інтэлект павышае ўстойлівасць у вытворчасці? 

Калі людзі чуюць штучны інтэлект на вытворчасці, яны часта пераходзяць да ўяўлення аб цалкам аўтаномных фабрыках з адключаным святлом - яркім, але некалькі памылковым ідэале. Сапраўдны, сур'ёзны ўплыў на ўстойлівае развіццё заключаецца не ў замене людзей; гаворка ідзе аб павелічэнні нашай здольнасці бачыць і дзейнічаць у сувязі з неэфектыўнасцю, якую мы традыцыйна прымаем як аперацыйныя выдаткі. Менавіта ў пастаяннай, нябачнай крывацёку энергіі, празмерным спажыванні сыравіны і адходах, якія можна прадухіліць, ІІ знаходзіць сваю найбольш каштоўную ролю. Маё ўласнае меркаванне, сфарміраванае падчас прагулак па фабрычных цэхах, заключаецца ў тым, што стымул адбываецца не ад аднаго грандыёзнага рашэння, а ад практычных умяшанняў, якія кіруюцца дадзенымі, у існуючыя працэсы. Мэтай з'яўляецца не дасканаласць, а вымернае, ітэрацыйнае паляпшэнне там, дзе гэта важна: вынік і ўздзеянне на навакольнае асяроддзе.

Па-за межамі шуміхі: дакладнае вызначэнне патокаў адходаў

Адпраўной кропкай з'яўляецца бачнасць. На працягу многіх дзесяцігоддзяў намаганні па ўстойліваму развіццю часта заключаліся ў здагадках - планавае тэхнічнае абслугоўванне, неабходнае ці не, заказы на сыпкія матэрыялы на аснове гістарычных сярэдніх паказчыкаў, спажыванне энергіі ў якасці фіксаваных накладных выдаткаў. Я памятаю праект на заводзе па вытворчасці крапежных вырабаў, мала чым адрозніваецца ад таго, што вы знойдзеце ў такіх буйных гульцоў, як Handan Zitai Fastener Manufacturing Co., Ltd. у Yongnian, цэнтры вытворчасці стандартных дэталяў Кітая. Іх праблема была агульнай: значная розніца ў спажыванні неапрацаванага сталёвага дроту на партыю высокатрывалых нітаў, што прывяло як да кошту, так і да адходаў металалому. Здагадка заключалася ў тым, што машыны працавалі проста так.

Мы ўсталявалі адносна простыя сістэмы машыннага зроку і датчыкаў на загалоўках для халоднай кавання і разьбовых роліках. Праца штучнага інтэлекту заключалася не ў кіраванні машынай, а ў суаднясенні тысяч пунктаў даных — тэмпературы навакольнага асяроддзя, хуткасці падачы дроту, індыкатараў зносу штампаў, ціску змазкі — з канчатковай вагой і якасцю кожнай дэталі. Праз некалькі тыдняў выявілася заканамернасць: спецыфічныя тонкія ваганні ў механізме падачы дроту, якія ўзмацняліся падчас змены змены, выклікалі пастаяннае перавышэнне спажывання на 1,8%. Гэта не была памылка, якую ніхто не запісваў; гэта быў схаваны падатак з кожнага кілаграма матэрыялу.

Выпраўленнем быў не штучны інтэлект. Выпраўленне заключалася ў механічнай рэгуляванні і наладзе працэдуры аператара. ІІ паставіў дыягназ. Гэта павышэнне першага ўзроўню: ператварэнне ўстойлівага развіцця з філасофскай мэты ў дакладную інжынерную праблему, якая паддаецца колькаснай ацэнцы. Гэта пераводзіць размову з таго, што мы павінны зэканоміць матэрыял, да таго, што мы губляем 1,8% нашага матэрыялу ў кропцы X з-за прычыны Y.

Энергія: ад фіксаванага кошту да дынамічнай зменнай

Кіраванне энергіяй - гэта яшчэ адна сфера, багатая на нізкія вынікі. Многія вытворцы, асабліва ў энергаёмістых працэсах, такіх як тэрмічная апрацоўка або гальванічнае пакрыццё, што часта сустракаецца ў кластары індустрыі крапежных вырабаў вакол Ханьдана, разглядаюць электраэнергію як маналітны рахунак. Яны могуць запускаць неістотныя кампрэсары або цыклы папярэдняга нагрэву печы па фіксаваных графіках у адпаведнасці з самымі таннымі тарыфнымі вокнамі, але часта гэта мяжа.

Мы інтэгравалі прадказальную балансіроўку нагрузкі на аснове AI з сістэмай маніторынгу энергіі ў рэжыме рэальнага часу. Ён не толькі глядзеў на графік камунальных тарыфаў. Ён вывучыў цеплавую інэрцыю кожнай печы, фактычныя сігналы попыту ад ліній ашалёўкі і нават прагназаваў інтэнсіўнасць вугляроду ў мясцовай сетцы на аснове рэгіянальных даных аб сумесі энергіі. Затым сістэма магла б рэкамендаваць — і пазней аўтаномна выконваць — мікразатрымкі або паскарэнні ў некрытычных працэсах.

Напрыклад, гэта можа прапанаваць утрымліваць партыю крапежных дэталяў у чарзе адпалу пасля кавальшчыны на дадатковыя 20 хвілін, каб пазбегнуць перыяду пікавай сеткі, калі рэгіянальны вугляродны след быў самым высокім, нават калі грашовыя выдаткі былі аднолькавымі. Гэта спалучае эканомію выдаткаў са скарачэннем выкідаў вуглякіслага газу так, як ніколі не могуць статычныя графікі. Эканомія не была рэзкай за адну гадзіну, але за чвэрць зніжэнне платы за пік попыту і звязанага з гэтым вугляроднага следу было значным. Гэта зрабіла спажыванне энергіі дынамічнай, хутка рэагуючай зменнай, а не фонам.

Дылема чалавека ў пятлі

Тут вы сутыкнуліся з практычнай загвоздкам. Аптымальнай мадэллю можа быць затрымка партыі, але ў начальніка паверха грузавік прыбывае ў 16:00. Чыстая аптымізацыя можа супярэчыць лагістычнай рэальнасці. Найбольш паспяховыя рэалізацыі, якія я бачыў, складаюцца з метрыкі ўзроўню адпаведнасці. ШІ прапаноўвае, чалавек распараджаецца, а сістэма вучыцца на перавызначэннях. З часам, калі сістэма бачыць, што расклад дастаўкі з'яўляецца нязменным абмежаваннем, яна пачынае ўлічваць гэта раней. Гэта супрацоўніцтва, а не паглынанне. Гэтая бязладная, ітэрацыйная налада - гэта тое, што адрознівае акадэмічныя праекты ад рэальных інструментаў.

Прагнастычнае тэхнічнае абслугоўванне: Краевугольны камень рэсурсаэфектыўнасці

Магчыма, гэта самае спелае прыкладанне, але яго рацыянальнасць часам недаразвіваецца. Справа не толькі ў тым, каб пазбегнуць прастояў. Няспраўны падшыпнік у высакахуткаснай машыне для валачэння дроту не проста ламаецца; гэта спачатку выклікае ўзмацненне трэння, павялічваючы спажыванне энергіі на працягу некалькіх тыдняў. Трохі зрушаная плашка не проста лопне; ён стварае расце працэнт дэфектаў пад паверхняй, што прыводзіць да дэталяў, якія не праходзяць праверку якасці пасля таго, як у іх уклалі поўную энергію і матэрыялы.

Пераходзячы ад планавага тэхнічнага абслугоўвання да тэхнічнага абслугоўвання з улікам стану з выкарыстаннем вібрацыйнага, акустычнага і цеплавога аналізу, мадэлі штучнага інтэлекту прадухіляюць павольнае, марнатраўнае пагаршэнне працэсаў. Я памятаю выпадак, калі мадэль пазначыла кампрэсар для ўвагі на аснове тонкай змены ў яго электрычнай сігнатуры. Журнал тэхнічнага абслугоўвання паказаў, што па ўсіх стандартных паказчыках усё ў парадку. Пасля праверкі невялікі клапан пачаў заліпаць, у выніку чаго прылада стала працаваць на 7% больш, каб падтрымліваць ціск. Гэта на 7% больш электраэнергіі кожную гадзіну для праблемы, якую можна было б прапусціць яшчэ тры месяцы да наступнага планавага абслугоўвання.

Выгода ад устойлівага развіцця тут дваякая: гэта эканоміць энергію, якая траціцца на пагаршэнне якасці абсталявання, і павялічвае агульны тэрмін службы самога капітальнага актыву, зніжаючы экалагічныя выдаткі на вытворчасць і замену машыны. Гэта глыбокі пераход ад стаўлення да абсталявання як да таго, што працуе, пакуль яно не зламаецца, да стаўлення да яго як да сістэмы, эфектыўнасць якой трэба пастаянна кантраляваць.

Ланцуг паставак і дызайн: рычагі ўверх па плыні

Уплыў распаўсюджваецца за браму завода. Для такога вытворцы, як Zitai Fasteners, чыё размяшчэнне побач з буйнымі транспартнымі артэрыямі, такімі як чыгунка Пекін-Гуанчжоу, з'яўляецца матэрыяльна-тэхнічнай перавагай, штучны інтэлект можа аптымізаваць гэтую самую перавагу для ўстойлівага развіцця. Удасканаленыя сістэмы планавання цяпер могуць улічваць не толькі кошт і час, але і вугляродны след розных відаў транспарту і маршрутаў, ураўнаважваючы ўзровень запасаў з больш экалагічна чыстымі, але павольнымі варыянтамі дастаўкі.

Больш тонка, генератыўныя алгарытмы праектавання, якія выкарыстоўваюцца ў супрацоўніцтве з кліентамі, могуць прапаноўваць аптымізацыю частак. Ці можа кранштэйны выкарыстоўваць менш матэрыялу, калі ў канструкцыю былі ўнесены невялікія змены? Ці можа быць дастаткова іншай маркі сталі з меншым энергаёмістым вытворчым працэсам, калі вытворчыя параметры былі скарэкціраваны? Тут штучны інтэлект дзейнічае як каталізатар для ўстойлівых размоваў пра праектаванне для вытворчасці, патэнцыйна зніжаючы нагрузку на матэрыялы і энергію яшчэ да таго, як вытворчы заказ будзе размешчаны. Гэта рухае ўстойлівасць уверх па ланцужку стварэння кошту.

Камяні перапоны і рэалістычныя чаканні

Не ўсё было гладка. Самая вялікая няўдача, сведкам якой я быў, - гэта падыход "закіпяціць акіян": спроба з першага дня пабудаваць ідэальнага лічбавага двайніка для ўсяго прадпрыемства. Інфраструктура дадзеных разбураецца, мадэлі становяцца занадта складанымі, і праект гіне пад уласным цяжарам. Поспех прыходзіць ад выбару аднаго, балючага патоку адходаў - як у прыкладзе празмернага спажывання матэрыялу - і вырашэння яго. Дакажыце каштоўнасць, а потым маштабуйце.

Іншая праблема - якасць дадзеных. На старых вытворчых лініях атрыманне чыстых, сінхранізаваных па часе даных з разрозненых ПЛК і ручных часопісаў з'яўляецца манументальнай задачай. Часам 80% першапачатковага праекта - гэта проста стварэнне надзейнага канвеера даных. Вы таксама сутыкаецеся з культурным супрацівам; калі прапанова штучнага інтэлекту эканоміць энергію, але дадае крок для аператара, яна будзе ігнаравацца, калі толькі не сфармулявана як палягчэнне або павышэнне паслядоўнасці працы ў доўгатэрміновай перспектыве.

Такім чынам, як штучны інтэлект сапраўды павышае ўстойлівасць? Гэта не чароўная палачка. Гэта павелічальнае шкло і бязлітасны калькулятар. Гэта пралівае святло на схаваныя, дарагія недахопы, з якімі мы навучыліся жыць - лішнія кілават-гадзіны, змарнаваны грам сталі, павольны распад машыны. Ён дае доказы, неабходныя для апраўдання інвестыцый у лепшыя працэсы, і дае людзям магчымасць прымаць больш разумныя і абгрунтаваныя рашэнні, якія ў сукупнасці памяншаюць наступствы вытворчасці рэчаў для навакольнага асяроддзя. Павышэнне з'яўляецца кумулятыўным, паўтаральным і вельмі практычным. Гэта ператварае амбіцыі ўстойлівай вытворчасці са справаздачы ў зале пасяджэнняў у штодзённую практыку на цэху.