Sut mae AI yn hybu cynaliadwyedd diwydiannol? 

Pan fydd pobl yn siarad am AI a chynaliadwyedd, mae'r sgwrs yn aml yn neidio'n syth i weledigaethau dyfodolaidd: gridiau ymreolaethol, dinasoedd hunan-optimeiddio. Yn ffosydd gweithgynhyrchu gwirioneddol, mae'r realiti yn fwy graeanus a chynyddrannol. Nid yw'r hwb go iawn yn ymwneud â disodli bodau dynol â robotiaid; mae'n ymwneud ag ychwanegu at y broses o wneud penderfyniadau mewn systemau sy'n enwog o wastraffus ac afloyw. Y camsyniad yw bod cynaliadwyedd yn ymwneud â defnyddio llai o ynni yn unig. Mae'n ddyfnach - mae'n ymwneud â gwybodaeth adnoddau systemig, o ddeunydd crai i logisteg, a dyna lle mae modelau dysgu peiriant, nid AI generig yn unig, yn newid y gêm yn dawel.

Y Sefydliad: Ffyddlondeb Data a Llawr y Ffatri Dywyll

Ni allwch reoli’r hyn na allwch ei fesur, ac am flynyddoedd, roedd cynaliadwyedd diwydiannol yn waith dyfalu. Roedd gennym ni filiau ynni, do, ond roedd yn aml yn amhosibl cydberthyn cynnydd yn y defnydd a swp penodol ar linell gynhyrchu 3. Y cam unglamorous cyntaf yw amlhau synhwyrydd a haneseiddio data. Rwyf wedi gweld gweithfeydd lle datgelodd gosod synwyryddion dirgryniad a thermol syml ar systemau cywasgydd etifeddiaeth aneffeithlonrwydd cylchol a wastraffodd 15% o'u tynnu pŵer. Mae'r hwb AI yn cychwyn yma: creu gefeill digidol ffyddlondeb uchel o egni a llif deunyddiau. Heb y sylfaen hon, marchnata yn unig yw unrhyw honiad cynaliadwyedd.

Nid plwg-a-chwarae yw hyn. Y rhwystr mwyaf yw seilos data. Mae data cynhyrchu yn eistedd yn y MES, data ansawdd mewn system arall, a data ynni o'r mesurydd cyfleustodau. Mae cael golygfa wedi'i chydamseru gan amser yn hunllef. Treuliasom fisoedd ar brosiect yn adeiladu'r biblinell ddata cyn y gellid hyfforddi unrhyw fodel. Nid algorithm ffansi oedd yr allwedd, ond ontoleg data cadarn - tagio pob pwynt data gyda chyd-destun (ID peiriant, cam proses, cynnyrch SKU). Y ronynnedd hwn sy'n caniatáu ar gyfer dadansoddiad cynaliadwyedd ystyrlon yn ddiweddarach.

Ystyriwch wneuthurwr clymwr, fel Handan Zitai Fastener Manufacturing Co, Ltd.. Mae eu proses yn cynnwys stampio, edafu, trin â gwres, a phlatio. Mae gan bob cam wahanol broffiliau ynni a chynnyrch deunyddiau. Trwy osod eu ffwrneisi a'u baddonau platio, gallent symud o gyfartaledd cyfleustodau misol i gost ynni fesul cilogram o allbwn. Mae'r llinell sylfaen hon yn hollbwysig. Mae'n troi cynaliadwyedd o DPA corfforaethol yn newidyn llinell gynhyrchu y gall rheolwr llawr ddylanwadu arno mewn gwirionedd.

Cynnal a Chadw Rhagfynegol: Y Ffrwythau Crog Isel gyda Gwreiddiau Dwfn

Mae'r rhan fwyaf o drafodaethau ar hyn yn dechrau gydag osgoi amser segur. Mae'r ongl cynaliadwyedd yn fwy cymhellol: mae methiant trychinebus yn gwastraffu ynni a deunyddiau. Nid yw dwyn sy'n methu mewn gwasg stampio torque uchel yn torri'n unig; mae'n achosi camaliniad am wythnosau, gan arwain at rannau oddi ar y fanyleb (gwastraff materol) a mwy o dynnu pŵer. Rhoesom fodel dadansoddi dirgryniad ar waith ar gyfer systemau a yrrir gan fodur nad oedd yn rhagweld methiant yn unig, ond a nododd gyflwr perfformiad is-optimaidd. Dyma'r rhan gynnil. Roedd y model yn tynnu sylw at bwmp a oedd yn dal yn weithredol ond wedi colli 8% o effeithlonrwydd, gan olygu ei fod yn tynnu mwy o gerrynt i wneud yr un gwaith. Roedd ei drwsio'n arbed ynni ac yn ymestyn oes y modur, gan leihau carbon ymgorfforedig o ailosod.

Roedd y methiant yn rhagdybio bod angen yr un monitro ar yr holl offer. Fe wnaethom or-offerynu llinell gydosod gyfan, a oedd yn gostus ac yn cynhyrchu data swnllyd. Fe wnaethom ddysgu bod yn llawfeddygol: canolbwyntio ar ddefnyddwyr ynni uchel a nodau ansawdd critigol. I gwmni fel Zitai, y mae ei leoliad ger prif lwybrau trafnidiaeth fel Rheilffordd Beijing-Guangzhou yn awgrymu ffocws ar effeithlonrwydd logisteg, byddai cymhwyso modelau rhagfynegol tebyg i'w HVAC a systemau aer cywasgedig - yn aml yn ddraeniau ynni mwyaf planhigyn - yn arwain at arbedion carbon uniongyrchol. Mae'r Caewyr zitai gwefan yn amlygu eu graddfa cynhyrchu; ar y cyfaint hwnnw, mae gostyngiad o 2% mewn gollyngiadau aer cywasgedig, a nodwyd gan fodel llif aer, yn trosi i enillion ariannol ac amgylcheddol enfawr.

Mae yna newid diwylliannol yma hefyd. Mae argymhelliad y model i ddisodli rhan sy'n edrych yn iawn yn gofyn am ymddiriedaeth. Roedd yn rhaid i ni adeiladu dangosfyrddau syml yn dangos y gwastraff ynni rhagamcanol mewn kWh a doleri er mwyn cael cefnogaeth gan dimau cynnal a chadw. Mae'r diriaethedd hwn yn hanfodol ar gyfer mabwysiadu.

Optimeiddio Proses: Y Tu Hwnt i Bwyntiau Gosod

Mae rheolaeth broses draddodiadol yn defnyddio dolenni PID i gynnal pwynt penodol, fel tymheredd y ffwrnais. Ond beth yw'r pwynt gosod gorau posibl ar gyfer swp penodol? Mae'n dibynnu ar y lleithder amgylchynol, amrywiadau aloi deunydd crai, a chryfder tynnol dymunol. Gall modelau dysgu peiriant wneud y gorau o hyn yn ddeinamig. Mewn proses trin â gwres, fe wnaethom ddefnyddio model dysgu atgyfnerthu i ddod o hyd i'r ramp tymheredd lleiaf a'r amser socian sydd ei angen i gyflawni manylebau metelegol. Y canlyniad oedd gostyngiad o 12% yn y defnydd o nwy naturiol fesul swp, heb unrhyw gyfaddawd ar ansawdd.

Y dal? Mae angen i chi ddiffinio'r swyddogaeth wobrwyo yn ofalus. I ddechrau, gwnaethom optimeiddio ar gyfer ynni yn unig, ac awgrymodd y model dymheredd is a oedd yn anfwriadol yn cynyddu cyfraddau cyrydiad yn y camau platio diweddarach - gan symud y baich amgylcheddol. Roedd yn rhaid i ni fabwysiadu fframwaith optimeiddio aml-amcan, gan gydbwyso ynni, cynnyrch deunyddiau, a hyfywedd prosesau i lawr yr afon. Y farn gyfannol hon yw hanfod gwir gynaliadwyedd diwydiannol; mae'n osgoi is-optimeiddio un maes ar draul un arall.

Ar gyfer sylfaen cynhyrchu rhannau safonol, optimeiddio o'r fath ar draws miloedd o dunelli o allbwn yw lle mae'r effaith macro. Mae'n symud cynaliadwyedd o'r ystafell boeler i'r rysáit gweithgynhyrchu craidd.

Cadwyn Gyflenwi a Logisteg: Effaith y Rhwydwaith

Dyma lle mae potensial AI yn teimlo'n helaeth ac yn rhwystredig. Gall ffatri fod yn or-effeithlon, ond os yw ei gadwyn gyflenwi yn wastraffus, mae'r cynnydd net yn gyfyngedig. Mae AI yn hybu cynaliadwyedd yma trwy lwybro deallus a rhagweld rhestr eiddo. Buom yn gweithio ar brosiect i wneud y gorau o logisteg i mewn ar gyfer coil dur crai. Trwy ddadansoddi lleoliadau cyflenwyr, amserlenni cynhyrchu, a data traffig, cynhyrchodd model ffenestri dosbarthu a oedd yn lleihau amser segur tryciau ac yn caniatáu llwythi llawnach. Roedd hyn yn lleihau allyriadau Cwmpas 3 ar gyfer y gwneuthurwr a'r cyflenwr.

Daw'r rhwystredigaeth o rannu data. Mae cyflenwyr yn aml yn amharod i rannu data amser real neu leoliad. Daeth y datblygiad arloesol nid gydag algorithm mwy cymhleth, ond gyda chyfriflyfr syml yn seiliedig ar blockchain (a ganiateir, nid crypto) a gofnododd ymrwymiadau heb ddatgelu manylion perchnogol. Ymddiriedolaeth, eto, yw'r dagfa.

Handan Zitai Fastener Manufacturing Co, Ltd.‘mae lleoliad strategol gerllaw priffyrdd a rheilffyrdd mawr yn ased logistaidd naturiol. Gallai system a yrrir gan AI wneud y gorau o logisteg allan trwy gydgrynhoi archebion yn ddeinamig a dewis y dull cludo carbon isaf (trên yn erbyn tryc) yn seiliedig ar frys, gan ddefnyddio'r fantais ddaearyddol honno i leihau ei ôl troed carbon fesul llwyth.

Cywirdeb a Deallusrwydd o Ansawdd

Y llwybr mwyaf uniongyrchol i gynaliadwyedd yw defnyddio llai o ddeunydd a chynhyrchu llai o wastraff. Mae gweledigaeth gyfrifiadurol ar gyfer arolygu ansawdd yn gyffredin, ond mae ei gysylltiad â chynaliadwyedd yn ddwys. Mae diffyg a ganfyddir yn gynnar yn golygu y gellir ail-weithio rhan neu ei hailgylchu yn y ffatri, gan osgoi cost ynni ei chludo i gwsmer, cael ei gwrthod, a'i chludo'n ôl. Mwy datblygedig yw defnyddio dadansoddiad sbectrol wrth gynhyrchu i ragfynegi ansawdd, gan ganiatáu ar gyfer addasiadau proses amser real. Gwelsom hyn mewn llinell blatio: roedd dadansoddwr XRF yn bwydo data i fodel a oedd yn rheoli cemeg bath platio, gan leihau'r defnydd o fetel trwm a gwastraff llaid o dros 20%.

Yna mae ongl yr economi gylchol. Gall AI hwyluso didoli deunydd ar gyfer ailgylchu. Ar gyfer caewyr metel, mae didoli diwedd oes yn her. Fe wnaethom dreialu system sy'n defnyddio delweddu hyperspectrol a CNN i ddidoli'n awtomatig o sgrap dur galfanedig, gan gynyddu purdeb a gwerth porthiant wedi'i ailgylchu. Mae hyn yn gwneud cau'r ddolen ddeunydd yn ymarferol yn economaidd.

Ar gyfer sylfaen gynhyrchu fawr, integreiddio'r wybodaeth hon o ansawdd ar draws y rhan safonol cadwyn gweithgynhyrchu yn golygu llai o ddeunydd crai yn cael ei echdynnu a llai o wastraff yn cael ei anfon i safleoedd tirlenwi. Mae'n trawsnewid rheolaeth ansawdd o fod yn ganolfan gost i yrrwr cynaliadwyedd craidd.

Y Ffactor Dynol a'r Gors Gweithredu

Nid oes dim o hyn yn gweithio heb bobl. Y methiant mwyaf i mi ei weld oedd prosiect optimeiddio goleuadau a ddyluniwyd gan beirianwyr mewn gwactod. Roedd y modelau'n wych, ond fe wnaethant anwybyddu gwybodaeth ddealledig gweithredwyr a oedd yn gwybod bod Machine 4 yn rhedeg yn boeth ar brynhawniau llaith. Methodd y system. Daeth llwyddiant pan wnaethom adeiladu systemau cynghori hybrid. Mae'r model yn awgrymu pwynt penodol, ond gall y gweithredwr ei gymeradwyo, ei wrthod neu ei addasu, gyda'r system yn dysgu o'r adborth hwnnw. Mae hyn yn meithrin ymddiriedaeth ac yn ysgogi greddf dynol.

Gweithredu yw marathon. Mae'n gofyn am amynedd i adeiladu seilwaith data, gostyngeiddrwydd i ddechrau gydag un llinell broses, a thimau traws-swyddogaethol sy'n cyfuno arbenigedd OT, TG a chynaliadwyedd. Nid datganiad i'r wasg sgleiniog wedi'i bweru gan AI yw'r nod. Dyma effaith anseiaidd, cronnus cannoedd o optimeiddiadau bach: ychydig raddau wedi'i eillio oddi ar ffwrnais yma, llwybr lori wedi'i fyrhau yno, swp o sgrap wedi'i osgoi. Dyna sut mae AI yn rhoi hwb gwirioneddol i gynaliadwyedd diwydiannol - nid gyda chlec, ond gyda miliwn o bwyntiau data yn dawel yn llywio llwybr mwy effeithlon, llai gwastraffus ymlaen.