Како вештачката интелигенција ја зајакнува одржливоста во производството? 

Кога луѓето слушаат вештачка интелигенција во производството, тие честопати прескокнуваат до визиите за целосно автономни фабрики без светла - светкав, но донекаде погрешен идеал. Вистинското, тешко влијание врз одржливоста не е замена на луѓето; се работи за зголемување на нашата способност да ги согледаме и дејствуваме неефикасностите што традиционално ги прифаќаме како оперативни трошоци. Токму во постојаното, невидливо крварење на енергија, прекумерна потрошувачка на суровини и отпад што може да се спречи, вештачката интелигенција ја наоѓа својата највредна улога. Мојот сопствен став, обликуван од фабричките подови, е дека поттикот не доаѓа од едно големо решение, туку од слоевитоста на практични интервенции водени од податоци во постоечките процеси. Целта не е совршенство, туку мерливо, повторувачко подобрување онаму каде што е важно: крајната линија и еколошкиот отпечаток.

Надвор од возбудата: прецизно одредување на тековите на отпадот

Почетната точка е видливоста. Со децении, напорите за одржливост честопати беа нагаѓања - планирано одржување без разлика дали е потребно или не, нарачки на најголемиот дел на материјали засновани на историски просеци, потрошувачка на енергија како фиксна режија. Се сеќавам на еден проект во фабрика за производство на сврзувачки елементи, не за разлика од она што ќе го најдете со голем играч како Компанија за производство на прицврстувачи на Handan Zitai, Ltd. во Јонгниан, срцето на кинеското производство на стандардни делови. Нивниот предизвик беше вообичаен: значителна разлика во потрошувачката на сирова челична жица по серија на завртки со висока јачина, што доведува до трошок и отпад од старо железо. Претпоставката беше дека тоа е токму начинот на кој работат машините.

Употребивме релативно едноставни низи за машинско гледање и сензори на заглавијата за ладно ковање и валјаците со конец. Работата на вештачката интелигенција не беше да ја контролира машината, туку да поврзе илјадници точки на податоци - амбиентална температура, брзина на довод на жица, индикатори за абење на матрицата, притисок на подмачкување - со последната единица тежина и квалитетот на секое парче. За неколку недели, се појави моделот: специфична, суптилна флуктуација во механизмот за напојување на жиците, влошена за време на промените во смената, предизвикуваше постојана прекумерна потрошувачка од 1,8%. Ова не беше грешка што некој ја најави; тоа беше скриен данок на секој килограм материјал.

Поправката не беше вештачка интелигенција. Поправката беше механичко прилагодување и дотерување на процедурата на операторот. АИ ја даде дијагнозата. Ова е поттик на прво ниво: претворање на одржливоста од филозофска цел во прецизен, квантитативен инженерски проблем. Го придвижува разговорот од тоа дека треба да заштедиме материјал за да изгубиме 1,8% од нашиот материјал во точката X поради причина Y.

Енергија: од фиксна цена до динамичка променлива

Управувањето со енергијата е уште една област полна со ниско виси овошје. Многу производители, особено во енергетски интензивните процеси како термичка обработка или галванизација - вообичаени во кластерот на индустријата за сврзувачки елементи околу Хандан - ја третираат енергијата како монолитна сметка. Тие може да работат со несуштински компресори или циклуси на предзагревање на печката на фиксни распореди усогласени со најевтините тарифни прозорци, но тоа е често граница.

Интегриравме предвидливо балансирање на оптоварување управувано од вештачка интелигенција со систем за следење на енергијата во реално време. Не го гледаше само распоредот за комунални тарифи. Ја научи термичката инерција на секоја печка, сигналите за вистинска побарувачка од линиите за обложување, па дури и прогнозираниот интензитет на јаглерод во локалната мрежа врз основа на податоците од регионалната енергетска мешавина. Системот потоа може да препорача - а подоцна, автономно да изврши - микро-одложувања или забрзувања во некритичните процеси.

На пример, може да се предложи да се држат серија прицврстувачи во редот за жарење после ковањето дополнителни 20 минути за да се избегне максимален период на мрежа кога регионалниот јаглероден отпечаток е највисок, дури и ако паричната цена е слична. Ова го усогласува заштедата на трошоците со намалувањето на јаглеродот на начин што статичните распореди никогаш не можат. Заштедите не беа драматични во ниту еден час, но во текот на една четвртина, намалувањето на трошоците за врвна побарувачка и поврзаниот јаглерод беше значително. Ја направи потрошувачката на енергија динамична, одговорна променлива, а не заднина.

Дилемата Human-in-the-Loop

Ова е местото каде што наидувате на практична финта. Оптималниот модел може да каже да се одложи серија, но менаџерот на подот има камион кој пристигнува во 16 часот. Чистата оптимизација може да се судри со логистичката реалност. Најуспешните имплементации што ги видов се изградени во метрика за стапка на усогласеност. Вештачката интелигенција предлага, човекот располага, а системот учи од прескокнувањата. Со текот на времето, ако системот види дека распоредот за испорака е непроменливо ограничување, тој почнува да го факторингира тоа порано. Тоа е соработка, а не преземање. Ова неуредно, итеративно подесување е она што ги одвојува академските проекти од алатките од реалниот свет.

Предвидливо одржување: камен-темелник на ефикасноста на ресурсите

Ова е можеби најзрелата апликација, но нејзиниот агол на одржливост понекогаш е потценет. Не се работи само за избегнување на застојот. Неисправното лежиште во машината за цртање жица со голема брзина не само што се кине; најпрво предизвикува зголемено триење, зголемувајќи ја енергијата со недели. Малку погрешно поставената матрица не само што се кине; тој произведува зголемен процент на дефекти на подземјето, што доведува до делови кои не успеваат да се проверат на квалитетот откако ќе се вложат целосна енергија и материјал во нив.

Преминувајќи од планирано на одржување базирано на услови користејќи вибрации, акустична и термичка анализа, моделите со вештачка интелигенција го спречуваат бавното, непотребно деградирање на процесите. Се сеќавам на случај кога моделот означи компресор за внимание врз основа на суптилна промена во неговиот електричен потпис. Дневникот за одржување покажа дека е во ред според сите стандардни метрики. По проверката, мал вентил почна да се лепи, поради што единицата работи 7% понапорно за да го одржи притисокот. Тоа е 7% повеќе струја, секој час, за проблем што би бил пропуштен уште три месеци до следниот закажан сервис.

Добивката од одржливост овде е двојна: ја зачувува енергијата потрошена од деградирачката опрема и го продолжува вкупниот век на употреба на самиот капитален имот, намалувајќи ги еколошките трошоци за производство и замена на машината. Тоа е длабока промена од третирање на опремата како нешто што работи додека не се скрши, кон третирање како систем чија ефикасност мора постојано да се чува.

Синџир на снабдување и дизајн: Нагорниот потпора

Влијанието се протега надвор од портата на фабриката. За производителот како Zitai Fasteners, чија локација во близина на главните транспортни артерии како железницата Пекинг-Гуангжу е логистичка предност, ВИ може да ја оптимизира таа предност за одржливост. Напредните системи за планирање сега можат да ги земат предвид не само трошоците и времето, туку и јаглеродниот отпечаток на различните транспортни начини и правци, балансирајќи ги нивоата на залиха со позелени, но побавни опции за испорака.

Посуптилно, алгоритмите за генеративен дизајн, кои се користат во соработка со клиентите, можат да предложат оптимизација на делови. Може ли заградата да користи помалку материјал ако се направи мала промена во дизајнот? Дали би можело да биде доволно различен степен на челик, со понизок енергетски интензивен производствен процес, доколку се прилагодат производните параметри? Ова е местото каде што вештачката интелигенција делува како катализатор за одржливи разговори дизајн за производство, потенцијално намалувајќи ги материјалните и енергетските оптоварувања уште пред да се постави нарачката за производство. Ја движи одржливоста нагоре во синџирот на вредност.

Камен на сопнување и реални очекувања

Сето тоа не беше непречено. Најголемиот начин на неуспех на кој сум бил сведок е пристапот на океанот со вриење: обидот да се изгради совршен дигитален близнак на целата фабрика уште од првиот ден. Инфраструктурата на податоци се распаѓа, моделите стануваат премногу сложени, а проектот умира под сопствената тежина. Успехот доаѓа од изборот на единствен, болен тек на отпадот - како примерот за прекумерна потрошувачка на материјали - и неговото решавање. Докажете ја вредноста, па размерете.

Друг проблем е квалитетот на податоците. На старите производни линии, добивањето чисти, временски синхронизирани податоци од различни PLC и рачни дневници е монументална задача. Понекогаш, 80% од почетниот проект е само изградба на доверлив проток на податоци. Се соочувате и со културен отпор; ако предлогот на вештачката интелигенција заштедува енергија, но додаде чекор за операторот, тој ќе биде игнориран освен ако не се смета дека им ја олеснува или поконзистентна работа на долг рок.

Значи, како вештачката интелигенција навистина ја зајакнува одржливоста? Тоа не е магично стапче. Тоа е лупа и немилосрден калкулатор. Сјае светлина на скриените, скапи неефикасности со кои научивме да живееме - дополнителниот киловат-час, потрошениот грам челик, бавното распаѓање на машината. Ги обезбедува доказите потребни за да се оправдаат инвестициите во подобри процеси и ги овластува луѓето да донесуваат попаметни, поинформирани одлуки кои колективно го намалуваат еколошкиот отпечаток на донесување работи. Засилувањето е кумулативно, итеративно и длабоко практично. Тоа ја претвора амбицијата за одржливо производство од извештај во сала за состаноци во секојдневна практика на подот на продавницата.