Индустриалният интелект: следващата възможност за растеж за производството

Всеки производител има своя собствена индустриална интелигентност. Част от нея е документирана, а друга се съдържа в знанията на опитните работници.

Да разгледаме опитен оператор, който подготвя повторното стартиране на производствена линия след смяна на оборудването или материала. Настройките на машината са важни, но също толкова важно е да се знае как се държи даден материал, какво се е случило по време на предишната смяна и кога една привидно незначителна промяна заслужава по-внимателно разглеждане. Една процедура може да опише последователността, но успешното изпълнение зависи от преценката, натрупана с опита, и от събраното ноу-хау на организацията.

Това съчетание представлява индустриалната интелигентност: натрупаното ноу-хау на производителя, оперативните практики, производствените данни и разбирането на собствения му бизнес.

Възможността сега е тази интелигентност да стане достъпна там, където се вземат решения, а след това да бъде свързана с физическия свят на производството. Стратегическата цел не е създаването на повече агенти, а превръщането на съществуващата бизнес интелигентност в двигател на печелившия растеж.

Индивидуалните знания могат да се превърнат в организационно предимство

Експертизата има ограничен обхват, когато остава у един човек, в една система или в рамките на един завод. Сега ръководителите трябва да определят как да разширят този обхват, без да премахват контекста, който прави знанията полезни.

Например инженер, който оценява промяна в процеса, се нуждае от повече от производствен запис. Той трябва да разбере обстоятелствата зад него: конфигурацията на оборудването, изискванията за качество и компромисите, които е направил операторът. Свързването на тези елементи може да помогне на хората да прилагат опита си извън мястото, където е бил придобит.

Когато индивидуалните знания станат широко достъпни, иновациите могат да се разпространят в сервиза, отдела за планиране, инженерния екип и производствения цех. Повече хора могат да допринасят, защото повече хора могат да работят с това, което организацията знае.

Но достъпът до знания е само част от възможността. Производството в крайна сметка е физически процес и зависи от материали, машини и продукти.

Когато интелигентността участва в действието

Физическият изкуствен интелект описва системи, които могат да възприемат условията, да разсъждават върху тях и да предприемат действия във физическия свят. Чрез свързването на машини и процеси производителите получават по-ясна представа за случващото се в производствения цех. След това агентите могат да анализират тази информация, за да идентифицират закономерности, да предвиждат проблеми и да определят най-добрия курс на действие. Физическият изкуствен интелект внася бизнес интелигентността във физическия процес, позволявайки на машините и системите да реагират на променящите се условия.

Да разгледаме операция по роботизирано манипулиране, при която възниква отклонение в частите, пристигащи на работната станция. Компютърното зрение може да помогне на системата да оцени позицията на дадена част. Модел, съобразен с материала и задачата, може да помогне за определянето на подходящо движение. След това свързаните системи за управление могат да изпълнят корекция в рамките на утвърдените ограничения. Стойността не е просто в това да се види отклонението, а в това да се реагира по подходящ начин.

Същият принцип се прилага и при операциите по контрол на качеството. Когато Toyota Industries свързва преди това фрагментираните данни от бояджийския цех, инженерните и оперативните екипи получават необходимия контекст, за да разберат причините за дефектите. Компанията съобщава, че циклите на анализ са намалели от пет дни до по-малко от четири часа, а пилотният проект е намалил съответните дефекти при боядисването с около 25%. Пробивът не се състои просто в идентифицирането на още един сигнал, а в това да се помогне на хората да разберат защо възникват дефектите и да реагират, преди резултатът да стане необратим.

Това е типът ситуация, в която индустриалната интелигентност е станала от съществено значение. Данните могат да разкрият какво се случва, но индустриалната интелигентност осигурява контекста за това какво трябва да се случи, кои ограничения не могат да бъдат нарушавани и кога несигурността изисква човешка преценка.

Симулацията предлага начин за изследване на предложените действия, преди те да бъдат приложени към оборудването. Производителите могат да проучат как дадена промяна би повлияла на процеса в цифрова среда. Това не премахва необходимостта от физическа валидация, но създава възможност за учене, без производствената линия да се превръща в първия експеримент.

Затова отговорното внедряване започва с оперативна дисциплина. Ръководителите трябва да установят ясни правомощия относно това какво могат да променят системите, надеждни връзки с оборудването, определени граници за безопасност и запис на решенията и действията. Хората трябва да могат да разпознават несигурността, да се намесват и да приведат оборудването в безопасно състояние. Доверието се основава на тези практически механизми, а не само на увереността в даден модел.

По-способни машини, по-способни хора

Производството отдавна съчетава човешката изобретателност с все по-способни инструменти. Физическият изкуствен интелект разширява тази взаимовръзка. Интелигентното оборудване може да поема подходящи повтарящи се или физически натоварващи задачи, докато операциите с помощта на агенти могат да помагат на хората да се справят с решения, изискващи работа с голям обем информация, и с променящи се условия.

Целта не е машините да станат по-интелигентни, а да видим какво могат да изградят хората, когато знанията могат да се споделят, интелигентността може да действа, а амбицията разполага с повече пространство, за да се превърне в реалност.

Rockwell Automation илюстрира тази идея. В завода си в Сингапур техниците използват помощник за поддръжка, който комбинира производствени данни, ръководства за машините и знания, събрани от опитни работници. Тази система е намалила времето, необходимо на новите работници, за да се научат да отстраняват неизправности в стотици машини, от девет на три месеца. Инженерът би могъл да проучи повече алтернативи на процеса, преди да се ангажира с промяна. Операторът би могъл да помогне за подобряването на реакцията на системата, вместо многократно да се справя със същото изключение.

Този тип напредък изисква инвестиции не само в оборудване, но и в хора: обучение, време за учене и значима роля във формирането на начина, по който работят системите. Машините стават по-способни, за да могат хората да станат по-способни.

Индустриалната интелигентност е отговорът за устойчив растеж

Индустриалната интелигентност свързва това, което производителят знае: опита на своите хора, сигналите от операциите и натрупаните с времето поуки. Физическият изкуствен интелект дава на тази интелигентност начин да действа във физическия свят, превръщайки знанията в решения, а решенията — в действия.

Следващото предизвикателство пред индустрията не е просто да произвежда повече, а да расте, без да увеличава сложността със същия темп. Интелигентността може да помогне на производителите да превърнат опита в мащабируем капацитет — да подобрят производителността, да ускорят иновациите, да разширят капацитета и да дадат възможност на хората да решават проблеми, с които преди е било трудно да се справят.

Следващият хоризонт на индустрията не са по-интелигентните машини или по-автоматизираните фабрики, а бизнеси, които могат непрекъснато да се учат, адаптират и действат. Възможността е интелигентността, заложена във всяка операция, да се превърне в натрупващо се предимство за растежа.

Гледайте поредицата от видеоклипове, за да научите как индустриалните клиенти отключват интелигентността по цялата верига на стойността, и се присъединете към Microsoft на Microsoft Ignite, за да видите какво предстои за индустриалната интелигентност.

Това съдържание е създадено от Microsoft. То не е написано от редакционния екип на MIT Technology Review.