AI в производството: Как роботите, обучени от хора, се учат на поточната линия
Изкуственият интелект (AI) продължава да революционизира различни индустрии и производството не е изключение. Според анализи от Wired статия, компания на име AgiBot в Шанхай е начело, като комбинира телеработа и обучение чрез подкрепление за обучение на фабрични роботи. Този метод значително увеличава производителността, иновира нови видове работни места и потенциално намалява ръчния труд.
Как AI променя роботиката в заводите
Роботиката в заводите се развива с водеща роля на автоматизация, захранена от AI. Тези нововъведения позволяват на роботите да извършват задачи, които някога са били смятани за твърде сложни. Все пак много производствени задачи, като деликатни монтажни процеси, все още представляват предизвикателство поради необходимата гъвкавост и усещане.
Защо производствените задачи са трудни за роботите
Роботите могат ефективно да повдигат и преместват предмети, но изпитват трудности с задачите, изискващи фина манипулация. Тук AI за производството става от решаващо значение.
Обяснение на "човек в процеса" и обучението чрез подкрепление
Интегрирайки човешко обучение и обучение чрез подкрепление, AgiBot учи роботите да се приспособяват към по-нюансирани задачи в производствения процес.
Подходът на AgiBot: Хора + обучение чрез подкрепление
AgiBot използва уникална стратегия, включваща автоматизация със задачи, основаващи се на AI.
Телеработа за създаване на поведение на роботите
Първоначално оператори използват телеработа, за да ръководят роботите, установявайки основни поведения.
Онлайн обучение на производствената линия
След това роботите преминават през обучение в реални условия, като използват данни и обучение чрез подкрепление за подобряване на изпълнението на задачите.
Какви задачи роботите могат (и не могат) да изпълняват днес
Макар че роботите блестят при повтарящи се задачи, те срещат трудности при обработка на крехки или сложни монтажи.
Вземане и поставяне и повтарящи се задачи
Прости и повтарящи се задачи като вземане и поставяне са силата на автоматизацията с роботи.
Ограничения: гъвкавост, крехки/огъваеми части
Роботите често нямат гъвкавостта, необходима за задачи, свързани с деликатни и гъвкави компоненти.
Бизнес влияние: производителност, работни места и разходи
Включването на автоматизация с AI в производството носи значителни подобрения за бизнеса.
Как AI намалява ръчния труд и увеличава продуктивността
Интеграциите с AI подобряват ефективността, позволявайки на заводите да увеличат значително своята продуктивност.
Потенциални промени в работната сила и нови видове работни места
Докато някои позиции може да бъдат намалени чрез автоматизация, AI отваря врати за нови роли, изискващи по-високи технически умения.
Внедряване на AI в заводите: Архитектура и услуги
Изграждането на интегрирана AI екосистема изисква стратегическа архитектура.
Ключови компоненти на стека за AI в производството
Успешното внедряване включва избор на правилната интеграционна архитектура на AI, за да отговори на нуждите на производството.
От пилотен проект до производство: тестване, валидация и мащабиране
Преминаването от пилотен проект към производство изисква строги тестове и протоколи за мащабиране.
Как компаниите трябва да оценяват решенията за роботи с AI
Изборът на правилните решения и партньори е от първостепенно значение.
Метрики за проследяване (точност, време на работа, циклово време)
Фокусът върху основни метрики като точност и време на работа осигурява гладко внедряване на AI.
Избор на доставчици и партньори за интеграция
Оценката на потенциалните доставчици според тяхната способност да предоставят интегрирани, мащабируеми решения е от съществено значение.
Заключение: Практически следващи стъпки за производителите
Производителите, които искат да приемат AI в производството, трябва да възприемат стратегически подход. Ангажирането с експерти може да улесни успешните пилотни проекти и интеграции. Научете повече за AI услуги за контрол на качеството в производството, за да подобрите своите производствени линии с AI-драйвери. Посетете Encorp.ai за по-подробен преглед на нашите услуги.
Martin Kuvandzhiev
CEO and Founder of Encorp.io with expertise in AI and business transformation