Появление искусственного интеллекта способствовало трансформации сборочных линий. Инженеры из Фраунгоферовского института логистики (Fraunhofer IML) давно испытывают встраиваемые датчики для создания самонастраиваемых сборочных линий на автомобильных заводах. В сущности, сам конвейер может модифицировать отдельные операции технологического процесса, меняя дополнительные модули и комплектацию для создания автомобилей под заказ. Таким образом, инженеры проектируют не просто конвейер, на котором собирается одна стандартная модель, а конвейер, способный самостоятельно перенастраиваться. Андреас Неттштретер, занимающийся координацией стратегических инициатив в IML, отмечает: «Если одна рабочая станция откажет или сломается, ее функции легко можно будет перекинуть на другие станции конвейера»[12].
Рабочие на сборочной линии решают более сложные задачи, недоступные роботам, а инженерам-технологам не требуется перенастраивать линию при каждом изменении характеристик или поломке. Они могут уделить время более творческим задачам — например, как сделать машины еще эффективнее.
Мониторинг данных
То, что начинается с умных манипуляторов, распространяется по всему заводу и даже за его пределами. Технологии на основе искусственного интеллекта на производстве и, шире, в промышленности освобождают человека. Так, искусственный интеллект изменил сферу технического обслуживания. Сложные ИИ-системы заранее прогнозируют грядущую поломку, а значит, персонал тратит меньше времени на плановые проверки и диагностику и больше — на непосредственно ремонт.
Sight Machine, стартап из Сан-Франциско, использует аналитику и машинное обучение, помогая клиентам сокращать простои при запуске нового оборудования в цехах. Так, в одном случае удалось сократить время простоя, неизбежное при внедрении новых роботизированных систем, на 50%. Когда все основные средства были введены в эксплуатацию, производительность возросла на 25%. Благодаря новой технологии выросла эффективность производства, а инженеры и специалисты по техобслуживанию смогли сосредоточиться на других, более существенных задачах[13].
Компания General Electric отслеживает работу поставленного клиентам оборудования. Для этого применяется платформа Predix, оснащенная искусственным интеллектом. В ее основе лежит концепция «цифрового двойника», согласно которой все основные средства на заводе и за его пределами — от болта до ленты конвейера и турбинной лопасти — моделируются и отслеживаются на компьютере. Predix собирает и анализирует огромный объем данных; эти данные можно использовать для переосмысления бизнес-процессов по трем фундаментальным направлениям:
• Переосмысление технического обслуживания. General Electric собирает статистические данные со всех точек, где установлено ее оборудование, и использует технологию машинного обучения для прогнозирования сроков отказа тех или иных деталей (в зависимости от их текущего состояния).
Ранее специалисты по техническому обслуживанию заменяли детали в соответствии с рекомендациями производителя. Так, автомобильные свечи требовалось менять после 120 000 километров пробега. Теперь же заменять их можно по мере износа. Прогнозирование на основе искусственного интеллекта позволяет экономить время и деньги, одновременно повышая заинтересованность ремонтников в своей работе[14].
• Переосмысление разработки продукта. Дополнительные данные облегчают проведение НИОКР. General Electric устанавливает датчики на деталях турбин, испытывающих наибольшую нагрузку, чтобы отслеживать происходящие в них изменения. В диапазоне рабочих температур датчики буквально сгорают, однако успевают собрать информацию о разогреве турбины. Это помогает лучше понять термодинамику материалов, используемых при изготовлении турбин, и оптимизировать условия эксплуатации. Благодаря датчикам, в распоряжении инженеров оказывается подробнейшая информация, проливающая свет на работу тех или иных систем[15].
12
13
“Jump Capital, GE Ventures, and Two Roads Join $13.5 Million Series B Investment in Sight Machine”, Sight Machine, March 22, 2016, http://sightmachine.com/resources/analytics-news-and-press/jump-capital-ge-ventures-and-two-roads-join-13-5-million-series-b-investment-in-sight-machine/.
14
Steve Lohr, “G.E., the 124-Year-Old Software Start-Up”,
15
Charles Babcock, “GE Doubles Down on ‘Digital Twins’ for Business Knowledge”,