5月26,2020
博客
投资AI和混合现实将改善超越Covid-19的制造业
由首席产品官Julie Orlando撰写
为了增强危机时期的韧性,部分远程劳动力和虚拟工厂控制不仅仅是未来的理想。它们是必需品。
是否要求制造业以满足更高的批量目标或枢轴,以通过PCR测试,改进PPE和低成本呼吸装置对抗Covid-19危机,制造商正在赛车,以满足前所未有的挑战。
COVID-19危机中的供应链危机在造成短缺的同时,也延长了所需零部件和材料的交货时间,减缓了一些地方的生产停顿,暴露了其他地方以前被忽视的障碍。
制造医疗设备和其他必需品所需的许多普遍存在的部件,如基本的塑料和橡胶部件,曾经是在美国国内生产的,现在在国外生产,目前无法获得。工厂正在急转弯,将这些关键部件的生产转移到内部,以便继续生产自己的产品。狗万控股要跨越制造障碍,同时面对减少或交错的劳动力,就需要更新过时的流程和集成新工具。
GE到英特尔的公司正在重新评估他们对复杂的供应链和考虑分布式或垂直制造的依赖。许多旧和新的护卫制造商看到人工智能和其他前沿工具作为实现这一新范式的路径。
安全转向我们经济,健康和政治景观的转移水域需要建造和维持可以远程控制整个生产线的工业工人的新营。这项努力将越来越依赖于尖端技术的基础:混合现实,决策AI,以及在远处进行工厂控制的全面自动检查。
自动化:
在COVID-19爆发之前,许多公司致力于在特定的痛点上实现自动化,比如工厂车间易碎材料的运输
在quarantine,一些公司第一次将任务自动化,不再局限于taskrabbit的机械手臂、轮子或其他机械劳动。动态人工智能在后端进行了优化,可以在复杂的制造情况下做出知情的、学习的、可重复的决策,改变了工厂的日常工作,为工程师腾出时间,创造性地、有条不紊地工作,改进流程和设计新产品。狗万控股
AI用于质量控制和检查:
人工智能的进步在不稳定性和过渡时最有益。通过释放手动操作和检查,快速反馈给制造允许工程师和流程所有者在出现时优化和纠正问题。这种人工智能基础确保了当工作流程必须枢转以构建新产品或合并设计变更时,确保了快速过渡的共生流程。狗万控股
在自动化方面经常被忽视的质量检查,对许多大大小小的美国制造商来说,仍然是一个外围的挑战。在过去,当涉及到建造可穿戴技术、石墨烯传感器或光伏电池等复杂工艺的可行性时,似乎倾向于由熟练的人类专家给出最终决定权。但是,由于检疫问题,这些制造商中的许多人第一次希望实现这些过程的全部或部分自动化。
检查可能需要数万小时的人力劳动,在劳动力减少的情况下成为快速生产的一个艰难障碍。如果在发货之前,每天需要对10万件产品进行全面的人工检查,这就会在需要的时候造成瓶颈。狗万控股除了时间限制的考虑,在过渡时期和员工交错的时期,由于压力过大,分散的运营团队,可能会增加不准确的可能性,从而导致产品缺陷。狗万控股当我们认识到自身的局限性时,数据科学家和工程师们正在围绕这些人类盲点建立系统,部署以人为中心的解决方案来解决复杂的问题。如果在一个丰富的数据集上训练,用于工厂控制自动化检测任务的经典ML算法可以达到比训练有素的工程师更高的准确性。这使得工程师可以在生产过程中进行调整,并在最终产品中看到产量和质量的提高。
由于人类专业知识和深度学习和图像捕获,识别和分类的组合,自动化光学检测解决方案已捕获最先进的材料和产品。狗万控股
熟练的运营商根据经验和正规教育建立他们对系统的了解;AI通过稀疏数据培训构建类似的关联。AI基础设施通过同时收集和处理结果来提高生产流动性。这反过来导致工程师通过描绘疼痛点的潜在原因来找到改进的设计,而运营商专注于保持完整速度的生产。
在当今不断变化的工作场所,人工智能可以被用来最大限度地提高人类操作员的灵活性,与工程师携手工作,减轻可重复任务的压力。最终的目标是用很少的废料或浪费以高产量生产。如果人工智能能帮助人类进行检查,那么工厂就有了一个在需要时可以依赖的系统,以及一个在他们想要转换生产流水线时可以更快地进行设计迭代的基础。
混合现实:
为了满足当前危机的需求,制造商正在像以前一样重新制作。由于社会疏远,这些改进要求制造商能够找到建立新技术的创造性方式。
通常,将新设备安装和集成到现有生产线的过程可能是冗长的,需要涉及的工程师团队,用于物理安装,程序和培训新设备的工作人员。
产品集成的解决方案之一包括使用混合现实(MR)接口来使用现有数据和流程来演示和测试新技术。这些案件中的先生不是高科技噱头,而是安装的重要组成部分,允许运营商以纪录的步伐实施改进和升级,几乎没有需要物理人类存在。
在隔离期间,各团队出于需要将MR技术纳入日常工作。支持团队通过虚拟渠道维修操作设备,销售团队演示工具,工程师操作这些工具从远程收集数据。这个剧变的时代,以及我们根深蒂固的习惯的丧失,为虚拟、增强和混合现实技术提供了一个试验场,在这个领域已经证明了它们的可行性。
在covid之前,一些工厂利用混合现实对工人绩效进行指导和指导。管理操作员演示正确的工作功能并发出各种警告或警报。这一毗邻作用已迅速扩大。现在,通过使用混合现实技术,工程师团队可以实时控制工具,完全远程提供精确的结果。
几乎导向的机器在没有现场人的支持的情况下收集相同的数据。在这场危机期间,我们已经证明,未来的机器可以完全远程控制,比如视频游戏。这些不是科幻小说的灯火图,而是人类和技术协作的一个例子
对于几乎操作的工厂的无出利益将在制造业的新时代开门。我们可以从六到九个月内更换齿轮,以便在几周内建立一个完全运营的新管道。虚拟工具帮助我们聚集在一起,实现工程和生产的壮举。
结果:
从历史上看,减少或部分人工劳动力强迫百叶窗或大幅减少生产和产量。这反过来又降低了最终产品质量,符合持久的经济后果。
今天,这不再是这种情况。利用人力洞察力创建用于工厂控制的反馈和系统的工具,经济危机可以通过技术创新来忽视。崛起的劳动力和瓶颈供应链挑战的公司将改变制造业的未来。我们可以解决和防止未来的制造危机,在这样做,重写历史。