Докато Doritos, Walkers и Wotsits се движат по конвейера във фабриката на PepsiCo в Ковънтри, където се произвеждат едни от най-популярните чипсове в Обединеното кралство, шумът от жуженето на машините е почти оглушителен.

Но тук не само работниците се опитват да чуят на фона на фабричната шумотевица сигналите за повреда на машината.

Сензорите, прикрепени към оборудването, също се ослушват за признаци на хардуерни повреди, като са обучени да разпознават звуците на уморени машини, които рискуват да спрат производствените линии.

PepsiCo внедрява тези сензори, създадени от технологичната фирма Augury и задвижвани от изкуствен интелект (ИИ), в своите фабрики след успешен опит в САЩ.

Компанията е една от многото, които проучват как изкуственият интелект може да повиши ефективността на фабриките, да намали отпадъците и да осигури по-бързото пускане на продуктите по рафтовете.

Разбиване на числата

ИИ играе ключова роля в новата вълна на производството - от ранното проектиране до доставката, се казва в анализ на Би Би Си.

Способността му да обработва и анализира огромни обеми от данни вече помага на производителите да предвиждат и да се подготвят за потенциални сътресения.

Една минута забавяне на фабриката може да струва на компаниите хиляди британски паунда, а по-големите закъснения могат да означават пропускане на потребителското търсене в критични моменти като празничния период или Черния петък.

Така че инструментите, които могат да проверяват и анализират процесите в реално време, да предупреждават за проблеми на хоризонта и да използват исторически данни, за да препоръчват решения, стават все по-познати в производствените цехове.

Сензорите, използвани в заводите на PepsiCo, са обучени на огромни обеми от аудио данни, за да могат да откриват неизправности като износване на конвейерни ленти и лагери, като същевременно анализират вибрациите на машините.

„Днес разполагаме с над 300 млн. часа работа на машините, които сме анализирали и наблюдавали, и можем да използваме всички тези данни, за да създадем алгоритми, които знаят как да определят специфични модели на различни неизправности“, казва главният изпълнителен директор на Augury, Саар Йосковиц.

Като събира информация и прозрения за състоянието на оборудването като цяло, като например идентифициране на това кога дадена машина може да се повреди отново в бъдеще, технологията позволява на работниците да планират предварително поддръжката и да избягват необходимостта да реагират на машинни грешки в момента на възникването им.

Използването на сензори с изкуствен интелект може също така да даде на компанията начин да намали отпадъците в своите операции.

„Ако машината работи по най-оптималния начин, можете да намалите потреблението на енергия на тази машина“, заяви Йосковиц.

Компютърното зрение, което включва обучение на машини за разпознаване на обекти в изображения и видео, е друг вид ИИ, който се използва в някои от световните фабрики за откриване на дефекти на продуктите в голям мащаб.

Бързината от предмети, движещи се по конвейерни ленти и през машини за сортиране в заводите, означава, че миниатюрни дефекти в продуктите могат лесно да бъдат пропуснати.

Това важи с особена сила за пластините на компютърните чипове и платките, които имат сложен дизайн и компоненти. Грешки, които преди това са оставали незабелязани от човешкото око, сега могат да бъдат уловени от камерата на машината и да бъдат засечени от алгоритми, обучени да откриват специфични аномалии на повърхността.

Подобряване на видимостта

Александра Бринтруп, професор по цифрово производство в Института за производство към Университета в Кеймбридж, заяви пред Би Би Си, че използването на изкуствен интелект за подобряване на ефективността в индустрията, включително в области като прогнозна поддръжка и контрол на качеството, вече може да се счита за конвенционално приложение на технологията.

„Имам чувството, че по-вълнуващите възможности на ИИ в производството ще дойдат от неща, които преди не можехме дори да се опитаме да направим, като споделяне на капацитет между производители, подобряване на видимостта във веригите за доставки, дори споделяне на камиони в логистичната верига“, казва тя.

Преплетеният и сложен характер на мрежите на веригите за доставки и нежеланието на някои заинтересовани страни да кажат кой ги снабдява, досега държеше много аспекти на производството забулени в мистерия.

Но ИИ може да се използва за анализ и прогнозиране на това кои и къде са доставчиците, което дава на компаниите по тясна представа, а на потребителите - за това откъде идват техните продукти и какви материали се използват.

Професор Бринтруп ръководи лабораторията за изкуствен интелект по веригата на доставките на Института за производство, която е разработила свой собствен механизъм за прогнозиране, за да установи къде съставки като палмово масло може да са използвани в даден продукт, но прикрити под друго име на етикета му.

Неотдавнашно проучване на лабораторията показва, че палмовото масло може да се нарича под 200 различни имена в САЩ - и те може да не се открояват за потребителите, които се грижат за околната среда.

„Обществото ни все повече осъзнава въздействието на производството върху околната среда и обществото, затова смятам, че повишената видимост на веригата на доставки и предоставянето на тази информация на потребителите ще става все по-важно“, добави професор Бринтруп.

Какво ще кажете за работниците?

Въпросът какво ще означава за работниците все по-широкото внедряване на инструментите на изкуствения интелект в производствените цехове и в по-широката верига на доставките е много важен за производствения пейзаж.

Някои фирми проучват как ИИ може да се използва за осигуряване на безопасността на работниците на производствените линии около машините - използват техники за машинно обучение и компютърно зрение, за да наблюдават записите от фабричните камери и да идентифицират възможни заплахи или инциденти.

Междувременно в складовете в Обединеното кралство са внедрени устройства за носене, задвижвани от ИИ, като например екзоскелети, за да се гарантира, че хората, натоварени с многократното пренасяне на тежки товари, не се натоварват или нараняват.

Екзоскелетите помагат да се поеме натоварването при вдигане на тежки предмети

Дейвид Шварц, глобален вицепрезидент на PepsiCo Labs, казва, че фирмата разглежда сензорите на Augury и изкуствения интелект в по-широк смисъл като начин да се осигури по-голяма стойност за работниците и клиентите, а не само да се осигури бъдещето на фабриките.

„Това помага да се подобри начинът на работа на хората, така че да можем да постигнем по-добра ефективност, за да отговорим на нуждите на нашите хора, на нашите клиенти и да сме подготвени да се ориентираме към бъдещето, за да отговорим на техните нужди ежедневно“, казва той. /БГНЕС