В условиях быстрого технологического прогресса и усиления конкуренции на рынках, повышение качества продукции и оптимизация производственных процессов являются ключевыми факторами успеха для любой производственной компании. Искусственный интеллект (ИИ) предоставляет мощные инструменты для достижения этих целей, благодаря способности быстро обрабатывать большие объемы данных и принимать решения на основе комплексного анализа.Цель: разработка рекомендаций по интеграции искусственного интеллекта (ИИ) в систему менеджмента качества (СМК).
Ключевые слова: СМК, ИИ, нейросети.
Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой системы, способные анализировать данные, извлекать знания, обучаться на опыте и принимать автономные решения без прямого человеческого участия.
Благодаря своей способности обрабатывать огромные объемы информации за считанные секунды, ИИ открывает перед предприятиями уникальные возможности для оптимизации производственных процессов, повышения эффективности производства, а также прогнозирования рыночных тенденций и потребительского поведения. Некоторые специалисты считают, что ИИ — это ключ к получению конкурентного преимущества в своей отрасли.
ИИ в управлении качеством трансформирует сферу управления качеством, предоставляя новые инструменты для анализа качества продукции и процессов на производстве. Использование ИИ позволяет:
— Автоматизация проверок качества: ИИ может быстро анализировать изображения или датчики на предмет дефектов, сокращая время и уменьшая вероятность ошибок, что традиционно требует значительных временных затрат при человеческой проверке.
— Прогностическое обслуживание: Алгоритмы ИИ анализируют данные о состоянии оборудования и могут предсказывать потенциальные отказы до их возникновения, тем самым минимизируя простои и расходы на ремонт.
— Оптимизация процессов: ИИ способен оптимизировать производственные процессы посредством мониторинга и анализа операционных данных в реальном времени, предлагая улучшения и автоматически адаптируя процессы для повышения эффективности.
Системы, основанные на искусственном интеллекте, используют сложные алгоритмы машинного обучения и нейронные сети для анализа визуальных и сенсорных данных. Эти системы обучаются на больших объемах данных с примерами хорошего и плохого качества продукции, что позволяет им со временем улучшать свои способности по выявлению дефектов. Например, система может быть обучена распознавать трещины, сколы или другие дефекты на поверхности деталей в автомобильной промышленности, а также контролировать параметры сборки и соблюдение технологических процессов.
Применение в различных отраслях
Автоматизация проверок качества с помощью ИИ находит применение в самых разных отраслях, например.
— Электроника: ИИ используется для проверки печатных плат и компонентов на предмет наличия неправильно установленных элементов или плохих пайных соединений.
— Автомобилестроение: Алгоритмы ИИ проверяют качество окраски автомобиля и наличие дефектов на кузове.
— Фармацевтическая промышленность: ИИ помогает в контроле качества таблеток и капсул, анализируя их размеры, форму и целостность.
Преимущества использования ИИ
Применение искусственного интеллекта в проверках качества имеет ряд значимых преимуществ:
— Уменьшение времени на контроль: ИИ может анализировать тысячи единиц продукции за минуту, что значительно быстрее человеческих возможностей.
— Снижение затрат: меньше ошибок в процессе контроля качества означает меньше отходов и повторных работ, что снижает производственные затраты.
— Повышение точности: ИИ минимизирует человеческий фактор и предвзятость, что приводит к более объективной и точной оценке качества.
Вызовы и ограничения
Несмотря на многочисленные преимущества, автоматизация проверок качества с использованием ИИ также сталкивается с рядом вызовов, включая:
— Необходимость большого объема данных для обучения: Качественное обучение ИИ требует больших и разнообразных данных.
— Сложности с адаптацией к новым продуктам: Системы ИИ требуют перенастройки или повторного обучения при изменении характеристик продукции.
— Высокие начальные затраты: Разработка и интеграция систем ИИ могут быть затратными.
Прогностическое обслуживание с использованием ИИ представляет собой в использовании данных о состоянии оборудования для предсказания времени возникновения потенциальных отказов и проведения технического обслуживания до наступления неисправности. Этот метод основан на мониторинге различных параметров работы оборудования, таких как температура, вибрация, давление и другие показатели, которые собираются в реальном времени и анализируются с помощью алгоритмов ИИ.
Энергетика: в ветрогенераторах ИИ используется для мониторинга состояния лопастей и подшипников. Алгоритмы могут предсказать необходимость замены компонентов до того, как их износ приведёт к сбою, что критически важно для удалённо расположенных установок.
Производство: На автомобильных заводах ИИ анализирует данные с сенсоров на сборочных линиях, предсказывая необходимость технического обслуживания оборудования, что минимизирует временные затраты и стоимость простоев.
Оптимизация производственных процессов с помощью искусственного интеллекта (ИИ) включает использование алгоритмов машинного обучения и анализа данных для улучшения операционной эффективности. ИИ способен анализировать большие объемы данных о производственных операциях в реальном времени, выявлять неэффективные аспекты и предлагать способы их оптимизации.
— Машинное обучение: Алгоритмы, которые могут учиться из данных без явного программирования, определяют закономерности и тренды, которые могут не быть очевидны для человеческого анализатора.
— Большие данные: Сбор и анализ данных с множества источников, включая сенсоры на производственной линии, операционные системы и качественные отчеты, позволяют ИИ эффективно анализировать процессы.
— Автоматизированные системы принятия решений: Используют выходные данные машинного обучения для автоматизации рутинных и сложных решений, которые ранее требовали человеческого вмешательства.
Литература:
- Ясницкий, Л. Н. Введение в искусственный интеллект / Л. Н. Ясницкий. — М.: Изд. центр «Академия», 2005. — 176 с.
- Модель системы менеджмента качества [Электронный ресурс] // Мир знаний. — Режим доступа: http://mirznanii.com/a/164161/model-sistemymenedzhmenta-kachestva.
- Гонка технологий. Как искусственный интеллект помогает бизнесу. URL:https://www.forbes.ru/tehnologii/354727
- Воронов, М. В. Системы искусственного интеллекта: учебник и практикум для вузов. — Москва: Издательство Юрайт, 2023. — 268 с.
