Давайте рассмотрим, как ИИ может решить каждую из семи проблем, связанных с потерями, для повышения эффективности производственной линии и общей производительности.
В бережливом производстве «7 видов потерь» представляют собой неэффективность, которая снижает производительность и увеличивает затраты. Эти 7 видов потерь – перепроизводство, ожидание, транспортировка, избыточная обработка, запасы, перемещения, дефекты и растраченный потенциал сотрудников (восьмой вид потерь добавлен позже в эту концепцию) – хорошо известны как объекты оптимизации. Традиционно для решения этих проблем использовались методы бережливого производства, такие как производство «точно в срок» (JIT), стандартизированные рабочие процессы и непрерывное совершенствование (кайдзен). Однако по мере того, как мы переходим к миру, в большей степени основанному на данных, искусственный интеллект предлагает трансформационный подход, дополняющий эти проверенные методы.
Интеграция решений на основе искусственного интеллекта позволяет производителям не только выявлять неэффективность, но и прогнозировать и предотвращать её. ИИ обеспечивает такой уровень точности и автоматизации, который помогает устранять потери в масштабах и с такой скоростью, которые недоступны при ручных методах. Давайте рассмотрим, как ИИ может решить каждую из семи проблем, связанных с потерями, для повышения эффективности производственной линии и общей производительности.
Кроме портала, мы предлагаем вам и альманах «Управление производством». Все самое интересное и уникальное мы публикуем именно в нем. 300+ мощных кейсов, готовых к использованию чек-листов и других полезных материалов ждут вас в полном комплекте номеров. Оформляйте подписку и получайте самое лучшее!
Потери: Перепроизводство подразумевает изготовление большего количества продукции, чем необходимо, или производство ее с опережением спроса, что приводит к избыточным запасам и нерациональному использованию ресурсов.
Как ИИ может помочь сократить потери от перепроизводства: Прогностическая аналитика, основанная на машинном обучении, предназначена для анализа исторических данных о производстве, рыночных тенденций и поведения потребителей с целью точного прогнозирования спроса. Используя данные о продажах в режиме реального времени, сезонные тенденции и даже внешние рыночные условия, производители могут синхронизировать производственные графики с фактическим спросом. Это минимизирует перепроизводство и риск образования неликвидных запасов.
Пример решения: Представьте себе предприятие по производству продуктов питания, где сезонный спрос значительно колеблется. Система прогнозирования на основе искусственного интеллекта может анализировать данные о продажах за несколько лет и внешние факторы, такие как погодные условия или рыночная конъюнктура, позволяя предприятию точно корректировать графики производства. В результате производится именно то количество продукции, которое необходимо, в нужный момент, что позволяет избежать перепроизводства и снизить затраты на складские запасы.
Потери: Ожидание возникает, когда производство останавливается, часто из-за незапланированных простоев, вызванных поломками оборудования, узкими местами в рабочем процессе или плохим планированием.
Как ИИ может помочь сократить потери времени ожидания: Предиктивное техническое обслуживание использует математическую модель машины (цифровой двойник) или модели машинного обучения, обученные на исторических данных о работе оборудования, для прогнозирования вероятности отказа оборудования, точного сценария развития событий или причины неисправности. Предугадывая поломки до их возникновения, производители могут планировать техническое обслуживание в непиковые часы, сокращая время простоя, а также общее время технического обслуживания. Кроме того, системы планирования на основе искусственного интеллекта могут балансировать рабочую нагрузку, обеспечивая оптимальное использование машин, рабочей силы и ресурсов без простоев.
Пример решения: На крупном автомобильном сборочном конвейере внедрили систему предиктивного технического обслуживания на основе искусственного интеллекта, что сократило время простоя оборудования. Благодаря прогнозированию вероятности поломки критически важных машин, ремонтные бригады могли заблаговременно заменять детали и проводить ремонт во время плановых простоев, обеспечивая бесперебойное производство.
Потери: Транспортные потери — это ненужные перемещения материалов или продукции внутри и между производственными процессами, которые не приносят никакой пользы и увеличивают риск повреждения или задержек.
Как ИИ может помочь сократить транспортные потери: Логистические системы на базе искусственного интеллекта могут оптимизировать потоки материалов за счет оптимизации транспортных маршрутов внутри завода. Искусственный интеллект может рассчитывать наиболее эффективные пути для товаров, сокращая ненужные перемещения. Системы компьютерного зрения в сочетании с алгоритмами анализа движения могут оптимизировать движение и поток производственного персонала. Автоматизированные транспортные средства (AGV) и роботизированные системы на базе ИИ также могут использоваться для управления перемещением материалов таким образом, чтобы минимизировать ручную обработку, снизить энергопотребление и повысить общую эффективность.
Пример решения: На крупном заводе по производству электроники алгоритмы искусственного интеллекта рассчитали наиболее эффективные маршруты для транспортировки сырья и готовой продукции. Внедрение автоматизированных транспортных средств (AGV) с управлением на основе ИИ сократило перемещение материалов, оптимизировало поток продукции и снизило общие эксплуатационные расходы.
Потери: Избыточная обработка происходит, когда выполняется больше работы, чем необходимо, или когда в производство вводятся ненужные процессы для соответствия стандартам качества, что приводит к растрате ресурсов.
Как ИИ может помочь сократить количество потерь, образующихся в результате чрезмерной обработки: Решения для контроля качества на основе искусственного интеллекта, такие как компьютерное зрение с возможностями машинного обучения, обнаруживают дефекты и аномалии в режиме реального времени, сокращая необходимость в доработке или дополнительных проверках качества. Кроме того, ИИ может анализировать и оптимизировать производственные процессы, обеспечивая выполнение только необходимых этапов, проверяя выполнение всех необходимых действий, минимизируя избыточные операции и сокращая переработку.
Пример решения: На велосипедном заводе система контроля качества на основе искусственного интеллекта проверяет размеры элемента изделия по данным САПР, чтобы выявить несоответствия размеров на ранней стадии процесса, что позволяет машинам автоматически корректировать параметры. Такой мониторинг и корректировка в режиме реального времени снижают необходимость в ручном контроле и дополнительных процессах, экономя время и материалы.
Потери: Избыточные запасы связывают капитал, увеличивают затраты на хранение и приводят к потенциальным потерям из-за порчи или устаревания продукции.
Как ИИ может помочь сократить потери от избыточных складских запасов: Системы прогнозирования запасов на основе искусственного интеллекта с высокой точностью прогнозируют колебания спроса, обеспечивая наличие материалов и продукции на складе только тогда, когда это необходимо. Интегрируя ИИ в системы управления цепочками поставок, производители могут сократить сроки выполнения заказов, оптимизировать размеры заказов и согласовать поставки с производственными потребностями в режиме реального времени. Таким образом, складские площади используются более эффективно.
Пример решения: На фармацевтическом заводе система управления запасами на основе ИИ позволила сократить избыточные запасы за счет анализа данных в режиме реального времени о наличии сырья, темпах производства и колебаниях спроса. Автоматизированные системы заказа обеспечили постоянную оптимизацию уровня запасов, сократив потери, снизив потребление энергии на охлаждение и улучшив денежный поток.
Потери: Потери из-за движений возникают, когда рабочие или машины совершают ненужные движения. Это могут быть большие расстояния или ненужные последовательности движений, а также, казалось бы, несущественные движения, такие как наклоны или растягивания, которые не добавляют ценности продукту, увеличивают утомляемость и в долгосрочной перспективе приводят к значительной потере времени и ресурсов.
Как ИИ может помочь сократить потери энергии из-за неэффективного движения: Носимые устройства и датчики движения на основе искусственного интеллекта могут анализировать движения работников в режиме реального времени, выявлять неэффективность и рекомендовать эргономические улучшения. ИИ также может оптимизировать планировку рабочих мест и предлагать изменения для сокращения ненужных движений, повышения производительности и снижения утомляемости работников.
Пример решения: На производственном предприятии использовали носимые технологии на основе искусственного интеллекта для отслеживания движений рабочих. Полученные данные выявили неэффективную планировку рабочих мест, что привело к реорганизации, сократившей ненужные перемещения и наклоны, повысив тем самым эффективность и комфорт работников.
Потери: Дефекты — это продукция, не соответствующая стандартам качества, что приводит к доработке, браку, а также к потере времени и ресурсов.
Как ИИ может помочь сократить потери, вызванные дефектами: Системы компьютерного зрения на основе искусственного интеллекта способны обнаруживать дефекты в режиме реального времени на различных этапах производства, выявляя даже самые незначительные проблемы с большей точностью, чем это делают инспекторы-люди. Эти системы могут анализировать закономерности, учиться на прошлых дефектах и автоматически корректировать параметры оборудования для предотвращения дальнейших ошибок, значительно снижая процент брака.
Пример решения: Производитель текстиля использовал компьютерное зрение на основе искусственного интеллекта для обнаружения дефектов в режиме реального времени, что позволило снизить процент брака. Система обнаружила незначительные несоответствия в рисунке ткани и автоматически скорректировала настройки оборудования, гарантируя производство только высококачественной продукции.
8. Неиспользованный потенциал сотрудников → Развитие навыков и управление знаниями с помощью ИИ
Потери: Недоиспользование ресурсов сотрудников означает неспособность в полной мере использовать навыки, идеи и возможности сотрудников, что приводит к упущенным возможностям для улучшения процессов и внедрения инноваций. Когда идеи и опыт людей не используются, их потенциал для повышения операционной эффективности остается нереализованным.
Как ИИ может помочь сократить такие потери: Платформы для развития навыков и управления знаниями на основе искусственного интеллекта могут помочь выявить пробелы в навыках сотрудников и предложить персонализированные программы обучения. Кроме того, программное обеспечение для обмена знаниями на основе ИИ может хранить информацию об экспертных знаниях сотрудников и передавать ее между командами, обеспечивая сохранность ценных знаний и распространение передового опыта внутри организации.
Пример решения: Производственная компания использовала платформу на базе искусственного интеллекта для оценки навыков своих сотрудников и выявления областей, требующих улучшения. Затем система рекомендовала каждому работнику индивидуальные учебные модули, позволяющие им повысить свою квалификацию в таких областях, как работа с оборудованием. Кроме того, система обмена знаниями на основе ИИ позволила опытным работникам фиксировать свои выводы, которыми затем можно было поделиться с новыми сотрудниками.
Интеграция решений на основе искусственного интеллекта в процессы бережливого производства позволяет заводам не просто выявлять потери, но и предотвращать и минимизировать их в режиме реального времени. Способность ИИ анализировать огромные массивы данных, прогнозировать будущие тенденции и автоматизировать сложные процессы принятия решений помогает производителям стать более гибкими, эффективными и конкурентоспособными.
Текст и изображение: DAC.digital.
