Optymalizacja procesów produkcyjnych dla żeliwa, staliwa, metali nieżelaznych

Zaproponowana strategia optymalizacji procesu produkcyjnego poprzez wykorzystanie sztucznej inteligencji ma wiele zalet. Jest to podejście, które może przynieść znaczące korzyści dla przedsiębiorstwa, w tym:

  1. Zwiększenie dokładności i precyzji: Monitorowanie wielu parametrów procesu produkcyjnego i ich powiązanie z parametrami jakościowymi odlewów pozwoli na lepsze zrozumienie procesu oraz identyfikację potencjalnych problemów w czasie rzeczywistym. To z kolei umożliwi szybsze podejmowanie działań korygujących, co przyczyni się do poprawy jakości produktu.
  2. Redukcja braków i kosztów produkcji: Dzięki możliwości prognozowania jakości odlewów na podstawie danych procesowych, firma będzie w stanie minimalizować ilość wadliwych produktów oraz unikać nadmiernego zużycia surowców. To przyczyni się do obniżenia kosztów produkcji i zwiększenia efektywności wykorzystania zasobów.
  3. Poprawa konkurencyjności: Wdrożenie zaawansowanych technologii, takich jak sztuczna inteligencja, może znacząco zwiększyć konkurencyjność przedsiębiorstwa poprzez poprawę jakości, efektywności i elastyczności produkcji. Firma będzie w stanie szybciej reagować na zmiany rynkowe oraz spełniać wymagania klientów.
  4. Optymalizacja procesów biznesowych: System sztucznej inteligencji może również wspierać optymalizację innych procesów biznesowych, takich jak zarządzanie zapasami, planowanie produkcji czy obsługa klienta. Integracja różnych systemów w ramach jednej platformy umożliwi bardziej efektywne działanie całego przedsiębiorstwa.
  5. Zwiększenie prestiżu: Wykorzystanie nowatorskich technologii, takich jak sztuczna inteligencja, może przyczynić się do zwiększenia prestiżu przedsiębiorstwa w oczach klientów, partnerów biznesowych oraz potencjalnych pracowników. Pokazanie zaangażowania w innowacje może przyciągnąć nowych klientów do firmy.

Wdrożenie systemu sztucznej inteligencji do optymalizacji procesu produkcyjnego może więc przynieść znaczące korzyści zarówno pod względem operacyjnym, jak i strategicznym dla przedsiębiorstwa.

Optymalizacja procesu produkcyjnego wymaga realizacji dwóch kluczowych zadań:

  1. Monitorowanie parametrów procesu produkcyjnego wraz z parametrami jakości odlewu np. testy szczelności
  2. Opracowanie modelu sztucznej inteligencji na podstawie którego można prognozować jakość wytwarzanych odlewów

By proces optymalizacji był precyzyjny należy monitorować parametry z każdego etapu produkcji: parametry masy formierskiej, przygotowanie stopu, proces zalewania, itp.

Im więcej parametrów jest monitorowanych tym lepszy (precyzyjniejszy) będzie model sztucznej inteligencji.

Wiele firm rejestruje parametry procesu wykorzystując systemy typu ERP - Enterprise Resource Planning wraz z dedykowanym modułem produkcyjnym. Budując bazę danych parametrów procesu powiązanych z parametrami jakościowymi możemy wykorzystać do zbudowania modelu sztucznej inteligencji opartego na algorytmach uczenia maszynowego i/lub uczenia głębokiego (sieci neuronowe).

Aby parametry procesu produkcyjnego można było powiązać z parametrami jakości odlewów konieczne jest włączenie w procesie produkcyjnym znakowania odlewów.

Kolejnym krokiem będzie opracowanie modelu sztucznej inteligencji. Jest to złożony proces składający się z wielu kroków, w efekcie których można prognozować jakość odlewu na podstawie nowych danych z procesu produkcyjnego. Opracowany model powinien być cyklicznie douczany w celu poprawy jego dokładności.

Dane produkcyjne powiązane z jakością oraz model sztucznej inteligencji opakowane będą w dedykowany system webowy umieszczony w chmurze lub u klienta

Zalety wdrożenia systemu sztucznej inteligencji do optymalizacji procesu produkcyjnego:

Powrót