Teknologi

AI dalam Manufaktur – Meningkatkan laba

[ad_1]



Kecerdasan buatan dan aplikasi praktisnya di lingkungan manufaktur

Dengan meningkatnya persaingan di bidang manufaktur, produsen perlu menerapkan teknologi mutakhir untuk meningkatkan produktivitas. Kecerdasan buatan, atau AI, dapat diterapkan ke berbagai sistem di bidang manufaktur. Itu dapat mengenali pola, serta melakukan tugas atau tugas yang memakan waktu dan menantang mental yang tidak mungkin dilakukan oleh manusia. Di bidang manufaktur, sering diterapkan di bidang penjadwalan produksi berbasis kendala dan pemrosesan loop tertutup.

Perangkat lunak AI menggunakan algoritme genetika untuk mengatur jadwal produksi secara terprogram untuk mendapatkan hasil terbaik berdasarkan sejumlah batasan yang telah ditentukan pengguna. Program berbasis aturan ini berputar melalui ribuan kemungkinan, hingga jadwal optimal yang paling memenuhi semua kriteria tercapai.

Aplikasi lain yang muncul dari kecerdasan buatan di lingkungan manufaktur adalah kontrol proses, atau pemrosesan loop tertutup. Dalam pengaturan ini, perangkat lunak menggunakan algoritme yang menganalisis proses produksi sebelumnya yang paling dekat dengan pencapaian tujuan pabrikan untuk proses produksi yang tertunda saat ini. Perangkat lunak kemudian menghitung pengaturan proses terbaik untuk pekerjaan saat ini, dan secara otomatis menyesuaikan pengaturan produksi atau memberikan resep pengaturan mesin kepada karyawan yang dapat menggunakannya untuk menciptakan proses terbaik.

Hal ini memungkinkan operasi yang lebih efisien dilakukan secara bertahap dengan memanfaatkan informasi yang dikumpulkan dari proses produksi sebelumnya. Kemajuan terbaru dalam pemodelan kendala, logika penjadwalan, dan kegunaan telah memungkinkan produsen untuk menuai penghematan biaya, mengurangi persediaan, dan meningkatkan keuntungan bottom line.



AI – Sejarah Singkat



Konsep kecerdasan buatan telah ada sejak tahun 1970-an. Awalnya, tujuan utama komputer adalah membuat keputusan tanpa campur tangan manusia. Tapi itu tidak pernah menjadi viral, sebagian karena administrator sistem tidak tahu bagaimana memanfaatkan semua data. Bahkan jika beberapa orang dapat memahami nilai dalam data, itu sangat sulit untuk digunakan, bahkan untuk para insinyur.

Selain itu, tantangan untuk mengekstrak data dari database primer tiga dekade lalu adalah signifikan. Aplikasi AI awal akan menyiarkan banyak data, yang sebagian besar tidak dapat dibagikan atau disesuaikan dengan kebutuhan bisnis yang berbeda.



emisi



Kecerdasan buatan mengalami kebangkitan berkat pendekatan sepuluh tahun yang disebut jaringan saraf. Jaringan saraf dirancang berdasarkan koneksi logis yang dibuat oleh otak manusia. Di komputer, mereka didasarkan pada model matematika yang mengumpulkan data berdasarkan parameter yang ditetapkan oleh administrator.

Setelah jaringan dilatih untuk mengenali parameter ini, jaringan dapat melakukan evaluasi, mengambil kesimpulan, dan mengambil tindakan. Jaringan saraf dapat mempelajari tentang hubungan dan mengidentifikasi tren dalam jumlah besar data yang tidak akan terlihat oleh manusia. Teknologi ini sekarang digunakan dalam sistem teknologi manufaktur ahli.



Aplikasi praktis di dunia nyata



Beberapa perusahaan otomotif menggunakan sistem pakar ini untuk mengelola proses kerja seperti perutean perintah kerja dan urutan produksi. Misalnya, Nissan dan Toyota memodelkan aliran material di seluruh lantai produksi di mana Sistem Eksekusi Manufaktur menerapkan aturan dalam pengurutan dan koordinasi operasi manufaktur. Banyak produsen mobil menggunakan teknologi berbasis aturan untuk meningkatkan aliran suku cadang melalui sel cat berdasarkan warna dan urutan, sehingga mengurangi penggantian cat semprot. Sistem berbasis aturan ini mampu membuat jadwal produksi realistis yang menjelaskan fluktuasi manufaktur, permintaan pelanggan, bahan baku, logistik, dan strategi bisnis.

Vendor biasanya tidak suka menyebut aplikasi penjadwalan berbasis AI sebagai AI karena fakta bahwa frasa tersebut memiliki stigma yang melekat padanya. Pembeli mungkin enggan mengeluarkan uang untuk sesuatu yang terdengar halus seperti kecerdasan buatan, tetapi mereka lebih nyaman dengan istilah “penjadwalan berbasis kendala.”



Penjadwalan berbasis kendala membutuhkan data yang akurat



Sistem penjadwalan berbasis kendala yang baik memerlukan arahan yang benar yang mencerminkan langkah-langkah dalam urutan yang benar, dan data yang baik tentang apakah langkah-langkah tersebut dapat paralel atau jika perlu berurutan. Salah satu rintangan terbesar adalah jumlah perencanaan komprehensif yang diperlukan untuk meluncurkan sistem yang sukses.

Jika tim manajemen tidak menentukan dan menginstal jalur yang tepat dalam hal urutan proses dan proses yang tumpang tindih, dan jika tidak mengidentifikasi dengan benar kendala sumber daya dengan waktu proses dan waktu penyiapan yang tepat dengan matriks penyiapan yang tepat, apa yang akan terjadi? Dengan waktu yang terbatas yang tidak dapat diproduksi oleh toko. Alat seperti AI tidak boleh dianggap sebagai solusi kotak hitam, melainkan sebagai alat yang membutuhkan masukan yang cermat untuk menghasilkan tabel yang dapat diterapkan yang dapat dipahami oleh pengguna.



Penjadwalan berbasis kendala dalam sistem ERP



Saat memilih solusi, ada sejumlah persyaratan sistem dasar yang perlu Anda cari. Semakin baik aplikasi perusahaan mengintegrasikan berbagai disiplin bisnis, semakin kuat dalam hal menawarkan penjadwalan berbasis kendala. Ini berarti bahwa jika sekelompok aplikasi menyediakan fungsionalitas yang dibundel bersama dari produk berbeda yang dibeli oleh produsen, akan sulit untuk menggunakan grup tersebut untuk menawarkan fungsionalitas penjadwalan yang baik. Ini karena sejumlah variabel bisnis yang ada dalam pekerjaan non-manufaktur dapat memengaruhi kapasitas.

Ketika paket ERP dikonfigurasi untuk penjadwalan berbasis kendala atau dibatasi, umumnya diarahkan ke server penjadwalan yang menghitung waktu mulai dan akhir proses dengan mempertimbangkan permintaan dan kapasitas saat ini. Ketika pesanan toko dijalankan, sistem penjadwalan memperbarui informasi tentang operasi dan mengirimkan hasilnya kembali ke server organisasi.

Fungsi penjadwalan harus bekerja dalam solusi ERP di lingkungan multi-situs. Katakanlah Anda perlu menghitung tanggal pengiriman berdasarkan analisis multi-situs dan multi-level bahan serta kapasitas di seluruh rantai pasokan. Sistem harus memungkinkan Anda untuk merencanakan dengan melihat semua lokasi di rantai pasokan Anda dan pekerjaan aktual yang dijadwalkan untuk masing-masing stasiun tugas ini. Secara manual atau otomatis, Anda harus dapat menjadwalkan pekerjaan dan langsung memberikan gambaran realistis kepada pelanggan tentang kapan pesanan akan diselesaikan.



Lebih banyak manfaat AI, aplikasi berbasis batasan



Selain manfaat manajemen kapasitas yang langsung terlihat dari penjadwalan berbasis kendala, ada sejumlah kemampuan analitik yang kurang jelas. Fungsi penjadwalan biasanya memungkinkan Anda untuk melakukan analisis prediktif tentang apa yang akan terjadi jika perubahan tertentu dilakukan pada jadwal yang ditingkatkan. Jadi jika manajer pabrik ditekan oleh seorang eksekutif akun untuk memprioritaskan pesanan atas nama pelanggan, manajer pabrik itu dapat menghasilkan data yang sangat baik tentang berapa banyak lagi pesanan yang akan tertunda sebagai hasilnya. Selain itu, fungsi ini dapat memberikan analisis prediktif tentang pengaruh penambahan kapasitas di pabrik. Hal ini memungkinkan produsen mengetahui apakah pembelian peralatan akan benar-benar meningkatkan kapasitas, atau jika mereka hanya akan menciptakan hambatan tambahan dalam proses manufaktur.

Related Articles

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Back to top button