Sztuczna inteligencja (AI) może być wykorzystana w wielu praktycznych zastosowaniach w przemyśle. W połączeniu z Internetem rzeczy (IoT), tworzy nową kategorię technologii zwanych AIoT (Artificial Intelligence of Things).

Jednym z zastosowań AIoT w przemyśle jest predykcyjna konserwacja. AIoT może analizować dane z czujników IoT, takich jak wibracje, temperatura czy wilgotność, aby wykryć potencjalne usterki w urządzeniach, zanim jeszcze się zepsują. Dzięki temu można uniknąć kosztownych przestojów w produkcji, a także zaplanować naprawy lub wymiany części w dogodnym czasie.

Kolejnym praktycznym zastosowaniem sztucznej inteligencji rzeczy w przemyśle jest optymalizacja procesów produkcyjnych. AIoT może analizować dane z czujników IoT, takie jak zużycie energii, ilość odpadów czy wydajność produkcji, aby pomóc w identyfikacji obszarów, gdzie można poprawić wydajność i zmniejszyć koszty.

Innym zastosowaniem jest monitorowanie bezpieczeństwa w fabrykach i na liniach produkcyjnych. AIoT może analizować dane z kamer monitoringu, wykrywać niebezpieczne sytuacje, takie jak wypadki czy nieprawidłowe zachowania pracowników, i natychmiast powiadamiać odpowiednie służby.

Sztuczna inteligencja rzeczy może być również wykorzystywana do zarządzania zapasami i logistyką w magazynach i centrach dystrybucji. Systemy mogą śledzić położenie i ilość towarów, przewidzieć popyt na produkty i dostosować zapasy w magazynie w czasie rzeczywistym.

W sumie, AIoT oferuje wiele praktycznych zastosowań w przemyśle, które mogą pomóc w poprawie wydajności, redukcji kosztów oraz zwiększeniu bezpieczeństwa i jakości produktów.

Sztuczna inteligencja (AI) i Internet rzeczy (IoT) to technologie, które mają potencjał zmienić sposób, w jaki przemysł funkcjonuje. AIoT (Artificial Intelligence of Things) to połączenie tych dwóch technologii, które umożliwia wykorzystanie sztucznej inteligencji do analizy danych zebranej przez urządzenia IoT.

W ten sposób system może dostarczać informacji biznesowych, które umożliwiają podjęcie skutecznych działań i decyzji biznesowych.

Jednym z zastosowań AIoT w przemyśle jest predykcyjna konserwacja. Systemy mogą monitorować zachowanie maszyn, aby wykryć potencjalne problemy zanim staną się poważne. Na przykład, w przypadku silnika, AIoT może monitorować wibracje i wykrywać jakieś nieregularności, które mogą oznaczać, że silnik jest w złym stanie. W ten sposób sprzężony system może pomóc w zapobieganiu awariom, co może skutkować oszczędnościami w czasie i kosztach naprawy.

Kolejnym praktycznym zastosowaniem sztucznej inteligencji rzeczy w przemyśle jest optymalizacja procesów produkcyjnych. Dzięki zbieraniu danych z czujników IoT i ich analizie przy użyciu algorytmów sztucznej inteligencji, można wskazać miejsca, w których można zoptymalizować proces produkcji. Na przykład, AIoT może pomóc w identyfikacji niedoskonałości w procesie produkcji, które powodują straty i zmniejszenie wydajności.

AIoT może być również wykorzystywana do monitorowania bezpieczeństwa w fabrykach i na liniach produkcyjnych. Dzięki analizie danych zebranych przez kamery i czujniki IoT, AIoT może wykrywać niebezpieczne sytuacje, takie jak wypadki, nieprawidłowe zachowania pracowników czy naruszenia protokołów bezpieczeństwa. W ten sposób, AIoT może pomóc w zapobieganiu wypadkom i zwiększeniu bezpieczeństwa w miejscu pracy.

W magazynach i centrach dystrybucji, AIoT może być wykorzystana do zarządzania zapasami i logistyką. Systemy AIoT mogą śledzić położenie i ilość towarów, przewidywać popyt na produkty i dostosowywać zapasy w magazynie w czasie rzeczywistym. Dzięki temu, AIoT może pomóc w uniknięciu problemów związanych z brakiem towarów lub nadmiarem zapasów, co może wpłynąć na zwiększenie wydajności biznesowej.

Poznaj kilka przykładów wdrożeń sztucznej inteligenci w przemyśle

Predykcyjna konserwacja w przemyśle lotniczym: firma Rolls-Royce wykorzystuje połączenie sztucznej inteligencji i IoT do analizy danych z czujników zamontowanych w silnikach samolotów.

System monitoruje parametry pracy silnika, takie jak temperatura, ciśnienie i wibracje, aby wykrywać potencjalne problemy. Dzięki temu, firma może przewidzieć, kiedy konieczna jest naprawa lub wymiana silnika, co pozwala na uniknięcie nieplanowanych przestojów.

Optymalizacja procesów produkcyjnych w przemyśle motoryzacyjnym: Toyota wykorzystuje AIoT w swoich fabrykach do monitorowania procesów produkcyjnych.

System analizuje dane z czujników, aby wykrywać niedoskonałości w procesie produkcji i zoptymalizować go. Dzięki temu, Toyota może produkować samochody szybciej i taniej, z mniejszą ilością wad.

Bezpieczeństwo w magazynach: Amazon wykorzystuje AIoT do monitorowania bezpieczeństwa w swoich magazynach.

System analizuje dane z kamer i czujników, aby wykrywać niebezpieczne sytuacje, takie jak wypadki lub naruszenia protokołów bezpieczeństwa. Dzięki temu, Amazon może zapewnić bezpieczne środowisko pracy dla swoich pracowników.

Monitorowanie zużycia energii w budynkach: firma Schneider Electric wykorzystuje AIoT do monitorowania zużycia energii w budynkach. System analizuje dane z czujników, aby identyfikować miejsca, w których można zaoszczędzić energię.

Dzięki temu, firma może obniżyć koszty energii dla swoich klientów i zmniejszyć negatywny wpływ na środowisko.

Automatyczne zarządzanie zapasami w centrach dystrybucji: firma DHL wykorzystuje AIoT do automatycznego zarządzania zapasami w swoich centrach dystrybucji.

System AIoT monitoruje poziom zapasów, przewiduje popyt i automatycznie zamawia produkty, gdy zostanie osiągnięty minimalny poziom zapasów. Dzięki temu firma może zoptymalizować swoje procesy logistyczne i zmniejszyć koszty.