Как AI меняет 5 отраслей производства
Как ИИ меняет пять отраслей производства
Сегодня цифровая трансформация стала основой выживания для бизнеса.
От автоматизированных заводов до контроля качества с использованием ИИ – главная цель цифровой трансформации заключается в создании конкурентного преимущества через технологии, что позволяет улучшить опыт клиентов и сократить операционные затраты.
Промышленность находится на переднем крае цифровой трансформации, используя такие технологии, как анализ больших данных, искусственный интеллект (ИИ) и робототехника. Согласно данным McKinsey, благодаря этим технологиям время простоя машин может быть сокращено на 30–50%, а затраты, связанные с качеством, – на 10–20%.
В этой статье рассмотрим, как ИИ используется в пяти отраслях производства, и что нужно знать лидерам отрасли о будущем индустрии.
Автомобильная промышленность
Производство автомобилей требует высокой точности, и ИИ помогает повысить этот показатель.
Например, компания Ford использует коботов для сварки, нанесения клея и задач контроля качества. Шесть коботов шлифуют поверхность кузова автомобиля за 35 секунд. Завод BMW в Спартанбурге, который производит 60% автомобилей BMW в США, применяет управляемых ИИ роботов, экономя $1 миллион в год и перераспределяя сотрудников.
Рынок ИИ в автомобильной промышленности, по прогнозам, достигнет $7 миллиардов к 2027 году, что подчеркивает ведущую роль этой отрасли в использовании ИИ на производстве.
Электронная промышленность
Производство электроники также требует высокой точности из-за сложной структуры компонентов. ИИ позволяет минимизировать ошибки, улучшить дизайн продуктов и ускорить вывод их на рынок.
Например, завод Samsung в Южной Корее использует автоматизированные транспортные средства (AGV), роботов и механические манипуляторы для сборки, транспортировки материалов и проверки качества продукции, включая смартфоны Galaxy S23 и Z Flip 5. Эти технологии помогают проверять до 30 000–50 000 компонентов, обеспечивая высокие стандарты качества.
Nvidia применяет ИИ для оптимизации расположения транзисторов на кремниевых подложках, что экономит время и снижает затраты. Одна из разработок Nvidia позволила оптимизировать дизайн с 2,7 миллионами ячеек и 320 макросами всего за три часа.
Растущий рынок и постоянные инновации делают использование ИИ стандартом для производителей электроники.
Аэрокосмическая и оборонная промышленность
ИИ повышает безопасность и надежность продукции, обеспечивая высокую точность производства компонентов и улучшая производительность систем. Рынок ИИ в авиации в 2022 году оценивался в $686,4 миллиона и, по прогнозам, будет расти со среднегодовым темпом более 20%.
Airbus, используя технологии Neural Concept, сократил время на прогнозирование аэродинамики самолета с одного часа до 30 миллисекунд благодаря машинному обучению. Это позволило инженерам провести 10 000 дополнительных изменений за то же время.
Компания Rolls-Royce, совместно с IFS, использует стратегию «синяя цифровая нить», включающую цифровые двойники и ИИ для предиктивного обслуживания, что увеличило интервал между первым снятием двигателя на 48%.
Пищевая промышленность
Производство продуктов питания и напитков требует строгого контроля качества, особенно в сегменте товаров массового потребления (FMCG), где важны скорость и точность. Поломки оборудования и брак могут замедлить производство, но интеграция ИИ повышает эффективность, снижает затраты и улучшает качество и безопасность продуктов.
Мировой рынок ИИ в пищевой промышленности к 2028 году достигнет $35,42 миллиарда.
Стартапы, специализирующиеся на предиктивном обслуживании, пользуются высоким спросом. Например, компания Augury Inc. помогла PepsiCo увеличить производственные мощности на 4 000 часов в год благодаря системам, сокращающим непредвиденные простои на четырех заводах Frito-Lay.
Фармацевтическая промышленность
Разработка лекарства обычно занимает десятилетие, плюс два года на вывод его на рынок. К тому же 90% препаратов не проходят клинические испытания, что возвращает процесс к началу. ИИ может ускорить разработку лекарств и повысить качество.
Pfizer, используя суперкомпьютеры IBM и ИИ, разработала лекарство Paxlovid от Covid-19 за четыре месяца, сократив вычислительное время на 80–90%.
Вот три направления, где ИИ решает задачи разработки лекарств:
- Прогнозирование структуры белков: Системы, такие как AlphaFold2, позволяют точно предсказывать структуру белков, экономя годы лабораторных исследований.
- Прогнозирование функций: ИИ-модели могут предсказывать, как молекулы взаимодействуют с целями, что улучшает терапевтические подходы.
- Разработка новых терапий: Алгоритмы ИИ используют большие объемы данных для проектирования белков, антител и структур мРНК. Например, Genesis Therapeutics применяет ИИ для прогнозирования эффективности и побочных эффектов новых лекарств.
Использование ИИ в разработке может привести к созданию 50 новых лекарств и $50 миллиардам доходов за десятилетие. Более 80 компаний уже внедряют ИИ, привлекая инвестиции от фармацевтических гигантов.