怎樣可以將人工智能技術(shù)融入到生產(chǎn)和物流中去
掃描二維碼
隨時(shí)隨地手機(jī)看文章
現(xiàn)代摩比斯宣布已經(jīng)研發(fā)出利用人工智能檢測(cè)質(zhì)量缺陷的算法,同時(shí),公司已經(jīng)成功開(kāi)發(fā)了可學(xué)習(xí)外部環(huán)境變化、預(yù)測(cè)售后零部件需求的人工智能模型,計(jì)劃在今年上半年投入運(yùn)營(yíng)。
去年,現(xiàn)代摩比斯成功將人工智能軟件檢驗(yàn)系統(tǒng)與文件搜索系統(tǒng)(MAIBOT)應(yīng)用至研發(fā)領(lǐng)域,此次更是將人工智能技術(shù)擴(kuò)大應(yīng)用至生產(chǎn)及物流領(lǐng)域。
為了解決此前因技術(shù)限制而造成的各種效率低下的問(wèn)題,現(xiàn)代摩比斯在全公司的層面上,積極開(kāi)發(fā)運(yùn)用人工智能技術(shù)。人工智能技術(shù)能夠在積累大量數(shù)據(jù)后實(shí)現(xiàn)機(jī)器自主學(xué)習(xí),若加快實(shí)現(xiàn)技術(shù)的應(yīng)用,可開(kāi)發(fā)出更加完善的模型。
利用人工智能技術(shù)檢測(cè)質(zhì)量缺陷、提高質(zhì)量及業(yè)務(wù)效率,使用范圍將擴(kuò)大至國(guó)際市場(chǎng)
現(xiàn)代摩比斯獨(dú)立開(kāi)發(fā)了以圖像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的質(zhì)量缺陷檢測(cè)算法,已經(jīng)將其運(yùn)用于生產(chǎn)尖端零部件的鎮(zhèn)川工廠的電動(dòng)轉(zhuǎn)向設(shè)備-電子控制單元(MDPS ECU)生產(chǎn)線。
電子控制單元(ECU)作為電子零部件的“大腦”,由在印制電路板(PCB)上插入無(wú)數(shù)個(gè)小的元件制作而成。電子控制單元作為一種電子設(shè)備,需要經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的質(zhì)量檢測(cè),但由于檢測(cè)方法有限,質(zhì)量合格的產(chǎn)品也極有可能無(wú)法通過(guò)檢測(cè)。這類(lèi)產(chǎn)品需要再次由有經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)人員進(jìn)行肉眼檢測(cè),確認(rèn)是否存在質(zhì)量問(wèn)題。
現(xiàn)代摩比斯意識(shí)到此過(guò)程會(huì)降低生產(chǎn)效率,嘗試讓人工智能電腦學(xué)習(xí)不同形態(tài)的樣品,達(dá)到能夠精確判斷產(chǎn)品質(zhì)量的水平。目前該算法的準(zhǔn)確率為98%以上,隨著數(shù)據(jù)的不斷積累,其準(zhǔn)確率將達(dá)到100%。
現(xiàn)代摩比斯在對(duì)自主開(kāi)發(fā)的算法進(jìn)行修改后,可以將其應(yīng)用到其他印制電路板上。之前此算法只能應(yīng)用在一條生產(chǎn)線上,而在今年之內(nèi),其使用范圍將擴(kuò)大至五條生產(chǎn)線。同時(shí),公司計(jì)劃在中國(guó)天津及其他海外生產(chǎn)此電子設(shè)備的工廠投入運(yùn)用此算法。
新模型可學(xué)習(xí)外部變化,提高AS零部件需求值,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度
現(xiàn)代摩比斯負(fù)責(zé)供應(yīng)現(xiàn)代起亞汽車(chē)售后零部件,提供包括已停產(chǎn)汽車(chē)在內(nèi)的244種車(chē)型的270萬(wàn)個(gè)售后零部件。現(xiàn)代摩比斯為了迅速提供顧客所需零部件,在韓國(guó)建設(shè)了4個(gè)物流中心、22個(gè)零件營(yíng)業(yè)廳、1200余家代理店,構(gòu)建了細(xì)致的供貨網(wǎng)絡(luò),然而由于產(chǎn)品數(shù)量巨大,季節(jié)、天氣、司機(jī)駕駛習(xí)慣、車(chē)輛數(shù)量、各車(chē)型檢測(cè)時(shí)間等外部因素都會(huì)影響售后零部件需求量,庫(kù)存管理仍然面臨著許多難題。
為此,現(xiàn)代摩比斯以之前的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對(duì)未來(lái)一年間所需售后零件數(shù)量進(jìn)行預(yù)測(cè),提前確保產(chǎn)品供應(yīng)。通過(guò)不斷完善此統(tǒng)計(jì)模型,目前平均預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度已達(dá)90%以上,但部分深受外部因素影響的零部件,因外部因素?cái)?shù)量甚巨,其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度有所下降。
為提高此類(lèi)零部件需求量的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度,現(xiàn)代摩比斯通過(guò)人工智能電腦分析以往數(shù)據(jù)及預(yù)測(cè)的未來(lái)外部環(huán)境。機(jī)器學(xué)習(xí)模型能學(xué)習(xí)由溫度變化引起的剎車(chē)零件磨損率變化,提前對(duì)天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,預(yù)測(cè)剎車(chē)零件需求量。需求預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確度提高之后,不僅可以節(jié)約物流成本,同時(shí)可及時(shí)為顧客提供售后零部件,最大程度提升顧客滿(mǎn)意度。
今后,現(xiàn)代摩比斯將在生產(chǎn)、物流、質(zhì)量、IT等全部產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域運(yùn)用針對(duì)性人工智能技術(shù),不斷提高業(yè)務(wù)效率。
現(xiàn)代摩比斯IT企劃室室長(zhǎng)表示:“隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,可解決大部分各產(chǎn)業(yè)部門(mén)由于技術(shù)限制而導(dǎo)致的效率低下的問(wèn)題。我們將匯總目前各部門(mén)待改善的問(wèn)題,按優(yōu)先順序依次投入人工智能技術(shù),實(shí)現(xiàn)全方位的經(jīng)營(yíng)創(chuàng)新?!?/p>
來(lái)源:科技共論