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AI 驅動的金屬製造,邁向零廢棄

金屬製造、預測分析中的人工智能

毫無疑問,任何公司都不是為了將產品送往廢料堆而製造,但是在金屬鑄造的過程中,五分之一的鑄件最終都淪為廢料。雖然有瑕疵的金屬大可回收,但是重加工既耗時又耗費能源。金屬業懷抱著原料和能源零廢棄這個崇高的目標,在製造與改善永續性的過程中,高度聚焦於減少瑕疵。

或許最大的挑戰是促使一個產業放棄行之數十年之久的實務,轉而迎接未來創新的工具與製程,而廠房正是求新求變的起點。

端對端客製化製造商 AI 解決方案創始者 Tvarit GmbH 的創辦人 Rahul Prajapat 表示:「若要讓工業界邁向零廢棄,必須先體認一件事,那就是製造 80% 的 KPI(關鍵效能指標)源於作業。「有了 AI,我們可以開始預測各項重要的 KPI,包括設備效率、生產品質、能源使用情況與碳足跡。」

這些預測可將報廢率減少 20% 至 50%,並且大幅降低能源費用,締造零廢棄的永續製程。

比較新方法與公司行號現行的方法,從熟悉的部分著手,有助於探索可能性。為了定義及改善製造品質與程序,很多人利用六標準差這個行之有年的方法。

Prajapat 表示:「廠房的人員利用這個六標準差方法,達成必要的效率。」「他們最初會先定義生產線的特定瑕疵類型、利用 Excel 工作表測量資料點,並且進行趨勢分析。這樣一來,管理人員便能進一步瞭解異常並著手改善。」

根據下列步驟,Tvarit 由 AI 驅動的品質控管系統與六標準差大幅重疊:

  • 瞭解問題陳述與可用的資料量,判斷客戶整備度
  • 找出缺少的指標,安裝可收集其他資訊的感測器
  • 準備 AI 方法,預測期望的產量
  • 執行根本原因分析,找出待改善的地方
  • 為廠房工程師指定推薦的設定

Prajapat 表示:「這幾個重疊之處讓廠房工程師與管理人員深具信心,舊式改善原本只能將報廢率降低 1% 或 2%,現今的改善成果則是達兩位數,徹底改變了他們的 KPI。」

AI + 網域知識有助於改善成果

但是光靠 AI 的解決方案並不完整。Tvarit Industrial AI Solution 這類平台透過模擬模式增加網域知識,創造出更準確的混合模式。這些模式包含的冶金知識,是以瞭解產品的特定瑕疵類型為基礎。

該平台包連線至邊緣伺服器的感測器,透過雲端將資訊傳送至使用預測性建模、評估與風險分析的 Tvarit AI 軟體。

Tvarit GmbH 研發主管暨資深合夥人 Juergen Halt 表示:「利用機器、生產線與工廠提供的資料,我們可以根據模式預測。」「我們整合所有資料,建立混合式模型時,可以模擬情況,做出更精準的預測。這就像是汽車內的自動巡航控制系統,但因為現在有了雷達,所以車子不會撞牆。」

工業 AI 解決方案包括三項元素:

  • Tvarit Industrial AI (TIA) 儲存了鋁壓鑄這類金屬製程適用的專業預訓練 AI 模組。
  • Tvarit Intelligent Monitoring (TIM) 會計算各項 KPI,包括機器可用度與效能、產品品質和能源消耗等。它執行於搭載 Intel® Xeon® 伺服器與 AWS 和 Azure 這類雲端平台的基礎架構。
  • Tvarit Observant Module (TOM) 這個硬體模組,包含會收集資料及標記元件以利追蹤的邊緣裝置。

Prajapat 表示:「TIA 是我們獨一無二的銷售主張。」「它會評估資料及預測風險。這個端對端解決方案可讓客戶挑選作業所需的模組。

鋁鑄件的預測性分析可減少廢棄

某個鋁鑄件製造商在設施採用了 Tvarit AI Solution,產生的即時可見度有助於改善報廢率。

Prajapat 表示:「鋁鑄件有兩大難題。」「首先,若要取得結果,瞭解生產的線圈優劣,需要耗時數小時,或者有時得花費一或兩天。公司因為缺少即時可見度,所以無法進行物流或供應鏈規劃。第二個難題是報廢率,在這個行業可能介於 6% 到 10%。

鋁製造商利用預測性分析 AI 模型,採用 Tvarit 適用於模鑄、焊接與冷成形的程序專用 AI 模型,解決了這幾個難題。該公司還利用工廠專用的客製化,透過適用於感測器資料分析的轉移學習技術,簡化擴充。

Prajapat 表示:「最大的影響是即時分析。」「程序發生任何缺陷,他們便可即時獲得深入解析。我們為這位客戶成功減少瑕疵達 35%。這正是我們設法為金屬業所有客戶締造的影響。」

Halt 表示:「變更的關鍵在於概念驗證和敏捷度。」另外,與客戶的團隊合作也是關鍵。這些是做出建設性轉變最重要的元素。」

作者簡介

Stephanie Vozza is a business writer who specializes in retail, technology, and finance. In 2006, she launched her own eCommerce brand and sold it five years later to FranklinCovey Products. Stephanie has written for companies that include Intel, Epson, Oracle, Smartsheet, Wells Fargo, First Citizens Bank, and Mastercard. She's a regular contributor to Fast Company where she covers leadership, careers, and technology. Stephanie's byline has also appeared in Forbes, Inc., Parade, Entrepreneur, and SUCCESS magazines.

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