Il mondo odierno sembra consumato dalle paure sull'intelligenza artificiale, altrimenti nota come AI. Scrittori, giornalisti, copywriter pubblicitari, insegnanti e artisti temono che i loro posti di lavoro vengano persi a causa dei computer, ma nel settore manifatturiero applichiamo da decenni un sottoinsieme di AI alla produzione con risultati positivi.
Come altre forme di AI, il Machine Learning o ML raccoglie grandi quantità di dati e analizza le informazioni per prendere decisioni informate su vari aspetti del processo di produzione. Il calcolo attinge alle "esperienze" nella produzione in modo rapido e accurato, fornendo a un'azienda la conoscenza collettiva di potenzialmente milioni di lavoratori e punti di esecuzione in un breve lasso di tempo.
Per aziende come Potomac, il ML può apportare miglioramenti nei processi di produzione attraverso diversi percorsi.
Manutenzione predittiva
Essere in grado di predire il futuro era in passato intuitivo ed esperienziale, spesso basato solo su una manciata di esperienze umane. Oggi, utilizzando metodologie e tecniche di analisi statistica, grandi set di dati provenienti dal nostro reparto di fabbrica possono modellare eventi come quando le macchine si guasteranno. Ovviamente, questa conoscenza ha permesso a Potomac di mettere in atto sistemi per prevedere e gestire i risultati futuri prima che si verifichino.
I guasti non pianificati sono l'incubo di tutte le linee di produzione, bloccando la produzione e ritardando le consegne degli ordini. Aggiungendo strumenti di analisi predittiva, siamo in grado di mantenere un'elevata probabilità di consegna puntuale per le parti critiche dei nostri clienti.
Controllo di qualità
Sebbene tempi di consegna rapidi siano importanti per i clienti di Potomac, le parti devono soddisfare contemporaneamente specifiche esigenti. Ciò è particolarmente vero quando si fabbricano su piccole scale spaziali per applicazioni in microfluidica e dispositivi medici. L'analisi delle cause alla radice (RCA) è uno strumento più potente quando l'apprendimento automatico viene aggiunto alle procedure RCA manuali per identificare modelli da set di dati molto più grandi. I "Big Data" sono quindi più accurati e interamente basati sui dati, il che elimina i pregiudizi umani.
L'automazione nei sistemi di controllo qualità di Potomac garantisce che i pezzi dei nostri clienti siano della massima qualità e rispettino sempre le specifiche.
Gestione della catena di approvvigionamento
Come abbiamo imparato durante il Covid, le interruzioni nelle catene di fornitura possono bloccare completamente la produzione manifatturiera. Gli algoritmi di ML possono anche essere utilizzati per rivedere rapidamente grandi quantità di dati su modelli di spedizione, inventario e tendenze dei clienti per anticipare le interruzioni e istituire soluzioni alternative per mantenere la produzione fluida.
In Potomac, la consegna puntuale delle parti critiche dei nostri clienti con elevata qualità è fondamentale. Il Machine Learning è solo uno degli strumenti che utilizziamo per guidare il settore nella produzione ad alto volume per prodotti biotecnologici, microfluidici, aerospaziali, automobilistici e di consumo.
