Табыстар:
- Үнемді өндірісте және процесті жақсарту циклдарында AI-ны қайда қолдану керектігін анықтау мүмкіндігі
- Құндылық ағынының картасын, қалдықтарды талдауды және құрылымдық шақырулармен DMAIC қадамдарын жылдамдату мүмкіндігі
- Дала деректерімен және гембаны бақылаумен AI ұсыныстарын тексеру пәнін қолдану мүмкіндігі
Өнеркәсіптік инженерия негізінен «жақсы істеу» пәні болып табылады: бірдей ресурстармен көбірек құндылық жасау, қалдықтарды көрінетін ету, өзгермелілікті азайту. Жасанды интеллект бұл пәнге жаңа калькулятор немесе сиқырлы шешім ретінде емес, күшті ойлау және жобалық серіктес ретінде кіреді. Дұрыс пайдаланған кезде ол құн ағынын салыстыруды, қалдықтарды жіктеуді, түпкі себептерді зерттеуді және жақсарту есептерін сағаттан минутқа дейін азайтады. Қате қолданылғанда, ол ешқашан өрісті көрмеген, «қағазда мінсіз», бірақ шын мәнінде жүзеге асырылмайтын ұсыныстарды шығарады. Бұл бөлімде сіз AI-ны үнемді өндіріс циклінде қайда орналастыру керектігін және оның өнімін қалай тексеру керектігін үйренесіз.
Жақсарту процесінде AI қай жерде?
Жақсарту жобасын үш деңгейге бөлейік: деректерді жинау, талдау/шешім, есеп беру/байланыс. AI осы қабаттардағы әртүрлі салмақпен көмектеседі.
қабат
АИ рөлі
адамның рөлі
деректер жинау
Сауалнама/форманы құрастырады және деректерді реттейді
Даладағы шаралар мен бақылаулар (гемба)
талдау/шешім
Гипотеза жасайды, әдістерді ұсынады, есептеулер жобасын жасайды
Деректермен тексереді, шешім қабылдайды
Есеп беру
А3, презентация, қысқаша мәтіннің жобасының авторы
Дәлдік пен тонды басқарады
Айта кету керек, AI деректерді өзі жасай алмайды. Тек өрісті өлшеу машинаның нақты циклінің уақытын, оператор күтетін минуттарды, қалыптың өзгеруі қанша уақытты қажет ететінін береді. Жасанды интеллект сіз келтірген бастапқы деректерді ұйымдастырады, түсіндіреді және жақсарту гипотезасына айналдырады.
Кеңес: Мен әрқашан AI-дан «маған қандай деректер керек?» Деп сұраймын. Сондай-ақ сұраңыз: Жақсартуды бастамас бұрын дұрыс өлшеу жоспарын құру кейінірек қате деректермен талдау жасаудан әлдеқайда арзанырақ.
Жеті қалдықтар (Муда) және AI бойынша жіктелуі
Қалдықтарды (муда) көрнекі ету – үнемді өндірістің негізінде жатыр. Классикалық жеті қалдықтар: артық өндіру, күту, қажетсіз тасымалдау, артық өңдеу, түгендеу, қажетсіз қозғалыс және қателер. Көбінесе «пайдаланбаған адами әлеует» сегізінші ретінде қосылады. AI процесті осы санаттарға бөлуде өте жылдам.
Рөл: Сіз үнемді өндірісте тәжірибесі бар өнеркәсіптік инженерсіз. Тапсырма: Келесі процесті 7 қалдық (муда) категориясына бөліңіз. Әрбір анықтау үшін: (1) қалдықтардың түрі, (2) дәлелді сөйлем, (3) өлшеу керек метрика, (4) ықтимал жылдам жақсарту. Процестің сипаттамасы: """Құрастыру линиясында оператор бөлшекті алу үшін әр циклде 6 метр жүреді. Бояу кабинасының алдында орта есеппен 40 минутқа кезек пайда болады. Бір ауысымда шамамен 12 бөлік қайта өңделеді. Аралық қоймада 3 күн жартылай фабрикаттар жиналады.
Бұл шақырудың күші - бұл шығысты өлшенетін етеді. «Қажетсіз қозғалыс бар» деп айту жеткіліксіз; «Оператор бір циклде 6 метр жүреді, күніне X циклында жалпы Y метр» деп айтуға болады. AI дәлелдеме мәлімдемесін және өлшеуге арналған метриканы көрсетеді, сіз оны өрісте өлшеп, нөмірді қосасыз.
Әлсіз шақыру / Күшті шақыру
Әлсіз шақыру:
Осы өндірістік желідегі қалдықтарды атаңыз.
Бұл санатсыз, дәлелсіз және өлшемсіз тізімді жасайды; Сірә, «артық қор болуы мүмкін, күту кезеңі болуы мүмкін» деген жалпы тіркестер қайталанады.
Күшті шақыру:
Бұл процесс деректерін қалдықтардың 7 санатына бөліңіз, әрқайсысы үшін дәлел мәлімдемесін, өлшеу керек метрика мен болжалды әсерді қамтамасыз етіңіз. Әсерді «төмен/орта/жоғары» деп жіктеп, негіздемесін жаз. Деректер: {{ ... }}
Айырмашылығы мынада, нәтиже тікелей әрекет жоспарына аударылуы мүмкін. Екінші нұсқау басымдықты, өлшенетін кестені береді.
AI көмегімен DMAIC циклін жылдамдату
Six Sigma DMAIC құрылымы (анықтау-өлшеу-талдау-жақсарту-бақылау) жақсарту жобаларындағы ортақ тіл болып табылады. AI әр кезеңде әртүрлі көмектеседі:
- Анықтаңыз: мәселенің анықтамасының жобасы, жоба ауқымы (SIPOC) және мақсат туралы мәлімдеме.
- Өлшем: Өлшем жоспары, мәліметтерді жинау формасы, үлгі өлшемі логикасы.
- Талдау: Гипотезалар тізімі, балық сүйектері (Ишикава), мүмкін болатын түпкі себептер.
- Жақсарту: шешімнің баламалары, ECRS (жою-біріктіру-қайта реттеу-жеңілдету) ұсыныстары.
- Бақылау: Бақылау жоспарының жобасы, жұмыстың типтік нұсқауы және KPI мониторингі.
Келесі есеп үшін Ишикава (майшабақ) қаңқасын жасаңыз. Мәселе: «CNC машинасының бетінің кедір-бұдырлығы мақсаттан жоғары». Санаттар: Машина, әдіс, материал, адам, өлшем, қоршаған орта (6М). Әр санаттың астына 3-4 ықтимал себептерді жазыңыз және әрбір себепті тексеру үшін қандай деректерді жинау керектігін көрсетіңіз.
Мұндағы алтын ереже тұрақты болып қалады: AI ұсынған әрбір түпкі себеп дәлел емес, гипотеза. Бетінің кедір-бұдырының себебі «кескіш құралдың тозуы» болуы мүмкін немесе болмауы мүмкін; Мұны тек құралдың қызмет ету мерзімі туралы деректер мен тәжірибе ғана растайды.
Абайлаңыз: AI кейде өте ақылға қонымды болып көрінетін, бірақ жерде дұрыс емес себептер тізбегін жасайды. Мысалы, «оператор қатесі» деп айту оңай және жиі әділетсіз. Негізгі себепке адамдарды кінәламас бұрын, жүйелі себептерді (әдістер, жабдықтар, өлшемдер) деректермен жойыңыз.
Шағын корпус: қалыпты өзгерту уақытын қысқарту (SMED)
Пластикалық бүрку цехында қалыптарды өзгерту орта есеппен 55 минутты алады, бұл шағын партияларда үлкен шығындарға әкеледі. Өнеркәсіп инженері Дениз ауысу процесін бейнетаспаға түсіріп, кезең-кезеңмен уақыттарды есептейді (бұл деректер даладан алынған). Содан кейін ол AI-ға қадамдар тізімін және олардың уақытын береді:
Бұл қалып өзгерту қадамдарын SMED әдісіне сәйкес «ішкі» (машина тоқтаған кезде орындауға болады) және «сыртқы» (машина жұмыс істеп тұрған кезде орындауға болады) деп жіктеңіз. Сыртқы қадамдарға жылжытуға болатын ішкі қадамдарды белгілеп, әрқайсысына алдын ала дайындық ұсынысын жазыңыз. Қадамдар мен ұзақтығы: {{ тізім }}
AI «жаңа қалыпты машинаға әкелу» және «болттарды дайындау» сияқты қадамдарды сыртқы жұмысқа портативті ретінде белгілеп, уақытша арбаны ұсынады. Дениз бұл ұсынысты далада сынап жатыр; ол шын мәнінде қолдануға болатын нәрсені стандарттайды. Нәтижесінде ауысу уақыты 55 минуттан 32 минутқа дейін азаяды. Маңызды сәт: AI жоспарды жылдамдатты, бірақ уақытты шынымен қысқартқан далалық сынақтар мен стандарттау болды.
Жалпы қателер
- Gemba-ны айналып өту: AI шығысын далада бақыламай жүзеге асыру. Ол қарапайым «барып көр» принципіне негізделген.
- Жасалған сандарға сүйену: AI кейде «цикл уақыты шамамен 45 секунд» сияқты жоқ сандарды шығарады. Әрбір санды өлшеу арқылы қолдау керек.
- Адамның негізгі себебін кінәлау: Ойға келген бірінші түсініктемені қабылдау – «бейқамдық»; Жүйелік себептерді зерттемейді.
- Жалғыз шешімде құлыптау: AI бірінші ұсынысы жалғыз нұсқа деп ойлау. Кем дегенде 2-3 балама жасаңыз және оларды шектеулерге сәйкес салыстырыңыз.
- Бақылау кезеңін ұмыту: жақсартуды жасау және оны стандартты бизнес пен KPI мониторингінсіз қалдыру; Процесс бұрынғы күйіне оралады.
Қысқаша айтқанда
- AI өнеркәсіптік инженерияда деректерді шығармайды; Ол сіз әкелген деректерді жүйелейді, оны түсіндіреді және оны жақсарту гипотезасына айналдырады.
- Жеті қалдықтарды жіктеу кезінде нәтижені өлшенетін етіп жасаңыз: дәлелдемені сұраңыз + өлшеу үшін метрика.
- AI-ны DMAIC-тің әрбір кезеңінде жобалық генератор ретінде пайдаланыңыз, бірақ әрқашан деректермен түбірлік себептерді тексеріңіз.
- SMED сияқты әдістерде AI жоспарды жылдамдатады; Уақытты шынымен қысқартатын нәрсе - далалық сынақтар мен стандарттау.
- Gemba-ны өткізіп жіберу, құрастырылған фигураларға сүйену және тексеру кезеңін ұмыту - ең қымбат қателер.
Қолданбалы тапсырма
Өзіңіздің жұмыс орныңыздан (немесе сіз білетін нақты өндіріс/қызмет процесін) процесті таңдаңыз. Алдымен өрісті 5-10 минут бақылаңыз және нақты қадамдар мен болжалды уақыттарды белгілеңіз. Содан кейін AI осы құрылғыдағы «7 қалдық классификациясы» қуат сигналын пайдаланып процесті талдауын сұраңыз. Шығарылымдағы қалдықтардың әрбір анықталуы үшін: (a) дәлелдердің шын мәнінде дәл екендігін бақылауыңызды салыстырыңыз, (b) өлшенетін кем дегенде бір метриканы анықтаңыз, (c) бір жылдам жақсарту ұсынысын таңдап, оны «ішкі/сыртқы тапсырма» немесе «ECRS» логикасы арқылы бағалаңыз. Соңында, AI жасаған анықтаманың өрісте қате (немесе тексеру мүмкін емес) болып шыққан мысалын табыңыз және оның неге дұрыс емес екенін бір сөйлеммен жазыңыз.