Прибуток:
- Здатність визначати, де використовувати ШІ в ощадливому виробництві та циклах удосконалення процесів
- Можливість прискорити карту потоку створення цінностей, аналіз відходів і кроки DMAIC за допомогою структурованих підказок
- Здатність застосовувати дисципліну перевірки рекомендацій штучного інтелекту за допомогою польових даних і спостереження гемба
Промислове будівництво — це, по суті, дисципліна «робити краще»: виробляти більше цінності з тими ж ресурсами, робити відходи видимими, зменшувати мінливість. Штучний інтелект входить у цю дисципліну не як новий калькулятор чи чарівне рішення, а як потужний партнер у мисленні та кресленні. При правильному використанні він скорочує картографування потоку створення цінності, класифікацію відходів, дослідження першопричин і звіти про покращення з годин до хвилин. При неправильному використанні він створює пропозиції, які ніколи не бачили в цій галузі, які є «ідеальними на папері», але не можуть бути реалізовані в реальності. У цьому розділі ви дізнаєтесь, куди розмістити штучний інтелект у циклі ощадливого виробництва та як перевірити його результати.
Яку позицію займає штучний інтелект у вдосконаленні процесів?
Давайте розділимо проект покращення на три рівні: збір даних, аналіз/рішення, звітування/комунікація. AI допомагає з різною вагою в цих шарах.
шар
Роль ШІ
чоловіча роль
збір даних
Розробляє опитування/форму та впорядковує дані
Вимірює та спостерігає в полі (gemba)
аналіз/рішення
Формує гіпотези, пропонує методи, складає проекти розрахунків
Звіряє з даними, приймає рішення
Звітність
А3, презентація, автор резюме тексту
Контролює точність і тон
Слід зазначити, що штучний інтелект не може генерувати дані сам. Лише польове вимірювання дає фактичний час циклу машини, хвилини, які оператор чекає, скільки часу займає зміна матриці. ШІ організовує, інтерпретує та перетворює ці необроблені дані, які ви надаєте, у гіпотезу про покращення.
Порада: я завжди запитую ШІ: «Які дані мені потрібні?» Також запитайте: Створення правильного плану вимірювань перед початком вдосконалення набагато дешевше, ніж виконання аналізу з неправильними даними пізніше.
Сім відходів (Muda) і класифікація за ШІ
Зробити видимими відходи (muda) лежить в основі економічного виробництва. Класичні сім відходів: перевиробництво, очікування, непотрібне транспортування, надмірна обробка, інвентаризація, непотрібне переміщення та помилки. Часто «невикористаний людський потенціал» додається як восьме. ШІ дуже швидко розбиває опис процесу на ці категорії.
Посада: Ви промисловий інженер із досвідом економного виробництва. Завдання: Розділіть наступний опис процесу на 7 категорій відходів (муда). Для кожного визначення: (1) тип відходів, (2) доказове речення, (3) показник, який мені потрібно виміряти, (4) можливе швидке покращення. Опис процесу: """На конвеєрі в кожному циклі оператор проходить 6 метрів, щоб забрати деталь. Черга утворюється перед фарбувальною камерою в середньому 40 хвилин. Приблизно за одну зміну йде на переробку 12 деталей. На проміжному складі накопичується 3 дні напівфабрикатів.
Сила цієї підказки полягає в тому, що вона робить результат вимірним. Недостатньо сказати «є непотрібний рух»; Має бути можливість сказати «оператор проходить 6 метрів за цикл, загальна кількість Y метрів за X циклів на день». ШІ вказує доказову заяву та метрику для вимірювання, ви вимірюєте це в полі та вставляєте число.
Слабка підказка / Сильна підказка
Слабка підказка:
Назвіть відходи цієї виробничої лінії.
Це створює список без категорій, без доказів і без вимірювання; Швидше за все, повторюються поширені фрази «може бути надлишок, може бути термін очікування».
Потужна підказка:
Розділіть ці дані процесу на 7 категорій відходів, надайте доказову заяву для кожної, метрику, яку я маю виміряти, і оцінений вплив. Класифікуйте вплив як «низький/середній/високий» і напишіть обґрунтування. Дані: {{ ... }}
Різниця полягає в тому, що результат можна безпосередньо перетворити на план дій. Друга підказка дає таблицю з пріоритетами, яку можна вимірювати.
Прискорення циклу DMAIC за допомогою ШІ
Структура Six Sigma DMAIC (Define-Measure-Analyze-Improve-Control) є загальною мовою в проектах покращення. ШІ допомагає по-різному на кожному етапі:
- Визначити: проект визначення проблеми, обсягу проекту (SIPOC) і формулювання мети.
- Вимірювання: план вимірювання, форма збору даних, логіка розміру вибірки.
- Проаналізуйте: список гіпотез, риб'ячі кістки (Ісікава), можливі першопричини.
- Покращення: альтернативні рішення, пропозиції ECRS (Виключити-Об’єднати-Переставити-Спростити).
- Контроль: проект плану контролю, типова робоча інструкція та моніторинг KPI.
Створіть скелет Ісікави (ялинка) для наступної задачі. Проблема: «Шорсткість поверхні на верстаті з ЧПК перевищує цільову». Категорії: Машина, Метод, Матеріал, Людина, Вимірювання, Навколишнє середовище (6M). Напишіть 3-4 можливі причини під кожною категорією та вкажіть, які дані я маю зібрати для перевірки кожної причини.
Золоте правило тут залишається незмінним: кожна першопричина, запропонована ШІ, є гіпотезою, а не доказом. Причиною шорсткості поверхні може бути або не бути «знос ріжучого інструменту»; Лише дані про ресурс інструменту та експеримент підтверджують це.
Застереження: інколи штучний інтелект створює ланцюжки причин, які здаються дуже правдоподібними, але на ділі помилкові. Наприклад, легко сказати «помилка оператора» і часто несправедливо. Усуньте системні причини (методи, обладнання, вимірювання) за допомогою даних, перш ніж звинувачувати в першопричині людей.
Міні-кейс: скорочення часу зміни форми (SMED)
Зміна прес-форми в цеху з лиття пластмас під тиском займає в середньому 55 хвилин, і це створює значні втрати при малих партіях. Промисловий інженер Деніз записує на відео процес переходу та розраховує поетапний час (ці дані надходять з місця). Потім він надає ШІ список кроків і їх час:
Класифікуйте ці етапи зміни прес-форми як «внутрішні» (можна виконувати, коли машина зупинена) і «зовнішні» (можна виконувати, коли машина працює) відповідно до методу SMED. Позначте внутрішні кроки, які можна перемістити до зовнішніх, і напишіть попередню пропозицію щодо підготовки до кожного. Етапи та тривалість: {{ список }}
ШІ позначає такі кроки, як «доставлення нової форми до машини» та «підготовка болтів» як переносні для зовнішньої роботи, пропонуючи імпровізований візок. Деніз тестує цю пропозицію в полі; він стандартизує те, що справді застосовно. В результаті час перемикання зменшується з 55 хвилин до 32 хвилин. Критичний момент: штучний інтелект прискорив виконання плану, але польові випробування та стандартизація дійсно скоротили час.
Поширені помилки
- Обхід Gemba: впровадження результатів ШІ без спостереження за ними в полі. Він заснований на простому принципі «іди і дивись».
- Покладаючись на вигадані числа: інколи штучний інтелект створює неіснуючі числа, як-от «час циклу становить приблизно 45 секунд». Кожне число повинно підтверджуватися вимірюванням.
- Звинувачення в першопричині людей: прийняти перше пояснення, яке спадає на думку, це «необережність»; Не досліджуючи системні причини.
- Блокування єдиного рішення: вважаючи, що перша пропозиція штучного інтелекту є єдиним варіантом. Створіть принаймні 2-3 альтернативи та порівняйте їх відповідно до обмежень.
- Забути про етап контролю: зробити вдосконалення й залишити його без встановлення стандартних бізнес-показників і моніторингу KPI; Процес повертається до попереднього стану.
Підсумовуючи
- ШІ не створює даних у промисловому будівництві; Він упорядковує дані, які ви надаєте, інтерпретує їх і перетворює на гіпотезу покращення.
- Зробіть результат вимірюваним під час класифікації семи відходів: попросіть підтвердити заяву + метрику для вимірювання.
- Використовуйте ШІ як генератор чернеток на кожному етапі DMAIC, але завжди перевіряйте першопричини за допомогою даних.
- У таких методах, як SMED, ШІ прискорює план; Що дійсно скорочує час, так це польові випробування та стандартизація.
- Пропуск Гемби, покладання на вигадані цифри та забування фази перевірки – це найдорожчі помилки.
Аплікаційне завдання
Виберіть процес зі свого робочого місця (або реалістичний процес виробництва/надання послуг, який вам відомий). Спочатку поспостерігайте за полем протягом 5-10 хвилин і запам’ятайте фактичні кроки та приблизний час. Потім попросіть штучний інтелект проаналізувати процес за допомогою підказки живлення «7 класифікація відходів» у цьому пристрої. Для кожного виявлення відходів у вихідних даних: (a) порівняйте зі своїми спостереженнями, чи справді докази точні, (b) визначте принаймні один показник, який слід виміряти, (c) виберіть одну швидку пропозицію щодо покращення та оцініть її за логікою «внутрішня/зовнішня робота» або «ECRS». Нарешті, знайдіть приклад, коли визначення, створене штучним інтелектом, виявилося неправильним (або не може бути перевірено) у полі, і напишіть одним реченням, чому це було неправильно.