Daromadlar:
- Tejamkor ishlab chiqarish va jarayonlarni takomillashtirish davrlarida AIdan qayerda foydalanishni aniqlash qobiliyati
- Qiymat oqimi xaritasini, chiqindilarni tahlil qilish va DMAIC bosqichlarini tuzilgan ko'rsatmalar bilan tezlashtirish qobiliyati
- Dala ma'lumotlari va gemba kuzatuvi bilan AI bo'yicha tavsiyalarni tasdiqlash intizomini qo'llash qobiliyati
Sanoat muhandisligi aslida "yaxshiroq qilish" intizomidir: bir xil resurslar bilan ko'proq qiymat ishlab chiqarish, chiqindilarni ko'rinadigan qilish, o'zgaruvchanlikni kamaytirish. Sun'iy intellekt ushbu intizomga yangi kalkulyator yoki sehrli yechim sifatida emas, balki kuchli fikrlash va loyihalash sherigi sifatida kiradi. To'g'ri ishlatilsa, u qiymat oqimi xaritasini, chiqindilarni tasniflashni, ildiz sabablarini o'rganishni va takomillashtirish hisobotlarini soatlab daqiqalarga qisqartiradi. Noto'g'ri ishlatilsa, u hech qachon sohani ko'rmagan, "qog'ozda mukammal" bo'lgan, lekin haqiqatda amalga oshirib bo'lmaydigan takliflarni ishlab chiqaradi. Ushbu bo'limda siz AIni tejamkor ishlab chiqarish tsiklida qayerga joylashtirishni va uning chiqishini qanday tekshirishni o'rganasiz.
AI jarayonni takomillashtirishda qayerda turadi?
Keling, takomillashtirish loyihasini uchta qatlamga ajratamiz: ma'lumotlarni yig'ish, tahlil qilish / qaror, hisobot / aloqa. AI bu qatlamlarda turli og'irliklarga yordam beradi.
qatlam
AIning roli
erkakning roli
ma'lumotlar yig'ish
So'rov/shaklni loyihalashtiradi va ma'lumotlarni tartibga soladi
Daladagi o'lchovlar va kuzatuvlar (gemba)
tahlil/qaror
Gipotezalarni yaratadi, usullarni taklif qiladi, hisob-kitoblar loyihasini tuzadi
Ma'lumotlar bilan tasdiqlaydi, qaror qabul qiladi
Hisobot
A3, taqdimot, xulosa matni loyihasi muallifi
Aniqlik va ohangni nazorat qiladi
Shunisi e'tiborga loyiqki, AI ma'lumotlarni o'zi ishlab chiqara olmaydi. Faqat dala o'lchovi mashinaning haqiqiy aylanish vaqtini, operator kutgan daqiqalarni, qolipni o'zgartirish qancha davom etishini beradi. AI siz keltirgan ushbu xom ma'lumotlarni tartibga soladi, sharhlaydi va takomillashtirish gipotezasiga aylantiradi.
Maslahat: Men har doim AIdan "menga qanday ma'lumotlar kerak?" Deb so'rayman. Shuningdek, so'rang: takomillashtirishni boshlashdan oldin to'g'ri o'lchov rejasini tuzish, keyinchalik noto'g'ri ma'lumotlar bilan tahlil qilishdan ko'ra ancha arzon.
Yetti chiqindilar (Muda) va AI bo'yicha tasnifi
Chiqindilarni (muda) ko'rinadigan qilish tejamkor ishlab chiqarishning markazida yotadi. Klassik etti chiqindilar: ortiqcha ishlab chiqarish, kutish, keraksiz tashish, ortiqcha ishlov berish, inventarizatsiya, keraksiz harakat va xatolar. Ko'pincha "ishlatilmagan inson salohiyati" sakkizinchi sifatida qo'shiladi. AI jarayon haqidagi hikoyani ushbu toifalarga ajratishda juda tezdir.
Rol: Siz tejamkor ishlab chiqarishda tajribaga ega sanoat muhandisisiz. Vazifa: Quyidagi jarayon hikoyasini 7 ta chiqindilar (muda) toifalariga ajrating. Har bir aniqlash uchun: (1) chiqindilar turi, (2) dalil hukmi, (3) o'lchashim kerak bo'lgan metrik, (4) mumkin bo'lgan tez yaxshilanish. Jarayon tavsifi: """Yig'ish liniyasida operator detalni olish uchun har bir tsiklda 6 metr masofani bosib o'tadi. Bo'yoq kabinasi oldida o'rtacha 40 daqiqaga navbat hosil bo'ladi. Taxminan bir smenada 12 ta qism qayta ishlanadi. Oraliq omborda 3 kunlik yarim tayyor mahsulotlar to'planadi.
Ushbu taklifning kuchi shundaki, u chiqishni o'lchash mumkin bo'ladi. “keraksiz harakat bor” deyishning o‘zi kifoya emas; "Operator har bir tsiklda 6 metr, kuniga X tsiklda jami Y metr yuradi" deyish mumkin bo'lishi kerak. AI dalillar bayonoti va o'lchash uchun ko'rsatkichni ko'rsatadi, siz uni maydonda o'lchaysiz va raqamni kiritasiz.
Zaif taklif / Kuchli taklif
Zaif taklif:
Ushbu ishlab chiqarish liniyasidagi chiqindilarni nomlang.
Bu toifasiz, dalilsiz va o'lchovsiz ro'yxatni yaratadi; Katta ehtimol bilan, "ortiqcha zaxira bo'lishi mumkin, kutish davri bo'lishi mumkin" degan umumiy iboralar takrorlanadi.
Kuchli so'rov:
Ushbu jarayon ma'lumotlarini chiqindilarning 7 toifasiga ajrating, har biri uchun dalil bayonotini, o'lchashim kerak bo'lgan ko'rsatkichni va taxminiy ta'sirni taqdim eting. Ta'sirni "past/o'rta/yuqori" deb tasniflang va mantiqiy asosni yozing. Maʼlumotlar: {{ ... }}
Farqi shundaki, natija to'g'ridan-to'g'ri harakatlar rejasiga aylanishi mumkin. Ikkinchi taklif ustuvor, o'lchanadigan jadvalni beradi.
AI yordamida DMAIC tsiklini tezlashtirish
Olti Sigma ning DMAIC ramkasi (aniqlash-o'lchash-tahlil qilish-yaxshilash-nazorat qilish) takomillashtirish loyihalarida umumiy tildir. AI har bir bosqichda turlicha yordam beradi:
- Aniqlang: muammo ta'rifi loyihasi, loyiha doirasi (SIPOC) va maqsad bayoni.
- O'lchov: O'lchov rejasi, ma'lumotlarni yig'ish shakli, namuna o'lchami mantig'i.
- Tahlil qiling: Gipotezalar ro'yxati, baliq suyaklari (Ishikawa), mumkin bo'lgan ildiz sabablari.
- Yaxshilash: Yechim muqobillari, ECRS (Yo‘q qilish-Birlashtirish-Qayta tartiblash-Soddalashtirish) takliflari.
- Nazorat: Nazorat rejasi loyihasi, standart ish yo'riqnomasi va KPI monitoringi.
Quyidagi muammo uchun Ishikava (baliq suyagi) skeletini yarating. Muammo: "CNC mashinasida sirt pürüzlülüğü maqsaddan yuqori." Kategoriyalar: Mashina, Usul, Materiallar, Inson, O'lchov, Atrof-muhit (6M). Har bir toifa ostida 3-4 ta mumkin bo'lgan sabablarni yozing va har bir sababni tekshirish uchun qanday ma'lumotlarni to'plashim kerakligini ko'rsating.
Bu erda oltin qoida doimiy bo'lib qolmoqda: AI tomonidan taklif qilingan har bir asosiy sabab dalil emas, gipotezadir. Sirt pürüzlülüğünün sababi "kesuvchi asbobning aşınması" bo'lishi mumkin yoki bo'lmasligi mumkin; Buni faqat asbobning ishlash muddati ma'lumotlari va tajriba tasdiqlaydi.
Diqqat: AI ba'zida juda mantiqiy ko'rinadigan, lekin erda noto'g'ri bo'lgan sabablar zanjirini tuzadi. Misol uchun, "operator xatosi" deb aytish oson va ko'pincha adolatsizdir. Asosiy sababni odamlarga yuklashdan oldin tizimli sabablarni (usullar, uskunalar, o'lchovlar) ma'lumotlar bilan yo'q qiling.
Mini kassa: qolipni o'zgartirish vaqtini qisqartirish (SMED)
Plastmassa quyish ustaxonasida mog'or o'zgarishi o'rtacha 55 daqiqa davom etadi va bu kichik partiyalarda katta yo'qotishlarni keltirib chiqaradi. Sanoat muhandisi Deniz o'zgartirish jarayonini videotasvirga oladi va bosqichma-bosqich vaqtlarni hisoblaydi (bu ma'lumotlar daladan olingan). Keyin u AIga qadamlar ro'yxatini va ularning vaqtini beradi:
Ushbu qolipni o'zgartirish bosqichlarini SMED usuliga ko'ra "ichki" (mashina to'xtatilganda amalga oshirilishi mumkin) va "tashqi" (mashina ishlayotgan vaqtda amalga oshirilishi mumkin) deb tasniflang. Tashqi bosqichlarga ko'chirilishi mumkin bo'lgan ichki bosqichlarni belgilang va har biri uchun dastlabki tayyorgarlik taklifini yozing. Qadamlar va muddatlar: {{ list }}
AI "yangi qolipni mashinaga olib kelish" va "boltlarni tayyorlash" kabi qadamlarni tashqi ish uchun ko'chma sifatida belgilaydi va vaqtinchalik aravani taklif qiladi. Deniz bu taklifni dalada sinab ko'rmoqda; u haqiqatda qo'llanilishi mumkin bo'lgan narsani standartlashtiradi. Natijada, o'tish vaqti 55 daqiqadan 32 daqiqagacha kamayadi. Muhim nuqta: AI rejani tezlashtirdi, ammo bu vaqtni qisqartirgan dala sinovi va standartlashtirish edi.
Umumiy xatolar
- Gembani chetlab o'tish: AI chiqishini dalada kuzatmasdan amalga oshirish. U oddiy "borib ko'r" tamoyiliga asoslanadi.
- O'ylab topilgan raqamlarga tayanish: AI ba'zida mavjud bo'lmagan raqamlarni ishlab chiqaradi, masalan, "tsikl vaqti taxminan 45 soniya". Har bir raqam o'lchov bilan qo'llab-quvvatlanishi kerak.
- Asl sababni odamlarga yuklash: “Ehtiyotsizlik” aqlga kelgan birinchi tushuntirishni qabul qilish; Tizimli sabablarni o'rganmaslik.
- Bitta yechimda qulflash: AIning birinchi taklifi yagona variant deb o'ylash. Kamida 2-3 muqobilni yarating va ularni cheklovlarga qarab solishtiring.
- Nazorat bosqichini unutish: takomillashtirishni amalga oshirish va uni standart biznes va KPI monitoringini o'rnatmasdan qoldirish; Jarayon avvalgi holatiga qaytadi.
Xulosa
- AI sanoat muhandisligida ma'lumotlarni ishlab chiqarmaydi; U siz keltirgan ma'lumotlarni tartibga soladi, ularni sharhlaydi va yaxshilash gipotezasiga aylantiradi.
- Etti chiqindilarni tasniflashda chiqishni o'lchash mumkin bo'lsin: dalil bayonotini + o'lchash uchun metrikani so'rang.
- DMAIC ning har bir bosqichida AI dan qoralama generatori sifatida foydalaning, lekin har doim asosiy sabablarni ma'lumotlar bilan tekshiring.
- SMED kabi texnikalarda AI rejani tezlashtiradi; Haqiqatan ham vaqtni qisqartiradigan narsa - bu dala sinovi va standartlashtirish.
- Gembani o'tkazib yuborish, o'ylab topilgan raqamlarga tayanish va tekshirish bosqichini unutish eng qimmat xatolardir.
Ilova vazifasi
O'zingizning ish joyingizdan jarayonni tanlang (yoki siz biladigan real ishlab chiqarish/xizmat jarayoni). Birinchidan, 5-10 daqiqa davomida maydonni kuzatib boring va haqiqiy qadamlar va taxminiy vaqtlarga e'tibor bering. Keyin AIga ushbu qurilmadagi "7 chiqindilarni tasniflash" quvvat ko'rsatmasi yordamida jarayonni tahlil qiling. Chiqarishda chiqindilarning har bir aniqlanishi uchun: (a) dalillar haqiqatan ham to'g'ri yoki yo'qligini kuzatishingiz bilan solishtiring, (b) o'lchanishi kerak bo'lgan kamida bitta ko'rsatkichni aniqlang, (c) bitta tezkor takomillashtirish taklifini tanlang va uni "ichki/tashqi ish" yoki "ECRS" mantig'i bilan baholang. Nihoyat, AI tomonidan ishlab chiqarilgan aniqlanish sohada noto'g'ri bo'lib chiqqan (yoki tekshirib bo'lmaydigan) misolni toping va nima uchun noto'g'ri ekanligini bir jumla bilan yozing.