10 ting du ikke visste om industriell AI

AI er overalt om dagen – som hype, buzzord og fremtidsvisjon. Men bak overskriftene har AI allerede fått konkrete bruksområder i industrien. Her er 10 ting du kanskje ikke visste om hvordan industriell AI brukes i produksjonsbedrifter.

Kunstig intelligens høres ut som noe fremtidsrettet, men selve konseptet ble introdusert allerede på 1950-tallet. Begrepet «Artifical Intelligence» ble brukt for første gang på en workshop ved Dartmouth College i USA i 1956. Forskerne så for seg maskiner som kunne lære og tenke selv – men de manglet datakraft, lagring og tilstrekkelig data til å gjøre det mulig. 

Først de siste tiårene, med store fremskritt innen prosessorkraft, skyteknologi og tilgang på industrielle data, har det blitt praktisk mulig å ta i bruk AI i produksjonsmiljøer.

Les også: Hvorfor er industriell AI det neste store steget i produksjonsindustrien?

Mange tenker på roboter eller automatiserte maskiner med menneskelignende egenskaper når man hører begrepet kunstig intelligens. Men i industrien foregår det meste av AI-arbeidet langt fra robotarmen. Her handler AI om å analysere store mengder data – som temperatur, trykk, produksjonstid og avvik – og bruke mønstrene til å ta bedre beslutninger. Det er altså usynlig intelligens som gjør produksjonen mer effektiv, uten at en eneste robot trenger å bevege seg.

Ikke bare kjører industriell AI usynlig i bakgrunnen – ulike systemer bruker ofte AI uten at du vet det. Mange moderne produksjonssystemer inkluderer allerede algoritmer som justerer parametere, forslår optimal rekkefølge på operasjoner eller varsler om unormale mønstre. Hvis du får varsling om en «anbefalt verdi» eller «optimal plan» er det ofte AI som står bak. 

AI er altså ikke nødvendigvis en egen løsning, men en funksjon som kan styrke eksisterende programvarer som SCADA, MES, planleggingsverktøy og vedlikeholdssystemer.

Tidligere krevde AI enorme mengder data og måneder med datainnsamling før du kunne komme i gang. Det er ikke lenger tilfelle: Moderne AI-løsninger kan trenes mye mindre data enn tidligere, takket være smartere teknologi og algoritmer. 

Mange industribedrifter har allerede all dataen de trenger for å komme i gang med AI. Historiske data fra SCADA-systemer, PLS-er, sensorer og MES kan ofte brukes til å trene AI-modeller og gi nok datagrunnlag til å gi resultater – uten å installere én eneste ny sensor. 

Les også: Slik kan AI brukes i SCADA-systemer

Industriell AI er ikke begrenset til én type oppgave, den kan bidra i nesten alle ledd av produksjonen.

Ved å analysere mønstre i historiske data lærer AI seg å kjenne igjen mikroskopiske avvik i produksjonsprosessen, f.eks. i vibrasjon, temperatur eller strømforbruk, som kan være tegn på at en feil vil oppstå. AI oppdager dette lenge før operatøren kan se det, og før maskinen selv gir feilmelding. 

Denne teknologien, kalt prediktivt vedlikehold, gjør det mulig å planlegge inngrep før feilen oppstår, redusere nedetid og forlenge levetiden til utstyret.  

Industriell AI kan brukes til å optimalisere energiforbruket, redusere overproduksjon og minimere svinn i produksjonen. Smarte algoritmer kan justere prosessparametere i sanntid for å unngå unødvendig energiforbruk, eller oppdage kvalitetsavvik før råvarer blir brukt. Resultatet er mindre miljøpåvirkning, en mer bærekraftig produksjon og lavere kostnader.

En vanlig bekymring er at AI skal erstatte mennesker. Dette er ikke tilfellet i industrien. Her brukes AI i hovedsak til å automatisere repeterende og tidkrevende oppgaver, som å analysere store mengder data, overvåke prosesser eller identifisere avvik. Dette gir ansatte mer tid til å bruke kompetansen der den trengs, på problemløsning, forbedringsarbeid og beslutninger. I stedet for å «ta over» jobber, gjør AI det enklere og raskere å gjøre jobben.

Teknologi alene er ikke nok. Det er kombinasjonen av AI og menneskelig prosessforståelse som gir resultater. Ingen kjenner produksjonen bedre enn de som jobber med den, og det gjør dem uvurderlige i AI-prosjekter.

Industriell AI er ikke kun forbeholdt store, avanserte fabrikker. Mange moderne løsninger er modulbaserte, skybaserte og utviklet for å kunne skaleres etter behov. Det gjør det mulig for små og mellomstore produksjonsbedrifter å ta i bruk AI, uten store investeringer. Dermed er AI ikke bare for de største – men også noe du kan ta i bruk.