Влияние искусственного интеллекта на производство электроники

Искусственный интеллект (ИИ) является источником изменений для многих отраслей, и производство электроники не является исключением. От ускорения разработки продуктов до повышения качества и укрепления цепочек поставок, ИИ революционизирует способы, которыми производители электроники проектируют, создают прототипы, закупают и собирают свою продукцию. Для инженеров-электронщиков и специалистов по производству понимание этих изменений, вызванных ИИ, жизненно важно для поддержания актуальности в быстро развивающемся секторе.

От концепции до создания: ИИ ускоряет проектирование

Одно из наиболее значительных воздействий ИИ на производство электроники заключается в том, что он ускоряет разработку и проектирование продуктов. Традиционные проекты в основном итеративны, требуют много времени и подвержены ошибкам. Однако с развитием ИИ производители могут выводить новые продукты на рынок быстрее благодаря следующим возможностям:

Автоматизированные инструменты проектирования– Сегодняшние автоматизированные инструменты проектирования, управляемые ИИ, стали чрезвычайно мощными, способными генерировать разметки печатных плат с невероятной скоростью. Они могут анализировать бесчисленное количество возможных дизайнов в течение нескольких минут, на что у человеческих инженеров ушли бы недели. Эта сверхчеловеческая способность приводит к оптимальным проектам, которые повышают производительность, минимизируя при этом производственные затраты.

Ускоренное создание прототипов– ИИ также позволяет осуществлять крайне быстрое создание прототипов. Используя алгоритмы машинного обучения, инструменты на базе ИИ могут быстро просматривать множество альтернатив дизайна, симулируя производительность и выявляя возможные проблемы еще до создания физических прототипов. Такое виртуальное прототипирование приводит к быстрой генерации идей и позволяет производителям переходить от концепции к окончательному дизайну быстрее.

Отличный пример влияния ИИ на дизайн – индустрия смартфонов. Крупные компании производители смартфонов, такие как Apple и Samsung, используют ИИ для оптимизации дизайна чипов и производительности батарей. Приложения ИИ также анализируют огромные объемы данных пользователей для прогнозирования моделей использования, что позволяет более эффективно управлять энергопотреблением и улучшать производительность устройств.

Точное производство: ИИ берет инициативу в свои руки

Прогнозирующее обслуживание– Прогнозирующее обслуживание получает огромный толчок от сегодняшних более интеллектуальных систем ИИ. Анализируя данные от датчиков, встроенных в оборудование для производства, ИИ может обнаруживать аномалии и предсказывать потенциальные отказы до их возникновения, что позволяет своевременно проводить обслуживание для поддержания работы. Такой проактивный подход минимизирует неожиданные простои, что является ценным преимуществом в мире, где задержки в производстве часто обходятся крайне дорого.

Manufacturing Made Easy

Send your product to manufacturing in a click without any email threads or confusion.

Learn More

Контроль качества– На производственных площадках ИИ создает новые эффективности и повышает стандарты качества. Все чаще используются системы визуального контроля на базе ИИ. Эти системы могут обнаруживать дефекты точнее и последовательнее, чем человеческие инспекторы, даже в условиях чрезвычайно высоких темпов производства. 

Оптимизация процессов– Системы ИИ с алгоритмами машинного обучения могут анализировать огромные объемы производственных данных, а затем умело выявлять неэффективности и предлагать улучшения процессов. Это обеспечивает оптимизированные производственные графики, снижение потребления энергии и улучшение распределения ресурсов.

Переход от массового производства к массовой персонализации

ИИ открывает новую эру персонализации в производстве электроники. Используя алгоритмы машинного обучения и передовой анализ данных, производители теперь могут предложить беспрецедентный уровень персонализации продуктов. В секторе потребительской электроники процессы производства на основе ИИ позволяют компаниям производить смартфоны с функциями, специфичными для пользователя, или носимые устройства, адаптированные к индивидуальным профилям здоровья. Например, платформа Moto Maker от Motorola использует ИИ для оптимизации производства настраиваемых смартфонов, позволяя клиентам выбирать из огромного ассортимента вариантов дизайна.

В медицинской области ИИ позволяет производить персонализированные слуховые аппараты и протезы. Компании, такие как Phonak , используют ИИ для создания слуховых аппаратов, которые автоматически адаптируются к окружающей среде пользователя, обеспечивая персонализированный слуховой опыт.

Умное управление цепочками поставок: ИИ оптимизирует логистику

Системы умных закупок– Сложные глобальные цепочки поставок электронной промышленности начинают извлекать выгоду из систем умных закупок, управляемых ИИ. Эти системы анализируют рыночные тенденции, эффективность поставщиков и прогнозы спроса, чтобы обеспечить более эффективные закупки. Они помогают снижать затраты и смягчать риски на протяжении всей цепочки поставок.

Part Insights Experience

Access critical supply chain intelligence as you design.

Learn More

Оптимизация запасов– Еще одна область, где ИИ оказывает большое влияние, – это оптимизация запасов. Точно предсказывая колебания спроса, модели ИИ помогают производителям поддерживать оптимальные уровни запасов, снижать издержки хранения и обеспечивать доступность продукции.

Оценка рисков поставщиков– ИИ может помочь определить риски в цепочке поставок и предложить альтернативных поставщиков, анализируя различные источники данных и оценивая все, от финансового благополучия до геополитических тенденций. Эта возможность стала особенно важной в последние годы, поскольку глобальные события, такие как пандемия COVID-19 и геополитические напряженности, продемонстрировали уязвимости во многих цепочках поставок электроники.

Принятие ИИ: То, что нас замедляет

Хотя внедрение ИИ обещает большие преимущества, с этим связаны некоторые трудности. Для производителей одним из основных препятствий является необходимость в высококачественных структурированных данных. Данные, собранные от различных производителей, могут сильно различаться и обычно требуют умелого структурирования, чтобы стать ценными для обучения систем ИИ.

Еще одной проблемой является начальное инвестирование. Хотя ИИ может привести к значительной экономии средств в долгосрочной перспективе, первоначальные затраты на внедрение систем ИИ могут стать препятствием для мелких производителей. 

Существуют также опасения по поводу "черного ящика" некоторых систем ИИ. В отрасли, где прозрачность и ответственность имеют первостепенное значение, неспособность полностью объяснить, как ИИ приходит к тому или иному решению, может быть проблематичной.

Requirements Management Made Easy

Connect design data and requirements for faster design with fewer errors

Find Out More

Принять ИИ или отстать

Использование ИИ в производстве электроники является неостановимым трендом, который предвещает захватывающие возможности. Многие эксперты отрасли особенно заинтересованы в потенциале ИИ для обеспечения более устойчивых производственных практик. Оптимизация на основе ИИ сократит использование энергии и материальные отходы, что соответствует растущим экологическим требованиям и инициативам в области устойчивого развития.

Пересечение ИИ с другими новыми технологиями – включая 5G, IoT и квантовые вычисления – будет стимулировать поразительные достижения и создавать новые технологические чудеса. Например, слияние ИИ и IoT позволяет создавать смарт-фабрики следующего поколения, где каждый аспект производственного процесса взаимосвязан и оптимизирован в реальном времени с помощью ИИ.

Для профессионалов в области электроники следить за развитием ИИ не является выбором. Это обязательный курс для поддержания конкурентоспособности во все более управляемой ИИ отрасли. Глядя в будущее, очевидно, что ИИ будет продолжать оставаться мощной силой, формирующей следующее поколение электронных устройств и производственные процессы, используемые для их создания.