Bausch + Lombの毎日の使い捨てコンタクトレンズの人気の高まりは、大規模な製造課題につながりました。需要に対応するために、同社はアイルランドとニューヨークの2つの生産施設で容量を迅速に拡大しなければなりませんでした。
また、より多くのボリュームにより、Bausch + LombのCEOであるBrent Saundersが新しいAIソフトウェアを採用するようになりました。
Atlasと呼ばれ、Arena AIによって生産された技術は、機械の問題が発生する前に予測し、メンテナンスワーカーにアラートを送信して、エラーを診断して修正できるように設計されています。
サンダースは、アトラスが2023年にロチェスターでテストされ、昨年までに3つの新しいコンタクトレンズ生産ラインに追加されたと述べました。 「アトラスAIなしでは生産することはできなかったであろう数百万のレンズが生産されているのを見ています」とサンダースはBusiness Insiderに語った。
メーカーの約77％が、次によると、来年のAI投資を増やす予定です 7月の調査 8か国の183 AI製造業者のKPMGまで。ビューティーブランドの散文、ペットフードメーカーのスポット＆タンゴ、ホームバッテリー生産者のフランクリンWhは、最近オープンした新しい製造施設でAIを採用している企業の1つです。
AIはスタートアップがより多くのペットフードとバッテリーの製造を支援しています
Spot＆Tangoの最高執行責任者であり共同設立者であるDylan Munroは、同社はペンシルベニア州のアレンタウン近くに初めて製造施設を開設したと述べました。
施設が2022年後半にオープンしたとき、従業員はサプライヤーからの原材料の手動での調整、それらの材料の利用可能性に基づいて生産のスケジューリング、および商品のピックアップと配送を調整するためのトラックの予約を担当しました。
それ以来、AIの採用により、Munroによると、より多くの従業員を雇う必要なく、Spot＆Tangoが生産を拡大することができました。
彼はBusiness Insiderに、彼の会社がAIサプライチェーン管理のスタートアップであるDideroが販売しているエージェントAIツールを操縦し始めたと語った。このツールは、発注書を記録し、それらを確認し、成分の可用性に基づいて適切な生産スケジュールを構築できます。一方、Spot＆Tangoのロジスティクスチームは、これらのAI対応の決定を監督しています。
Munro氏によると、Spot＆Tango労働者の小さなグループが、同社が従業員が広く利用できるようになる3か月間、DiederoのAIツールを実生活の調達シナリオでテストしました。同社は、このシステムが発注書の約60％を完全に自動化するようになったと述べています。
FranklinwhのCOOであるVincent Ambrose氏は、FranklinWHWWHエネルギー貯蔵は、停止中に電源バックアップを目的とした家庭用バッテリーを販売しており、AIを使用して顧客サービスのリクエストと生産内で、顧客サービスのリクエストに対処し、生産内で使用しています。今年初めにオープンしたカリフォルニアの生産施設に初めてAIを追加しました。
施設には、カメラを使用してリン酸鉄のホームバッテリーリチウムの生産と旗の品質の問題を綿密に監視するAI対応の目視検査があります。 AIモデルは、生産データから継続的に学習し、発生する前に問題を予測します。
フランクリンはアジアでも生産しており、AIは利用されていませんが、後で追加することができます。 「これらの施設をアップグレードした場合、米国の製造業から学んだことを取ると確信しています」とアンブローズは言いました。
自動化は、散文がシャンプー作りのコストを削減するのに役立ちました
「私たちは、その増分コストが1ドル未満になることを望んでいました」とプラスは言いました。
同社は2024年にこの目標を達成しました。これは、式の混合とボトル充填を自動化するだけでなく、Proseの機械学習とデータサイエンティストが開発した200のアルゴリズムの適用によるものです。これらのアルゴリズムは、会社の需要計画、製品の定式化、機械の予測メンテナンス、およびより効率的に生産のスケジューリングを支援するため、機械の清掃に必要なダウンタイムが少なくなります。
同社は、6月に散文がオープンしたカリフォルニアの2番目の製造施設にAIと自動化機能を追加しました。 Plas氏によると、Proseの生産の90％は現在、自動化とAIアルゴリズムの影響を特徴としていると述べました。
Spot＆Tango COOのMunroは、AIベンダーから多くのピッチを獲得し続けていると述べましたが、大きなサプライチェーンの最適化を約束しますが、懐疑的に近づいています。
Munro氏は、ベンダーによって売り込まれた一部のAIソリューションは、予期せぬ技術的課題や、労働者からの予想よりも遅い採用に遭遇する可能性があると述べました。
「私たちは急いで実装したくない」と彼は言った。
#自動化されたロボット工学AIアルゴリズムは新しい工場での製造を強化します