Töötlev tööstus pole innovatsioonile võõras. Viimase kümnendi jooksul on alustatud neljas tööstusrevolutsioon, tuues võimsaid uusi tehnoloogiaid, sealhulgas asjade Internet, arenenud analüütika, protsesside automatiseerimine ja tehisintellekt (AI). Tänapäeval on tehased nutikad, väga ühendatud ja andmekesksed. Need on tõhusamad kui kunagi varem, operatsioonid saavad inimesed teha parimaid otsuseid, mis põhinevad andmepõhistel teadmistel.
See lugu pole siiski lõppenud. 2 0 24 -s toovad tootmisettevõtted oma töömudelite järjekordse nihke. Viies tööstusrevolutsioon (või tööstus 5.0), mis rõhutab inim-masina koostööd ja inimeste domineerimist, viib tootmisettevõtted intelligentsemasse ja jätkusuutlikumasse suunda, võimaldades inimtöötajatel töötada kõige tõhusamal viisil.
Järgmise paari aasta jooksul näeme üha rohkem tootmisettevõtteid, kes soovivad omaks võtta AI, robootika ja asjade Interneti. Nad keskenduvad inimese-masina ühendusele, et edendada jätkusuutlikkust, tõhusust ja agiilsemaid tootmismeetodeid. Seda suundumust on kiirendanud ka generatiivse tehisintellekti tekkimine. Tootjad soovivad juba integreerida oma tehastesse uuendusi, et suurendada tootlikkust ja tulusid.
Kolm viisi, kuidas AI muudab tootmise
Investeeringute kiire kasv pole üllatav, arvestades uute tehnoloogiate ilmseid eeliseid, alates kogu tootmisliini lihtsustamisest kuni otsustusprotsessi kiirendamise ja kvaliteedikontrolli suurendamiseni. Kuigi ettevõtetel on nüüd palju AI ja masinõppe tööriistu, on paljud tootmise sektorid endiselt tihedalt seotud andmete ja dokumentide töötlemise traditsiooniliste viisidega ning detsentraliseeritud tehnoloogiad ja keerulised protsessid pakuvad väljakutseid selle tööstuse ettevõtetele.
Kuna tööstusharu paraneb uute tehnoloogiate ja integreeritud süsteemide kasutuselevõtu kaudu, on aeg hinnata, mis töötab hästi ja mida tähelepanuta jäetakse. Logistika ebakindlusega seotud kulud ja põhiliste toorainete pakkumise haprus loovad ärijuhtidele peavalu. Kui ühendate selle segase teabega, võib see olla katastroofi retsept, sealhulgas failide jälgimise ja protsesside viivitused. Digitaalne ümberkujundamine on muutumas üha olulisemaks, et ellu jääda ja õitseda väga konkurentsitihedal turul.
1. tõhususe parandamine
AI vabastab inimtöötajatele rohkem aega. Mõnel töökohal raiskavad töötajad lugematuid tunde, täites haldusülesandeid, mida digitaalsüsteemid hõlpsalt toetavad.
Digitaliseerimis- ja automatiseerimislahendused säästavad palju aega, mida saab klientide toetamiseks suunata. Lisaks saavad tootmisorganisatsioonid rakendada AI-toega protsesse, sujuvamaks muuta ärivaldkondi ja integreerida protsesse, mis sageli kogevad viivitusi, suurendades vastavusdokumentatsiooniga seotud kõrgeid protsesse, et luua paremaid protsessitsüklit.
Kuna AI suurendab protsesside automatiseerimise võimet, saab tootmisprotsesside osi, mis võtavad kauem aega, konfigureerida reeglipõhiste ja otsustuspõhiste protsessidena. See tähendab, et nendes protsessides saavad töötajad asendada käsitsi tööd masina abiga. AI -le kvalifitseeritud tööga traditsiooniliselt hallatavate ülesannete määramine ei välista vajadust inimtöötajate järele. Selle asemel võib see toimida digitaalse kolleegina, vabastades talendid organisatsioonis ülesannete jaoks, mis nõuavad intuitsiooni, sekkumist ja loovust.
Analüüsi jaoks on piisavalt andmeid, uute tehnoloogiate rakendamise ja integreerimise plaanid varieeruvad sõltuvalt sellest, kui palju ulatust ja täpsustamist konkreetse organisatsiooni otsustab. Väiksemas mahus võiks see kasutada AI -d klientide teabe ja tellimuste ajaloo keskse juhtimiseks. Suuremas plaanis saab AI -d kasutada tooteteabe kogumiseks, mis hõlmab sadu või isegi tuhandeid osi, millest igaühel on oma ainulaadne identifikaator.
Teine näide on tarnijate jõudlusega seotud andmete analüüsimine, mis võimaldab tootmisorganisatsioonidel paremini mõista, mida oodata, ja valmistuda võimalike lõksude ettevalmistamiseks eelnevalt.
AI -tehnoloogiat kasutatakse ka koostalitlusvõimega seotud probleemide lahendamiseks, võimaldades arvutisüsteemidel ja tarkvaral vahetada ja kasutada teavet platvormide kaudu. Erinevate tarkvarade ja tehnoloogiate vahel jagatavate andmete lubamine aitab protsessi sujuvamaks muuta. Protsessi automatiseerimise võimendamisel ja andmete töötlemise kiiruse suurendamisel parandatakse ettevõtete töö efektiivsust. Need täiustatud süsteemid vähendavad kulusid, suurendades samal ajal mastaapsust ja paindlikkust, võimaldades lihtsustatud andmete jagamist kogu ettevõttes.
See ei tähenda mitte ainult tehnoloogiasuundumustega sammu pidamist, vaid ka tootjatele on vaja teha: teha kriitilisi otsuseid õigeaegselt, käsitleda tõhusalt kõrgeid funktsioone, sujuvamaks toiminguid, tagada vastavusdokumentatsiooni täpsus, laiendada innovatsiooni ulatust, suurendada investeeringutasuvust ja parandada jätkusuutlikkust.
2. Vähendage vigu
Investeering AI -sse vähendab vigade tõenäosust. Kuigi mõned AI eelised võivad tunduda sarnased Interneti -integreerimisega pakutavatega, on tegelik mõju üsna erinev ja AI pakub palju laiemaid võimalusi.
IoT keskendub masinate toetamisele ja võrgutoetusele, samas kui AI toetab funktsioone, mis on traditsiooniliselt piirdunud inimvastutuse ja intelligentsuse valdkonnaga. Kui IoT on keskendunud füüsiliste objektide ühendamisele Interneti kaudu, töötab AI kogu protsessi koordineerimisel ja struktureerimata andmete loomisel.
AI eeliseks on selle täpsus. Sellel on potentsiaal muuta töötajate elu, kaotades viivitused, vähendades tüütuid manuaalülesandeid ja kitsendades vigade ulatust. Digitaalsete tööriistade võimendamine sujuvalt andmete liigutamiseks äriüksuste vahel ei suurenda mitte ainult tõhusust, vaid aitab luua ka õnnelikuma töökoha, mis meelitab ja säilitab tipptalente.
3. Ligige uusi talente
Uus tehnoloogia meelitab uusi talente. Tehnoloogiliste oskuste lõhe ei kahjusta mitte ainult tootlikkust, vaid piirab paljudel juhtudel kasvu ja lämmatab uuendusi. Sellise kiire arenguga peab töötlev tööstus meelitama vajalikke talente ajaga sammu pidamiseks ja olemasolevate töötajate koolitamiseks, kes peavad selle moderniseerimisega kohanema. Kui nad seda ei tee, on neil oht, et lepingu sõlmimisega on probleeme.
AI ja masinõpe pakuvad tootmisele võimalusi tõhususe saavutamiseks uutele tasemetele ning luua tugev alus edaspidiseks kasvuks ja innovatsiooniks. Alates müügi- ja tarneahela juhtimisest kuni kvaliteedikontrollide ja varude kontrollimiseni sujuvad AI keerulised protsessid, prognoosides võimalikke probleeme ja tagab projektide õigeaegse kohaletoimetamise.
Selle pakutav väga täpne teave on kooskõlas noore tööjõu püüdlustega ja parandab peaaegu kõigi tööstuse tööelu, aidates neil kiiresti teadlikumaid otsuseid teha. Ühendades inimese intuitsiooni AI -tehnoloogia kiiruse ja ulatusega, saavad tootjad jääda konkurentsivõimeliseks ja kasvada järgmistel aastatel.
Tõhus koostöö AI ja inimeste vahel
Vaadates AI-d kui vahendit töötajate mõjuvõimu suurendamiseks ja tootlikkuse suurendamiseks, selle asemel et madala hinnaga ülesannete odav asendaja, saavad tootjad lahendada mõned nende raskeimad väljakutsed.
Tarneahela vastupidavus on hea näide. Küsimus pole viimastel aastatel kunagi pealkirjadest kaugel olnud. Mäletate koronaviiruse pandeemiat, põua mõjutavat põua või hiljutisi rünnakuid Punase mere saatmise vastu?
Kui õiged AI-lahendused on paigas, saavad inimotsustajad oma otsuste tegemiseks kasutada reaalajas andmeanalüütikat ja AI-st tuletatud teadmisi. See aitab neil ette näha ja leevendada tarneahela šokke. IoT -andurid ja seadmed mängivad selles kasutusjuhtumis võtmerolli. Need aitavad ettevõtetel pidevalt jälgida tarneahela üritusi ja annavad varajase hoiatuse viivituste või puuduste eest. Samal ajal saavad täiustatud algoritmid analüüsida ajaloolisi ja praeguseid andmeid, ennustada nõudlust ja parandada tootjate varude haldamise viisi ja ajakohase tootmisprotsesse.
Lisaks aitab inim-AI koostöö lahendada ka kroonilise tööjõupuuduse. Inimeste töötajad kasutavad oma võimet kohaneda, olla loominguline ja probleeme lahendada. AI mudelid ja robootika võivad parandada ülesannete töötlemise kiirust ja täpsust. Sellel lähenemisviisil on palju eeliseid, sealhulgas suurenenud tööga rahulolu ja tootlikkus, ning see võib vähendada üldisi tootmisvigu.
Veel üks oluline eelis on see, et nutikate masinate suurem kasutamine võib vähendada tervise- ja ohutusriske, kuna roboteid saab kasutada ohtlikus keskkonnas või võtta omaks füüsiliselt nõudlikke või riskantseid ülesandeid. Tööstusharu 5. 0 lubab muuta tootmist, läbimurde tootlikkuse suurenemist ja töötajate täieliku potentsiaali avamist.
Ehitage õige tehnoloogia selgroog
Paljusid inim-AI koostöö eeliseid saab siiski realiseerida ainult siis, kui ettevõtted ehitavad õige integreeritud juhtimissüsteemi ja tehnoloogia infrastruktuuri. See tehnoloogia selgroog on tänapäeva areneva tootmis- ja levitamise tööstuse edu aluseks.
Esiteks on see mõeldud skaleeritavaks ja paindlikuks, võimaldades tehastes ja jaotuskeskustes kohaneda, nagu asjaolud nõuavad. Selgroog on kogu organisatsiooni hõlmav platvorm, mis hõlbustab toimingute reaalajas nähtavust, hõlbustades samal ajal koostööd üksikute meeskondade vahel. Agility ja reageerimisvõime tungivad läbi kogu süsteemi ning aitavad kriitilisi toiminguid sujuvalt lihtsa ülesande haldamise ja ajakava koostamisega.
Pilvandmetöötlus on ka peamine tehnoloogia võimaldaja, välistades tootjate ja levitajate vajaduse kapitalimahukasse riistvarasse investeerimiseks. Selle tulemusel saab varem andmete infrastruktuuri säilitamiseks kulutatud ressursse kasutada kõrgema väärtusega projektide jaoks, millel on käegakatsutav eelis kliendikogemuste, operatiivse tootlikkuse või kulutõhususe osas. Pilv osutub kriitiliseks ka turvameetmete rakendamisel tundlike tehase- ja levitamisandmete kaitsmiseks.
Nagu miski, on ka Human-AI koostöö tõhusam ainult siis, kui selle alus on tugev. 5. valdkond. 0 annab ainult rohkem eeliseid neile ettevõtetele, kes mõistavad seda fakti ja teevad vastavalt õiged tehnoloogiaotsused. Need ettevõtted suudavad ületada tõhususe kokkuhoiu ning avada läbimurdelised uuendused ja kohandused, mida teised pingutavad. Lühidalt, nad on homsed edulood.