AI rakendamine protsesside juhtimiseks pole lihtne. See nõuab hoolikat kavandamist, testimist ja juurutamist. See nõuab ka pidevat hindamist. Siin on mõned näpunäited, mis aitavad kiiresti alustada.
Tehisintellekti (AI) kasutuselevõtuga sellistes rakendustes nagu tootmine, otsuste tegemine ja operatiivtõhusus on tootmine tõenäoliselt suure muutuse. AI laienemine võib dramaatiliselt parandada, kuidas me kujundame, loome ja ehitame, viies nendes valdkondades uuenduslike ja tõhusate arenguteni. Kui AI tehnoloogia küpseb, muutub kättesaadavamaks ja laialdasemalt kättesaadavaks, kasvab selle mõju ainult.
Traditsioonilised lähenemisviisid protsesside kontrollimiseks sõltuvad sageli etteantud mudelitest ja reeglitest, mis põhinevad sageli ajaloolistel andmetel ja inimeste teadmistel. Kuid nendel lähenemisviisidel on ka oma piirangud, eriti kui nad käsitlevad kaasaegsete tootmisprotsesside ja keskkondade suurenevat keerukust, varieeruvust ja ettearvamatust. Lisaks ei suuda need meetodid sageli täielikult ära kasutada prognoositavaid andmeid, mida reaalajas genereerivad tänapäevased andurid ja süsteemid. Siin tuleb mängu tehisintellekt.
Tehisintellekt on laialdaselt määratletud kui masinate võimet teha asju, mis tavaliselt nõuavad inimlikku intelligentsust. Tehisintellekt taandub muutujate matemaatilistele suhetele, mistõttu kirjeldame sageli AI -programme või algoritme kui "AI mudelit". Viimase kümnendi jooksul on silmapaistvaks muutunud masinõppe mudelid, mis õpivad andmete kaudu jõudlust parandama.
Viimasel ajal on seda veelgi suurendanud alusmudelite ja generatiivse AI tõus. Baasmudelid on suured mudelid, mida koolitatakse väga suurte andmekogumite jaoks, mida saab kohandada mitmesuguste ülesannetega. Ajab AI peavoolu nagu kunagi varem.
Tehisintellekti potentsiaalsed eelised
Üldiselt võib AI pakkuda paremaid mõõtmisi, lahendusi ja suhtlust.
Suurendage tootlikkust: sageli on tootjatel rohkem andmeid, kui nad teavad, mida teha, ja andmed on AI kütus. Analüüsides suuri andmeid, võib avastada varjatud mustreid, kõrvalekaldeid ja teadmisi. Neid suhteid saab seejärel kasutada protsessi paremaks mõistmiseks ja teadlikumate otsuste tegemiseks. See omakorda optimeerib protsessi jõudlust ja vähendab seisakuid.
Parandage kvaliteeti, vastupidavust ja jätkusuutlikkust: AI aitab tootjatel jälgida ja säilitada toorainete, toodete ja seadmete kvaliteeti, tuvastades ja reageerides reaalajas defektide, kõrvalekallete ja vigade jaoks. Andmete suurenemisel ja keerukuse suurenemisel võimaldab see meil tarnekahjustuste korral kiiremini uusi materjale kasutada ja tõhusalt kasutada looduslikke või ringlussevõetud materjale, millel on muutuva omadusega.
Suurendage innovatsiooni ja konkurentsivõimet: ettevõtted saavad rakendada AI -d kiiremaks muutmiseks ja tootearenduse kiiruse suurendamiseks. See võib hõlmata paremaid tootekujundusi, näiteks neid, mida juhivad kiired ja tõhusad andmepõhised simulatsioonid, ning kiiremaid ümberkonfigureerimisi, mida põhjustavad pakkumine ja nõudlus. Tulevikus võib AI aidata isegi lagundada teadmisi disaini, tootmise ja tarneahelate alal, võimaldades võimaluste astmelisi muutusi.
Vähendage jäätmeid: AI -tehnoloogia võib vähendada materjalide, energia, aja ja ruumiga seotud jäätmeid. See võib esineda mitmel kujul, sealhulgas ühendada protsesside jälgimine anomaalia tuvastamisega defektide fikseerimiseks või vigaste osade töö lõpetamiseks ning tehisintellekti kasutamiseks protsesside kasutamiseks viisil, mis minimeerib energiat või materiaalset kasutamist.
Inimeste mõjuvõimu suurendamine: AI -süsteemid saavad töötajate teadmisi parandada, pääsedes hõlpsalt kõige asjakohasematele asjatundjatele. AI saab aidata ka suhtlemisel ja kooskõlastamisel klientide ja tarnijatega, näiteks vestlusprogrammide kasutamisel.
Kuidas protsesside kontrollimiseks tehisintellekti edukalt kasutada
AI rakendamine protsesside juhtimiseks pole lihtne. See nõuab hoolikat kavandamist, testimist ja juurutamist. See nõuab ka pidevat hindamist. Siin on mõned näpunäited, mis aitavad kiiresti alustada.
1. Määratlege eesmärgid ja mõõdikud: Enne AI kasutamist protsesside kontrollimiseks peab teil olema selge visioon sellest, mida soovite saavutada ja kuidas edu mõõdetakse, ning peaksite määratlema konkreetsed eesmärgid ja peamised tulemusnäitajad, mis vastavad ettevõtte eesmärkidele ja klientide ootustele.
2. Mõista andmeid: andmed on AI mudelite alus. Ilma heade andmeteta ei saa te ehitada häid AI -süsteeme. Oluline on mõista olemasolevaid allikaid ja tüüpi, kvaliteeti, kõrvalekaldeid ja saadavust, mida need allikad võivad pakkuda. Üldiselt on rohkem andmeid paremad, kuid üldiselt on väike puhas andmekogum kasulikum kui suur, mürarikas ja kallutatud. Lõpuks veenduge, et andmeallikas on kaitstud. AI mudelid on sageli haavatavad võistlevate rünnakute suhtes, mis halvendavad või õõnestavad otsuseid.
3. Valige õige AI -tehnoloogia: protsesside juhtimiseks on saadaval palju erinevaid AI -tehnoloogiaid ja pidevalt leiutatakse uusi. Tuleb valida õige AI -tehnoloogia, mis vastab andmeomadustele, protsessinõuetele ja eesmärkidele. Samuti tuleb kaaluda AI-tehnoloogiate keerukuse, täpsuse, kiiruse, mastaapsuse ja tõlgendatavuse vahel. Tavaliselt on kõige parem kasutada vastuvõetavate tulemuste saavutamiseks kõige lihtsamaid tehnikaid.
4. Kontrollige AI -süsteemi: enne protsessi juhtimise juurutamist peate veenduma, et süsteem töötab ootuspäraselt. Valideerimine tehakse kvantifitseerimisega, kui hästi see vastab varem määratletud mõõdikutele. Üldiselt on AI -süsteemi punkt selle võime teha kasulikke ennustusi olukordades, mida pole kunagi varem nähtud. Seetõttu on oluline hinnata süsteemi andmetel, mida süsteem pole varem näinud. Lisaks võivad AI-põhised süsteemid mõnikord töötada ettearvamatutel viisidel, seega on kõige parem luua kaitsemeetmed selliste riskide kontrollimiseks.
5. Seire: Pärast juurutamist tuleb raamistikku regulaarselt jälgida ja täiustada. Tulemuste jälgimiseks on suureks abiks hea armatuurlaud aruannete, hoiatuste ja logidega.