Cíle a výzvy ve výrobě

  • 6 min

Výrobní procesy zahrnují složité a fyzické úlohy, které vyžadují přesnost, koordinaci a bezpečnost. Výrobní systémy navíc často čelí dynamickým a nejistým prostředím, která vyžadují adaptabilnost a odolnost. K řešení těchto problémů může AI umožnit větší integraci, menší tření a zjednodušení procesů v rámci výrobního hodnotového řetězce. Tato lekce sleduje a vyvíjí tuto lokalitu, zkoumá cíle a výzvy umělé inteligence ve výrobě.

Fotografie, která znázorňuje muže ve výrobě držící tabletu

Cíle

Když výrobní společnosti implementují řešení umělé inteligence, očekávají, že tyto obchodní problémy vyřeší.

  • Vyvážení lidských a technologických aspektů výroby: Většina továren spoléhá na zaměstnance a roboty, kteří spolupracují. Stárnoucí pracovníci a následná ztráta institucionálních znalostí tuto rovnováhu ruší, protože 46 procent pracovníků front-line říká, že nedostatek pracovníků ztěžuje práci.1 AI dokáže najít vybavení tím, že zvýší dovednosti a schopnosti pracovníků a zároveň automatizuje a zkrátí opakující se nebo nebezpečné úkoly.
  • Podpora bezpečnosti pracovníků: Řešení umělé inteligence umožňují společnostem zabránit nehodám a sledovat zdravotní stav. Pomocí umělé inteligence můžou výrobci vytvořit bezpečnější prostředí pro své zaměstnance.
  • Automatizace a zjednodušení: Výrobní odvětví očekává automatizaci umělé inteligence, která zjednodušuje úlohy, snižuje chyby a zvyšuje efektivitu.
  • Analýza dat pro vytvoření hodnoty: AI může pomoct shromažďovat a analyzovat data z různých průmyslových zdrojů, jako jsou senzory, stroje, zákazníci a dodavatelé. Účelem je vytvořit hodnotu a optimalizovat rozhodování.
  • Zajistěte tok a integraci: Pracovní postupy v továrnách jsou hektické a musí být dokonale synchronizované za účelem optimalizace produktivity. AI může s touto úlohou pomoct tím, že koordinuje procesy v každé fázi výrobního cyklu od návrhu po dodávku.
  • Minimalizace nákladů na energii: AI umožňuje výrobcům monitorovat a optimalizovat spotřebu energie. Tento případ použití umožňuje továrnám snížit uhlíkovou stopu a ušetřit peníze.
  • Návrh strategií vícesourcového zdroje: Výrobci musí rozšířit svůj dodavatelský řetězec prací s několika dodavateli. Tento úkol zahrnuje zvážení kompromisů mezi náklady, kvalitou, rychlostí a rizikem. Řešení umělé inteligence vám můžou pomoct s řešením těchto informací, aby se co nejlépe rozhodovalo.
  • Dodržování předpisů v oblasti životního prostředí: Vzhledem k tomu, že jsou environmentální předpisy stále přísnější, mohou výrobci používat řešení AI, aby se vyhnuli pokutám, zvýšili pověst a přispěli k udržitelnosti.

Výzvy

První sada problémů s řešeními umělé inteligence ve výrobě zahrnuje potíže s curací a správou dat.

  • Zákazníci nebo datové typy Niche: Tradiční modely AI fungují tak, že hledají vzory ve velkých objemech dat. Takže se snaží vypořádat se zákazníky nebo datovými typy bez dostatečného množství dat nebo standardizace. V těchto situacích může být efektivnější opakovaně používat předem natrénované velké jazykové modely (LLM), jako jsou například ty, které jsou součástí služby Azure OpenAI.
  • Jedinečné typy souborů a fyzické dokumenty: Výrobci obvykle pracují s větším podílem jedinečných typů souborů, jako jsou soubory .cad nebo fyzické dokumenty, jako jsou podepsané kontrakty. Systémy AI tyto dokumenty přímo neingestují, takže je musíte transformovat.
  • Omezující zásady: Někdy není přístup k informacím a nástrojům, které potřebujete, jednoduché. Možná budete muset procházet složité zásady ochrany dat a požadavky na přístup. Kromě toho mohou rady a právní předpisy pracovníků omezit používání umělé inteligence v určitých souvislostech.
  • Interní důvěrné informace: Jindy vaše vlastní organizace vyžaduje, abyste určité informace zpracovávali opatrně. Například informace o cenách výroby nebo dokumenty návrhu jsou vysoce citlivé a musíte jim zabránit úniku nebo zneužití neoprávněnými stranami.
  • Nedostatečná datová infrastruktura: Řešení umělé inteligence se často blokují, protože spoléhají na složitá a těžkopádná úložiště znalostí. 22 % výrobců nedokáže škálovat řešení umělé inteligence, protože nemají požadované nástroje pro zpracování a analýzu dat.2
  • Neschopnost získat užitečné přehledy: Většina výrobců se nakonec snaží získat to, co potřebují po implementaci nástrojů ERP (Enterprise Resource Planning). Pouze 17 procent vedoucích pracovníků výroby tvrdilo, že v tomto úkolu bylo úspěšné.3 Příčinou tohoto problému jsou obvykle společnosti, které nemají technické a organizační požadavky, aby tyto nástroje byly plně funkční.

Z vztahů výrobců se zákazníky však mohou vzniknout další výzvy.

  • Nadměrné závislosti na malých, tradičních zákaznících: Mnoho malých, rodinných, nezávislých společností nemá IT oddělení a jejich přístup k technologiím není sofistikovaný. Výrobní společnosti B2B (Business-to-Business) spoléhající na tyto zákazníky můžou mít problémy při pokusu o získání cenných dat.
  • Inflace: Je to rozdrcení ekonomické marže tolik, že může být obtížné najít prostředky pro implementaci systémů AI nebo přesvědčit zákazníky, aby zaplatili požadovanou investici.
  • Rostoucí očekávání zákazníků pro služby a produkty: Média nedávno vytvořila hype kolem generující umělé inteligence a podobných technologií. Je pravda, že jsou výkonné a můžou pro vaši firmu udělat rozdíl. Klienti ale často mají nerealistické očekávání o tom, co může řešení využívající AI poskytovat. Pedagogický přístup je někdy nutný k tomu, aby zákazníky orientovat na realističtější scénáře umělé inteligence.

Tip

Chvíli zvažte další cíle nebo výzvy, které jsou specifické pro vaši organizaci. Fotografie znázorňující lidi, kteří pracují a mluví kolem stolu

Dále se podíváme na nejběžnější případy použití umělé inteligence, které vaše společnost využívá k dosažení těchto cílů.