Doelstellingen en uitdagingen bij de productie

Voltooid

Productieprocessen omvatten complexe en fysieke taken die precisie, coördinatie en veiligheid vereisen. Bovendien hebben productiesystemen vaak te maken met dynamische en onzekere omgevingen die aanpassingsvermogen en tolerantie vereisen. Om deze problemen op te lossen, kan AI meer integratie, minder wrijving en vereenvoudiging van processen in de productiewaardeketen mogelijk maken. In deze les worden de doelstellingen en uitdagingen van AI in productie verkend en ontwikkeld.

Doelstellingen

Wanneer productiebedrijven AI-oplossingen implementeren, verwachten ze dat ze deze zakelijke problemen oplossen.

• Balans tussen de menselijke en technologische aspecten van de productie: de meeste fabrieken zijn afhankelijk van werknemers en robots die samenwerken. Een ouder wordend personeel en het daaropvolgende verlies van institutionele kennis verstoren dit evenwicht, omdat 46 procent van de frontlinewerkers zegt dat werknemerstekorten het moeilijk maken om hun werk te doen.¹ AI kan een equipoise vinden door de vaardigheden en mogelijkheden van werknemers te verbeteren, terwijl ook terugkerende of gevaarlijke taken worden geautomatiseerd en gestreamd.
• Werknemersveiligheid bevorderen: MET AI-oplossingen kunnen bedrijven ongevallen voorkomen en gezondheidsomstandigheden bewaken. Door AI te gebruiken, kunnen fabrikanten een veiligere omgeving creëren voor hun werknemers.
• Automatiseren en vereenvoudigen: de productie-industrie verwacht ai-automatisering om taken te vereenvoudigen, fouten te verminderen en de efficiëntie te verhogen.
• Gegevens analyseren voor het maken van waarden: AI kan helpen bij het verzamelen en analyseren van gegevens uit verschillende industriële bronnen, zoals sensoren, machines, klanten en leveranciers. Het doel is om waarde te creëren en besluitvorming te optimaliseren.
• Zorg voor stroom en integratie: de werkstromen in fabrieken zijn hectisch en moeten perfect worden gesynchroniseerd om de productiviteit te optimaliseren. AI kan helpen met deze taak door processen in elke fase van de productiecyclus te coördineren, van ontwerp tot levering.
• Minimale energiekosten: MET AI kunnen fabrikanten het energieverbruik bewaken en optimaliseren. Met deze use case kunnen fabrieken hun koolstofvoetafdruk verminderen en geld besparen.
• Ontwerp strategieën voor multi-shoring sourcing: Fabrikanten moeten hun toeleveringsketen diversifiëren door samen met verschillende leveranciers te werken. Deze taak omvat het overwegen van de afwegingen tussen kosten, kwaliteit, snelheid en risico. AI-oplossingen kunnen u helpen met deze informatie om de beste beslissingen te nemen.
• Voldoen aan milieuvoorschriften: naarmate milieuvoorschriften steeds strenger worden, kunnen fabrikanten AI-oplossingen gebruiken om boetes te voorkomen, hun reputatie te verbeteren en bij te dragen aan duurzaamheid.

Uitdagingen

Een eerste reeks uitdagingen voor AI-oplossingen in de productie omvat problemen met gegevens curatie en beheer.

• Nicheklanten of gegevenstypen: Traditionele AI-modellen werken door patronen in grote hoeveelheden gegevens te vinden. Het worstelt dus om te gaan met nicheklanten of gegevenstypen zonder voldoende gegevens of standaardisatie. In deze situaties is het mogelijk effectiever om vooraf getrainde grote taalmodellen (LLM's) opnieuw te gebruiken, zoals die zijn opgenomen in De Azure OpenAI-service.
• Unieke bestandstypen en fysieke documenten: Fabrikanten werken meestal met een hoger deel van unieke bestandstypen, zoals CAD-bestanden of fysieke documenten zoals ondertekende contracten. AI-systemen nemen deze documenten niet rechtstreeks op, dus u moet ze transformeren.
• Beperkend beleid: Soms is het verkrijgen van toegang tot de informatie en hulpprogramma's die u nodig hebt, niet eenvoudig. Mogelijk moet u door ingewikkelde beleidsregels voor gegevensbescherming en toegangsvereisten navigeren. Bovendien kunnen werknemersraden en wetgevingen het gebruik van AI in bepaalde contexten beperken.
• Interne vertrouwelijke informatie: In andere gevallen vereist uw eigen organisatie dat u bepaalde informatie met extra zorg afhandelt. Productiegegevens of ontwerpdocumenten zijn bijvoorbeeld zeer gevoelig en u moet voorkomen dat ze worden gelekt of misbruikt door onbevoegde partijen.
• Onvoldoende gegevensinfrastructuur: AI-oplossingen worden vaak geblokkeerd omdat ze afhankelijk zijn van complexe en omslachtige kennisopslagplaatsen. 22 procent van de fabrikanten kan hun AI-oplossing niet schalen omdat ze niet over de vereiste hulpprogramma's beschikken om gegevens te verwerken en te analyseren.²
• Het is niet mogelijk om bruikbare inzichten te krijgen: Tot slot hebben de meeste fabrikanten moeite om te krijgen wat ze nodig hebben na het implementeren van ERP-hulpprogramma's (Enterprise Resource Planning). Slechts 17 procent van de productieleiders beweerde dat ze succesvol waren in deze taak.³ Meestal is dit probleem het gevolg van het ontbreken van technische en organisatorische vereisten voor deze hulpprogramma's om volledig operationeel te zijn.

Andere uitdagingen kunnen echter ontstaan door de relaties van de fabrikanten met klanten.

• Overbedeeldheid aan kleine, traditionele klanten: Veel kleine, familiebedrijven, onafhankelijke bedrijven hebben geen IT-afdeling en zijn niet-verfijnd in hun benadering van technologie. B2B-productiebedrijven (Business-to-Business) die te veel vertrouwen op deze klanten, kunnen moeite hebben om waardevolle gegevens van hen te verkrijgen.
• Inflatie: Het verplettert de economische marges zoveel dat het lastig kan zijn om de resources te vinden om AI-systemen te implementeren of klanten te overtuigen om de vereiste investering te betalen.
• Stijgende klantverwachtingen voor service en producten: de media hebben de laatste tijd hype rond generatieve AI en vergelijkbare technologieën gecreëerd. Het is waar dat ze krachtig zijn en een verschil kunnen maken voor uw bedrijf. Clients hebben echter vaak onrealistische verwachtingen van wat een ai-oplossing kan leveren. Een pedagogische benadering is soms vereist om klanten te richten op meer realistische AI-scenario's.

Tip

Neem even de tijd om rekening te houden met andere doelen of uitdagingen die specifiek zijn voor uw organisatie.

Laten we vervolgens de meest voorkomende gebruiksscenario's voor productie met AI verkennen voor uw bedrijf om deze doelen te bereiken.