Cele i wyzwania związane z produkcją

Ukończone

Procesy produkcyjne obejmują złożone i fizyczne zadania, które wymagają precyzji, koordynacji i bezpieczeństwa. Ponadto systemy produkcyjne często stoją w obliczu dynamicznych i niepewnych środowisk, które wymagają elastyczności i odporności. Aby rozwiązać te problemy, sztuczna inteligencja może umożliwić większą integrację, mniejsze tarcie i uproszczenie procesów w łańcuchu wartości produkcyjnych. Zgodnie z tym założeniem i opracowaniem tej lekcji poznasz cele i wyzwania związane ze sztuczną inteligencją w produkcji.

Cele

Gdy firmy produkcyjne wdrażają rozwiązania sztucznej inteligencji, oczekują rozwiązania tych problemów biznesowych.

• Równowaga ludzkich i technologicznych aspektów produkcji: Większość fabryk polega na pracownikach i robotach pracujących razem. Starzejąca się siła robocza i kolejna utrata wiedzy instytucjonalnej zakłócają tę równowagę, ponieważ 46 procent pracowników pierwszej linii twierdzi, że braki pracowników utrudniają wykonywanie swojej pracy.¹ Sztuczna inteligencja może znaleźć sprzęt, zwiększając umiejętności i możliwości pracowników, a także automatyzując i usprawniając powtarzalne lub niebezpieczne zadania.
• Promowanie bezpieczeństwa pracowników: rozwiązania sztucznej inteligencji umożliwiają firmom zapobieganie wypadkom i monitorowanie warunków zdrowotnych. Korzystając ze sztucznej inteligencji, producenci mogą tworzyć bezpieczniejsze środowisko dla swoich pracowników.
• Automatyzowanie i upraszczanie: branża produkcyjna oczekuje automatyzacji sztucznej inteligencji w celu uproszczenia zadań, zmniejszenia błędów i zwiększenia wydajności.
• Analizowanie danych pod kątem tworzenia wartości: sztuczna inteligencja może pomóc w zbieraniu i analizowaniu danych z różnych źródeł przemysłowych, takich jak czujniki, maszyny, klienci i dostawcy. Celem jest tworzenie wartości i optymalizowanie podejmowania decyzji.
• Zapewnianie przepływu i integracji: przepływy pracy w fabrykach są gorączkowe i muszą być idealnie zsynchronizowane w celu zoptymalizowania produktywności. Sztuczna inteligencja może pomóc w tym zadaniu, koordynując procesy na każdym etapie cyklu produkcyjnego, od projektowania do dostarczania.
• Minimalizuj koszty energii: sztuczna inteligencja umożliwia producentom monitorowanie i optymalizowanie zużycia energii. Ten przypadek użycia pozwala fabrykom zmniejszyć ślad węglowy i zaoszczędzić pieniądze.
• Projektuj strategie pozyskiwania wielu elementów: Producenci muszą zdywersyfikować swój łańcuch dostaw, współpracując z kilkoma dostawcami. To zadanie obejmuje rozważenie kompromisów między kosztami, jakością, szybkością i ryzykiem. Rozwiązania sztucznej inteligencji mogą pomóc w radzeniu sobie z tymi informacjami, aby podejmować najlepsze decyzje.
• Zgodność z przepisami ochrony środowiska: W miarę jak przepisy środowiskowe są coraz bardziej rygorystyczne, producenci mogą używać rozwiązań sztucznej inteligencji, aby uniknąć kar, zwiększyć ich reputację i przyczynić się do zrównoważonego rozwoju.

Wyzwania

Pierwszy zestaw wyzwań dla rozwiązań sztucznej inteligencji w produkcji wiąże się z trudnościami w zarządzaniu danymi i zarządzaniem nimi.

• Klienci niszowi lub typy danych: tradycyjne modele sztucznej inteligencji działają, wyszukując wzorce w dużych ilościach danych. Dlatego ma trudności z radzeniem sobie z niszowymi klientami lub typami danych bez wystarczającej ilości danych lub standaryzacji. W takich sytuacjach użycie wstępnie wytrenowanych modeli językowych (LLMs), takich jak te zawarte w usłudze Azure OpenAI Service, może być bardziej skuteczne.
• Unikatowe typy plików i dokumenty fizyczne: producenci zwykle pracują z większą częścią unikatowych typów plików, takich jak pliki cad, lub dokumentów fizycznych, takich jak podpisane kontrakty. Systemy sztucznej inteligencji nie pozyskiwają bezpośrednio tych dokumentów, więc należy je przekształcić.
• Restrykcyjne zasady: Czasami uzyskiwanie dostępu do potrzebnych informacji i narzędzi nie jest proste. Może być konieczne nawigowanie po skomplikowanych zasadach ochrony danych i wymaganiach dotyczących dostępu. Poza tym rady i przepisy pracowników mogą ograniczyć korzystanie ze sztucznej inteligencji w niektórych kontekstach.
• Wewnętrzne informacje poufne: w innych przypadkach twoja organizacja wymaga obsługi pewnych informacji z dodatkową starannością. Na przykład informacje o cenach produkcyjnych lub dokumenty projektowe są bardzo wrażliwe i należy zapobiec ich wyciekowi lub niewłaściwemu użyciu przez nieautoryzowane strony.
• Nieodpowiednia infrastruktura danych: rozwiązania sztucznej inteligencji często są blokowane, ponieważ polegają na złożonych i kłopotliwych repozytoriach wiedzy. 22 procent producentów nie może skalować swojego rozwiązania sztucznej inteligencji, ponieważ nie ma wymaganych narzędzi do przetwarzania i analizowania danych.²
• Brak możliwości uzyskania szczegółowych informacji z możliwością działania: większość producentów stara się uzyskać potrzebne informacje po wdrożeniu narzędzi planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP). Tylko 17 procent liderów produkcji twierdziło, że odniosło sukces w tym zadaniu.³ Zazwyczaj ten problem wynika z braku wymagań technicznych i organizacyjnych firm, aby te narzędzia były w pełni funkcjonalne.

Jednak inne wyzwania mogą wynikać z relacji producentów z klientami.

• Nadmierna zależność od małych, tradycyjnych klientów: wiele małych, należących do rodziny, niezależnych firm nie ma działu IT i nie są okone w ich podejściu do technologii. Firmy produkujące działalność biznesową (B2B) opierające się zbytnio na tych klientach mogą mieć problemy z próbą uzyskania cennych danych od nich.
• Inflacja: To miażdżące marże ekonomiczne tak bardzo, że może być trudne znalezienie zasobów do wdrożenia systemów sztucznej inteligencji lub przekonać klientów do płacenia wymaganych inwestycji.
• Rosnące oczekiwania klientów dotyczące usług i produktów: media ostatnio stworzyły szum wokół generowania sztucznej inteligencji i podobnych technologii. To prawda, że są one potężne i mogą mieć wpływ na Twoją firmę. Jednak klienci często mają nierealne oczekiwania co do tego, co może dostarczyć rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji. Podejście nauczycieliczne jest czasami wymagane do zorientowania klientów na bardziej realistyczne scenariusze sztucznej inteligencji.

Napiwek

Pośmiń chwilę, aby wziąć pod uwagę inne cele lub wyzwania specyficzne dla twojej organizacji.

Następnie przyjrzyjmy się najczęstszym przypadkom użycia produkcji opartej na sztucznej inteligencji, aby firma osiągnęła te cele.