AI: n toteuttaminen prosessien hallintaan ei ole helppoa. Se vaatii huolellista suunnittelua, testausta ja käyttöönottoa. Se vaatii myös jatkuvaa arviointia. Tässä on joitain vinkkejä nopeasti aloittamiseen.
Keinotekoisen älykkyyden (AI) ottamisen myötä tuotannon, päätöksenteon ja operatiivisen tehokkuuden kaltaisissa valmistuksissa valmistus todennäköisesti tapahtuu merkittävästi. AI: n laajentamisella on potentiaalia parantaa dramaattisesti tapaa, jolla ajattelemme, luomme ja rakennamme, mikä johtaa innovatiiviseen ja tehokkaaseen kehitykseen näillä aloilla. Kun AI -tekniikka kypsyy, tulee helpommin saatavissa ja laajasti saatavilla, sen vaikutus vain kasvaa.
Perinteiset lähestymistavat prosessien hallitsemiseksi luottavat usein ennalta määrättyihin malleihin ja sääntöihin, jotka perustuvat usein historialliseen tietoon ja ihmisen asiantuntemukseen. Näillä lähestymistavoilla on kuitenkin myös rajoitukset, etenkin kun käsitellään nykyaikaisten valmistusprosessien ja niiden toimintaympäristöjen kasvavaa monimutkaisuutta, vaihtelua ja arvaamattomuutta. Lisäksi nämä menetelmät eivät useinkaan hyödynnä täysimääräisesti suuria määriä ennustettavissa olevaa tietoa, jonka nykyaikaiset anturit ja järjestelmät ovat tuottaneet reaaliajassa. Täällä keinotekoinen äly tulee peliin.
Keinotekoinen älykkyys määritellään laajasti koneiden kykyksi tehdä asioita, jotka yleensä mielestämme vaativat ihmisen älykkyyttä. Keinotekoinen älykkyys johtuu muuttujien välisistä matemaattisista suhteista, minkä vuoksi kuvaamme usein AI -ohjelmia tai algoritmeja "AI -malleina". Viimeisen vuosikymmenen aikana koneoppimista malleista, jotka oppivat parantamaan suorituskykyä tietojen kautta nimenomaisesta ohjelmoinnista, on tullut näkyviksi.
Viime aikoina tätä on edelleen parantanut perusmallien nousu ja generatiivinen AI. Perusmallit ovat suuria malleja, jotka on koulutettu erittäin suuriin tietojoukkoihin, joita voidaan mukauttaa moniin tehtäviin. AI: n ajaminen valtavirtaan kuin koskaan ennen.
Keinotekoisen älykkyyden mahdolliset hyödyt
Yleensä AI voi tarjota parempia mittauksia, ratkaisuja ja viestintää.
Lisää tuottavuutta: Usein valmistajilla on enemmän tietoa kuin he tietävät, mitä tehdä, ja tiedot ovat AI: n polttoainetta. Analysoimalla suuria määriä tietoja, piilotettuja kuvioita, poikkeavuuksia ja oivalluksia voidaan löytää. Näitä suhteita voidaan sitten käyttää prosessin ymmärtämiseen paremmin ja tietoisempia päätöksiä. Tämä puolestaan optimoi prosessin suorituskyvyn ja vähentää seisokkeja.
Paranna laatua, kestävyyttä ja kestävyyttä: AI voi auttaa valmistajia seuraamaan ja ylläpitämään raaka -aineiden, tuotteiden ja laitteiden laatua havaitsemalla ja reagoimalla virheisiin, poikkeavuuksiin ja virheisiin reaaliajassa. Tietojen kasvaessa ja monimutkaisuus kasvaa, tämä antaa meille mahdollisuuden käyttää uusia materiaaleja nopeammin tarjonnan häiriöiden tapauksessa ja käyttää tehokkaasti luonnollisia tai kierrätettyjä materiaaleja, joilla on muuttuvia ominaisuuksia.
Lisää innovaatioita ja kilpailukykyä: Yritykset voivat käyttää AI: tä innovoimaan nopeammin ja lisäämään tuotekehityksen nopeutta. Tähän voi kuulua parempia tuotesuunnitelmia, kuten nopeat ja tehokkaat tietopohjaiset simulaatiot sekä tarjonnan ja kysynnän ohjaamat nopeammat uudelleenkonfiguraatiot. Tulevaisuudessa AI voisi jopa auttaa hajottamaan ja toimitusketjuja käsittelevää tietoa, mikä mahdollistaa ominaisuuksien vaiheen muutokset.
Vähennä jätettä: AI -tekniikka voi vähentää materiaaleihin, energiaan, aikaan ja tilaan liittyviä jätteitä. Tämä voi olla monia muotoja, mukaan lukien prosessin seurannan yhdistäminen poikkeavuuksien havaitsemiseen viallisten osien puutteiden korjaamiseksi tai työsuhteiden lopettamiseksi ja keinotekoisen älykkyyden käyttäminen prosessien käyttämiseen tavalla, joka minimoi energian tai materiaalien käytön.
Ihmisten voimaannuttaminen: AI -järjestelmät voivat parantaa työntekijöiden tietämystä pääsemällä helposti asiantuntevimpiin asiantuntijoihin. AI voi myös auttaa viestinnässä ja koordinoinnissa asiakkaiden ja toimittajien kanssa, esimerkiksi chatbotien avulla.
KESKUSTILAINEN KÄYTETTÄVÄ TYÖPÄIVÄT Prosessin hallintaan
AI: n toteuttaminen prosessien hallintaan ei ole helppoa. Se vaatii huolellista suunnittelua, testausta ja käyttöönottoa. Se vaatii myös jatkuvaa arviointia. Tässä on joitain vinkkejä nopeasti aloittamiseen.
1. Määritä tavoitteet ja mittarit: Ennen kuin aloitat AI: n käytön prosessien hallintaan, sinulla on oltava selkeä visio siitä, mitä haluat saavuttaa ja miten menestys mitataan, ja sinun on määritettävä erityiset tavoitteet ja keskeiset suoritusindikaattorit, jotka vastaavat liiketoiminnan tavoitteita ja asiakkaiden odotuksia.
2. Ymmärrä tiedot: Tiedot ovat AI -mallien perusta. Ilman hyvää tietoa et voi rakentaa hyviä AI -järjestelmiä. On tärkeää ymmärtää käytettävissä olevat lähteet ja tyypit, muoto, laatu, poikkeama ja saatavuus, joita nämä lähteet voivat tarjota. Yleensä enemmän tietoja on parempi, mutta yleensä pieni, puhdas tietojoukko on hyödyllisempi kuin suuri, meluisa ja puolueellinen. Varmista lopuksi, että tietolähde on suojattu. AI -mallit ovat usein alttiita vastustaville hyökkäyksille, jotka heikentävät tai horjuttavat päätöksiä.
3. Valitse oikea AI -tekniikka: Prosessin hallintaan on saatavana monia erilaisia AI -tekniikoita, ja uusia keksitään jatkuvasti. Oikea AI -tekniikka on valittava, joka sopii tietoominaisuuksiin, prosessivaatimuksiin ja tavoitteisiin. AI-tekniikoiden monimutkaisuuden, tarkkuuden, nopeuden, skaalautuvuuden ja tulkittavuuden välillä on otettava huomioon kompromissit. On yleensä parasta käyttää yksinkertaisimpia tekniikoita hyväksyttävien tulosten saavuttamiseksi.
4. Varmista AI -järjestelmä: Ennen prosessin hallinnan käyttöönottoa on varmistettava, että järjestelmä toimii odotetusti. Validointi tehdään määrittämällä, kuinka hyvin se täyttää aiemmin määriteltyjä mittareita. Yleensä AI -järjestelmän kohta on sen kyky tehdä hyödyllisiä ennusteita tilanteissa, joita ei ole koskaan ennen nähty. Siksi on tärkeää arvioida järjestelmä tietojen perusteella, joita järjestelmä ei ole ennen nähnyt. Lisäksi AI-pohjaiset järjestelmät voivat joskus toimia arvaamattomilla tavoilla, joten on parasta luoda suojatoimenpiteet tällaisten riskien hallitsemiseksi.
5. Valvonta: Käyttöönoton jälkeen kehystä on tarkkailtava säännöllisesti ja parannettava. Tulosten seuraamiseksi hyvä kojelauta, jossa on raportteja, hälytyksiä ja lokeja, on suuri apu.