В производстве оптимизация имеет решающее значение для всех аспектов бизнеса: от повышения производительности и строгого контроля качества до минимизации затрат и рисков несоблюдения нормативных требований при одновременном обеспечении бесперебойных производственных процессов. Чтобы добиться успеха и сохранить конкурентоспособность, производители используют автоматизацию и другие инновационные производственные решения. Искусственный интеллект (ИИ) можно использовать для расширения возможностей и того, и другого, поэтому все больше компаний используют ИИ в производстве.

В этом комплексном руководстве вы узнаете о практических сценариях использования, проблемах и преимуществах ИИ, а также узнаете, как начать использовать ИИ в производстве.

Почему компании используют искусственный интеллект в производстве?

Хотя искусственный интеллект может использоваться практически во всех аспектах жизни и работы, искусственный интеллект и производство особенно совместимы благодаря важному общему элементу: данным. Производители генерируют и владеют огромными объемами данных, включая производительность оборудования, логистику, процессы и внешние данные; технологии ИИ требуют данных для обучения алгоритмов машинного обучения и обеспечения точного вывода, специфичного для каждой компании. Это означает, что искусственный интеллект может помочь производственным компаниям эффективно использовать структурированные и неструктурированные данные. Итак, как ИИ используется в производстве?

Многофункциональность ИИ — одна из причин, по которым он играет столь огромную роль в мире бизнеса: лидеры всех отраслей находят бесчисленное множество вариантов использования ИИ, и производство — не исключение. Она помогает оптимизировать производственные процессы, максимально повысить эффективность, сократить число ошибок, повысить качество продукции, расширить возможности сотрудников, поддерживать операционную эффективность и в конечном итоге получить конкурентное преимущество.

Использование ИИ в производстве: примеры и сценарии использования

Искусственный интеллект в производстве применяется в самых разных сферах производства: от производства больших объемов или настраиваемых продуктов в промышленности и автомобильной промышленности до непрерывного непрерывного непрерывного производства в химическом и энергетическом секторах или пакетных процессов в фармацевтике и производстве продуктов питания.

Вместо того, чтобы составить исчерпывающий список всех сценариев использования ИИ, давайте разберем некоторые ключевые приложения:

Диагностическое ТОРО и контроль качества с помощью ИИ

Благодаря компьютерному зрению, камерам и трекерам, отслеживающим производственные процессы, и моделям ИИ, используемым для расширенной аналитики, искусственный интеллект может:

• Способствует прогнозированию необходимого технического обслуживания активов и оборудования, что позволяет сотрудникам избегать проблем, а не реагировать на них повторно после их возникновения (поэтому оно называется диагностическим обслуживанием)
• Быстрое выявление аномалий и проблем контроля качества и автоматическое инициирование предупреждений или принятие необходимых мер для предотвращения дефектов
• Прогнозирование потенциальных отказов оборудования с помощью цифровых двойников
• Оптимизация процессов ТОРО для сокращения затрат и продления срока службы оборудования
• Помощь в визуальном контроле и автоматизации контроля качества

Что такое цифровой двойник?

В производстве цифровой двойник — это виртуальное представление физического продукта, оборудования или машины. Используя данные в реальном времени от датчиков и других устройств мониторинга, которые отслеживают состояние и производительность физического актива, цифровой двойник моделирует его в цифровой среде. Эта виртуальная модель может помочь оптимизировать производительность активов и прогнозировать потенциальные проблемы, такие как отказ оборудования, поэтому цифровые двойники хорошо работают для диагностического технического обслуживания.

Управление цепочкой поставок и алгоритмы машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие объемы данных цепочки поставок и выявлять закономерности, что позволяет ИИ:

• Анализ в реальном времени для оптимизации прогнозирования спроса и управления запасами
• Раннее выявление потенциальных рисков и сбоев в цепочке поставок, что помогает производителям снижать риски благодаря быстрой корректировке
• Оценка качества и надежности поставщиков
• Определение возможностей для снижения экологического воздействия используемых материалов и поставок
• Оптимизация управления складами и логистикой, сокращение времени простоя

Оптимизация процессов на основе данных

Анализируя производительность и данные в реальном времени с датчиков на производственном участке, технологии ИИ могут определять области для улучшения существующих производственных процессов и компоновки оборудования, что позволяет компаниям:

• Выявление узких мест и неэффективности, получение рекомендаций по улучшению
• Мониторинг и анализ использования ресурсов, а также шаблонов занятия и производства для возможности сокращения углеродного следа и экономии энергии
• Оптимизация распределения ресурсов для повышения производительности и сокращения затрат и простоев

Автоматизация задач и процессов

Многие инновационные производственные решения были разработаны для автоматизации задач серийного производства, и в этом тоже может помочь искусственный интеллект. ИИ может:

• Экономия времени на административных процессах и повышение производительности за счет автоматизации рутинных задач
• Предоставьте сотрудникам возможность сосредоточиться на более стратегических и зависимых от обучения действиях, принимая на себя трудоемкие задачи
• Оптимизация использования ресурсов за счет автоматического изменения производства в ответ на колебания спроса

Разработка и настройка продуктов

ИИ может анализировать как внутренние, так и внешние данные, включая рыночные тенденции, данные продаж и предпочтения клиентов. Благодаря этим и возможностям быстрого создания прототипов ИИ может:

• Помогите разработать или подгонять продукты для того чтобы соотвествовать и вкусы клиента
• Ускорение разработки за счет быстрой генерации и оценки итераций дизайна на основе входных параметров и ограничений
• Виртуальное тестирование для обеспечения оптимальной производительности продукта за счет моделирования различных условий, которые позволяют производителям устранять возможные недостатки дизайна еще до производства физических прототипов

Расширение возможностей сотрудников

Использование искусственного интеллекта в производстве также может принести пользу сотрудникам производителя:

• ИИ может отслеживать и анализировать данные с датчиков для повышения безопасности на рабочем месте, выявляя потенциальные опасности и предупреждая сотрудников о необходимости принятия соответствующих мер
• Обучение с помощью ИИ может помочь сотрудникам приобрести новые навыки для адаптации к изменениям должностных ролей и технологий
• Улучшенный ИИ визуальный контроль помогает специалистам по контролю качества выявлять проблемы и недостатки производства, облегчая бремя ответственности и вероятность человеческой ошибки
• Искусственный интеллект может предоставлять сотрудникам информацию и рекомендации, которые помогают принимать решения на основе данных, например, о планировании производства и прогнозировании
• Благодаря разработкам генеративного ИИ многие технологии ИИ теперь поддерживают диалоговые возможности, которые позволяют сотрудникам на различных уровнях технического мастерства пользоваться преимуществами искусственного интеллекта в производстве (отличным примером являются искусственный интеллект copilots, например Joule)

Преимущества ИИ в производстве

Три ключевых преимущества использования ИИ в производстве: он служит катализатором повышения производительности, эффективности и операционной эффективности. Другими словами, с помощью искусственного интеллекта производители могут делать больше, лучше и за меньшее время. Для компаний, производящих товары, особенно в сфере промышленного производства, эта возможность сама по себе делает искусственный интеллект целесообразным. Однако сценарии использования, описанные выше, дают понять, что внедрение ИИ в любую стратегию Smart Factory имеет еще больше преимуществ:

Повышение качества продукции

Контроль качества с помощью ИИ помогает производителям сократить число продуктов с дефектами и предоставляет обратную связь в реальном времени для анализа основных причин, в то время как быстрое создание прототипов упрощает выявление недостатков дизайна на ранних этапах процесса разработки продукта.

Повышение качества принимаемых решений

Благодаря аналитике на основе данных и расширенной аналитике искусственный интеллект помогает сотрудникам быстрее и уверенно принимать обоснованные решения, что упрощает их жизнь и, в конечном итоге, повышает результативность бизнеса.

Умное производство и производительность

Благодаря автоматизации и оптимизации на базе ИИ производители могут повысить эффективность использования ресурсов и времени. Такой подход к интеллектуальному производству, в свою очередь, повышает производительность, позволяя компаниям быстрее производить товары без ущерба для качества.

Снижение затрат

Искусственный интеллект может повысить экономичность за счет не только автоматизации. Технология цифровых двойников и диагностическое обслуживание на основе ИИ могут продлить срок службы оборудования, что приводит к экономии в долгосрочной перспективе, а также к экономии энергии, времени, воды и других ресурсов. То же самое справедливо для оптимизированного управления цепочкой поставок: анализ данных с помощью ИИ помогает сделать планирование спроса и управление запасами более экономичным и устойчивым к рискам.

Экологическая устойчивость

Благодаря оптимизированному ИИ управлению ресурсами, логистикой и складами производители могут сократить расход энергии и материалов, уменьшая экологический след. Это позитивное воздействие на окружающую среду имеет важное значение для устойчивого производства.

Текущее состояние и будущее ИИ в обрабатывающей промышленности

Учитывая потенциальные преимущества искусственного интеллекта в производстве, нетрудно понять, почему производители заинтересованы в нем. Но когда речь идет о фактическом внедрении ИИ в производстве, все еще есть возможности для улучшения. Например, не все стратегии ИИ производителей связаны с бизнес-целями и поддерживаются методом измерения для оценки успеха с помощью ERP.

ERP-системы необходимы для инновационных производственных решений, поэтому производителям необходимо обеспечить совместимость и синергию существующего ИТ-ландшафта и портфеля ERP с возможностями искусственного интеллекта, которые они хотят внедрить. Однако, несмотря на отставание в освоении, отрасль, скорее всего, продолжит использовать искусственный интеллект.

Два фактора объединились, чтобы сделать использование ИИ в производстве более жизнеспособным, чем когда-либо прежде, что дает нам основания думать, что эта тенденция здесь, чтобы остаться:

Процессы Smart Factory генерируют ценные данные

Все более широкое использование камер, датчиков и других технологий, отслеживающих производственные процессы в режиме 24/7, которое началось с инициатив Smart Factory и Industry 4.0, позволяет производителям передавать в реальном времени огромные объемы данных ИИ. Это позволяет производителям получать максимальную отдачу от своих данных и поддерживает определенные сценарии использования ИИ. Некоторые ключевые приложения искусственного интеллекта в производстве, такие как диагностическое ТОРО, технология цифрового двойника и визуальный контроль с помощью ИИ, невозможны без этих данных. Более того, объединяя этот огромный объем данных с искусственным интеллектом, используемым для достижения конкретных бизнес-целей, производители могут повысить ценность клиентов и дать сотрудникам возможность быстрее получать опыт и навыки, снижая нехватку талантов.

Диалоговый ИИ делает искусственный интеллект более доступным

В то же время благодаря недавним достижениям в области машинного обучения (таким как прорывы в области генеративного ИИ) диалоговый ИИ стал реальностью. Что это значит? Это означает, что люди могут общаться и работать с искусственным интеллектом, используя естественный язык, а не код. Это важно, поскольку делает ИИ доступным для сотрудников с различным уровнем технической квалификации: все сотрудники компании, от эксплуатации и управления цепочкой поставок до производственного цеха, могут использовать инструменты ИИ для повышения эффективности и продуктивности. Это экспоненциально повышает ценность ИИ как катализатора человеческого потенциала и операционной эффективности.

Внедрение ИИ в производстве: проблемы и проблемы

Несмотря на преимущества, некоторые компании по-прежнему обеспокоены внедрением ИИ в производственные процессы, например:

Нехватка квалифицированной рабочей силы

Для внедрения и использования возможностей с помощью ИИ компаниям необходимы таланты с нужными навыками. К счастью, сам ИИ может быть частью решения.

• Искусственный интеллект может помочь нанимать сотрудников, обладающих нужными навыками
• Существующие сотрудники могут использовать HR-решения на базе ИИ, такие как программное обеспечение для обучения и развития, для получения новых навыков
• Вспомогательные технологии могут помочь повысить безопасность труда на производственном участке, предоставляя инструкции и помогая производителям обеспечить соблюдение необходимых требований и процедур безопасности
• Генеративный ИИ позволяет ассистентам и копилотам ИИ понимать запросы на естественном языке, что упрощает для всех сотрудников, а не только для ИТ-специалистов, доступ к возможностям ИИ, которые помогают, например, настраивать сложные решения для клиентов без необходимости многолетнего опыта
• Многие поставщики программного обеспечения интегрируют ИИ в бизнес-решения, которые они предлагают. Например, в SAP ИИ встроен на нескольких уровнях наших решений, поэтому клиенты, использующие, например, портфель облачных ERP-решений SAP, уже имеют доступ к функциям ИИ

Безопасность и ответственное использование ИИ

Как и во многих инновационных производственных решениях, искусственный интеллект требует регулирования и пределов, особенно потому, что искусственный интеллект обрабатывает потенциально конфиденциальные данные. Для решения этой проблемы необходимо предпринять два важных шага.

Во-первых, производители должны определить приоритетность внедрения этичных и ответственных практик ИИ и выбрать поставщиков стороннего программного обеспечения, которые сделают то же самое. Во-вторых, чтобы обеспечить защиту бизнес-данных и данных клиентов, лучше всего работать с поставщиками решений на базе ИИ, придерживающимися этических, прозрачных, соответствующих требованиям и защищенной обработки данных. Это особенно важно, учитывая риски кибербезопасности, саботаж и хищение интеллектуальной собственности, которые угрожают производственным компаниям.

Вот несколько зеленых флагов, которые нужно искать при выборе поставщика с поддержкой безопасности:

• Провайдер ИИ не предоставляет ваши данные третьим лицам для обучения своих моделей ИИ
• Решения на базе ИИ разрабатываются ответственно и с строгими стандартами
• Провайдер ИИ применяет расширенные меры безопасности данных для защиты ваших данных в любое время
• Провайдер ИИ стремится обеспечить прозрачность и объяснимость

Масштабная трансформация бизнеса для сложной архитектуры предприятия

Умное производство часто включает в себя обширные ИТ-инфраструктуры. И после многочисленных слияний и поглощений многие компании в конечном итоге используют старые системы. Масштабное внедрение ИИ в такой сложной корпоративной архитектуре может показаться сложным. Хорошая новость заключается в том, что производителям не приходится решать эту проблему в одиночку: они могут работать с поставщиком программного обеспечения над разработкой стратегии clean core и готовой к использованию ИИ корпоративной архитектуры.

Начало работы с ИИ в производстве

Те же самые разумные шаги, которые применяются к большинству инновационных решений для производства, применимы и к внедрению ИИ в производстве:

• Получайте информацию. Изучите состояние и возможности искусственного интеллекта, ознакомьтесь со сценариями использования и посмотрите на уже достигнутые результаты.
• Оцените преимущества. Подумайте о специфике вашего производственного бизнеса: с какими проблемами сталкивается ваша компания и может ли искусственный интеллект их решать? Имеется ли у вас большой объем недоиспользованных данных? Каковы преимущества ИИ для ваших производственных процессов?
• Сформулируйте цели. Как и многие другие инструменты, искусственный интеллект наиболее эффективен при целенаправленном и стратегическом использовании. Работая с бизнес-целями, создайте стратегию внедрения ИИ, которая четко определяет, какие преимущества вы ожидаете получить и как.
• Провайдеры исследований. Безопасность, нормативное соответствие и защита данных должны быть основой используемых вами решений на базе ИИ. Чтобы защитить себя и своих клиентов, тщательно оцените потенциальных поставщиков ИИ: убедитесь, что их методы безопасности данных прозрачны и соответствуют стандартам.
• Получить профессиональный вклад. Многие поставщики программного обеспечения, особенно в сфере ERP и оптимизации бизнеса, уже способны ускорить все аспекты работы ИИ — они могут помочь разработать стратегию и даже реализовать внедрение ИИ в производственных компаниях. Если вы уже используете портфель ERP, поддерживающий возможности ИИ, внедрение искусственного интеллекта в вашей компании может быть еще проще, чем кажется. Встроенный ИИ позволяет производителям использовать преимущества искусственного интеллекта без необходимости создания, ведения и итерации собственных моделей.