Στην παραγωγή, η βελτιστοποίηση είναι ζωτικής σημασίας για κάθε πτυχή της επιχείρησης: από τη μεγιστοποίηση της παραγωγικότητας, την επιβολή αυστηρού ποιοτικού ελέγχου έως την ελαχιστοποίηση του κόστους και των κινδύνων συμμόρφωσης, διασφαλίζοντας παράλληλα ομαλές, αδιάλειπτες διαδικασίες παραγωγής. Για να επιτύχουν σε αυτά και να παραμείνουν ανταγωνιστικοί, οι κατασκευαστές χρησιμοποιούν αυτοματοποίηση και άλλες καινοτόμες κατασκευαστικές λύσεις. Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ενδυνάμωση και των δύο, γι' αυτό όλο και περισσότερες εταιρείες χρησιμοποιούν AI στην παραγωγή.

Σε αυτόν τον συνοπτικό οδηγό, θα μάθετε σχετικά με τις πρακτικές περιπτώσεις χρήσης, τις προκλήσεις και τα οφέλη του AI, καθώς και πώς να ξεκινήσετε να χρησιμοποιείτε το AI στην παραγωγή.

Γιατί οι εταιρείες χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη στην παραγωγή;

Αν και η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί σχεδόν σε κάθε πτυχή της ζωής και της εργασίας, η τεχνητή νοημοσύνη και η κατασκευή είναι ιδιαίτερα συμβατές χάρη σε ένα σημαντικό κοινό στοιχείο: τα δεδομένα. Οι κατασκευαστές δημιουργούν και κατέχουν τεράστιους όγκους δεδομένων, συμπεριλαμβανομένης της απόδοσης μηχανής, της εφοδιαστικής, της διαδικασίας και των εξωτερικών δεδομένων. Οι τεχνολογίες AI απαιτούν δεδομένα για την εκπαίδευση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και την παροχή ακριβούς εξόδου συγκεκριμένης για κάθε επιχείρηση. Αυτό σημαίνει ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τις κατασκευαστικές εταιρείες να χρησιμοποιήσουν σωστά τα δομημένα και μη δομημένα δεδομένα τους. Πώς χρησιμοποιείται η τεχνητή νοημοσύνη στην παραγωγή;

Η ευελιξία της τεχνητής νοημοσύνης είναι ένας από τους λόγους που παίζει έναν τόσο τεράστιο ρόλο στον επιχειρηματικό κόσμο: οι ηγέτες σε όλους τους κλάδους βρίσκουν αμέτρητες χρήσεις για την τεχνητή νοημοσύνη και η κατασκευή δεν αποτελεί εξαίρεση. Βοηθά στον εξορθολογισμό των διαδικασιών παραγωγής, στη μεγιστοποίηση της αποτελεσματικότητας, στη μείωση των σφαλμάτων, στη βελτίωση της ποιότητας των προϊόντων, στην ενδυνάμωση των εργαζομένων, στην υποστήριξη της λειτουργικής αριστείας και τελικά στην απόκτηση ανταγωνιστικού πλεονεκτήματος.

Πώς να χρησιμοποιήσετε το AI στην παραγωγή: Παραδείγματα και περιπτώσεις χρήσης

Υπάρχει μια πολύ μεγάλη ποικιλία περιπτώσεων χρήσης για την τεχνητή νοημοσύνη στην κατασκευή, που ισχύει με διαφορετικούς τρόπους σε διάφορους τύπους κατασκευής: από την παραγωγή προϊόντων μεγάλου όγκου ή προσαρμόσιμων σε βιομηχανίες βιομηχανίας και αυτοκινήτων - έως τη συνεχή μεταποίηση διεργασιών στους τομείς της χημείας και της ενέργειας, ή των διαδικασιών παρτίδας στη φαρμακευτική παραγωγή και την παραγωγή τροφίμων.

Έτσι, αντί να προσπαθούμε να βρούμε μια εξαντλητική λίστα με όλες τις περιπτώσεις χρήσης ας αναλύσουμε μερικές από τις βασικές εφαρμογές:

Προγνωστική συντήρηση και ποιοτικός έλεγχος υποβοηθούμενος από AI

Χάρη στην όραση του υπολογιστή, τις κάμερες και τους ιχνηλάτες που παρακολουθούν τις διαδικασίες παραγωγής και τα μοντέλα AI που χρησιμοποιούνται για προηγμένες αναλύσεις, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί:

• Βοηθήστε στην πρόβλεψη της απαιτούμενης συντήρησης παγίων και εξοπλισμού, η οποία επιτρέπει στους ανθρώπινους εργαζόμενους να αποφεύγουν τα προβλήματα αντί να ανταποκρίνονται αντιδραστικά μόλις προκύψουν (γι’ αυτό ονομάζεται «προγνωστική συντήρηση»)
• Εντοπισμός ανωμαλιών και προβλημάτων ελέγχου ποιότητας ταχύτερα και αυτόματη ενεργοποίηση ειδοποιήσεων ή λήψη προβλεπόμενων ενεργειών για την πρόληψη ελαττωμάτων
• Πρόβλεψη πιθανών βλαβών του εξοπλισμού με τη χρήση ψηφιακών διδύμων
• Βελτιστοποιήστε τις διαδικασίες συντήρησης για να μειώσετε το κόστος και να επεκτείνετε τη διάρκεια ζωής του εξοπλισμού
• Ενισχύσεις στον οπτικό έλεγχο και τον αυτοματισμό του ποιοτικού ελέγχου

Τι είναι ένα ψηφιακό δίδυμο;

Στην παραγωγή, ένα ψηφιακό δίδυμο είναι μια εικονική αναπαράσταση ενός φυσικού προϊόντος, εξοπλισμού ή μηχανής. Χρησιμοποιώντας δεδομένα πραγματικού χρόνου από αισθητήρες και άλλες συσκευές παρακολούθησης που παρακολουθούν την κατάσταση και την απόδοση του φυσικού παγίου, το ψηφιακό δίδυμο το προσομοιώνει σε ένα ψηφιακό περιβάλλον. Αυτό το εικονικό μοντέλο μπορεί να βοηθήσει στη βελτιστοποίηση της παραγωγικότητας παγίων και στην πρόβλεψη πιθανών προβλημάτων, όπως αποτυχία εξοπλισμού, και αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο τα ψηφιακά δίδυμα λειτουργούν καλά για την προγνωστική συντήρηση.

Διαχείριση εφοδιαστικής αλυσίδας και αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης

Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να αναλύσουν τεράστιους όγκους δεδομένων εφοδιαστικής αλυσίδας και να εντοπίσουν πρότυπα, που επιτρέπουν στην τεχνητή νοημοσύνη να:

• Παρέχετε πληροφορίες πραγματικού χρόνου για να βελτιώσετε την πρόβλεψη ζήτησης και τη διαχείριση αποθεμάτων
• Επισημάνετε τους πιθανούς κινδύνους και τις διαταραχές της εφοδιαστικής αλυσίδας νωρίς, γεγονός που βοηθά τους κατασκευαστές να μετριάσουν τους κινδύνους κάνοντας τις απαραίτητες προσαρμογές γρήγορα
• Βοηθήστε στην αξιολόγηση της ποιότητας και της αξιοπιστίας του προμηθευτή
• Εντοπισμός ευκαιριών για μείωση του οικολογικού αποτυπώματος των υλικών που χρησιμοποιούνται και των παραδόσεων
• Βελτιστοποιήστε τη διαχείριση αποθήκης και την εφοδιαστική και μειώστε τον αδρανή χρόνο

Βελτιστοποίηση διαδικασίας βάσει δεδομένων

Αναλύοντας την απόδοση και τα δεδομένα πραγματικού χρόνου από αισθητήρες στο πάτωμα του εργοστασίου, οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να εντοπίσουν τομείς για βελτίωση στις υπάρχουσες διαδικασίες παραγωγής και τη διάταξη του εξοπλισμού, η οποία επιτρέπει στις εταιρείες να:

• Εντοπισμός σημείων συμφόρησης και ανεπαρκειών και λήψη συστάσεων για βελτίωση
• Παρακολουθήστε και αναλύστε τη χρήση των πόρων, καθώς και τους τύπους πληρότητας και παραγωγής, για ευκαιρίες μείωσης του αποτυπώματος άνθρακα και εξοικονόμησης ενέργειας
• Βελτιστοποιήστε την κατανομή πόρων για να βελτιώσετε την έξοδο και να μειώσετε το κόστος και τον χρόνο εκτός λειτουργίας

Αυτοματοποίηση εργασιών και διαδικασιών

Πολλές καινοτόμες λύσεις παραγωγής έχουν σχεδιαστεί για να αυτοματοποιήσουν επαναλαμβανόμενες εργασίες παραγωγής και αυτό είναι κάτι με το οποίο μπορεί να βοηθήσει και η τεχνητή νοημοσύνη. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί:

• Εξοικονομήστε χρόνο στις διοικητικές διαδικασίες και αυξήστε την παραγωγικότητα αυτοματοποιώντας τις εργασίες ρουτίνας
• Απελευθερώστε τους εργαζομένους για να εστιάσετε σε πιο στρατηγικές και εξαρτώμενες από τις δεξιότητες δραστηριότητες αναλαμβάνοντας εργασίες έντασης εργασίας
• Βελτιστοποιήστε τη χρήση πόρων τροποποιώντας αυτόματα την παραγωγή ως απάντηση στις διακυμάνσεις ζήτησης

Ανάπτυξη και προσαρμογή προϊόντων

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει τόσο τα εσωτερικά όσο και τα εξωτερικά δεδομένα, τα οποία περιλαμβάνουν τις τάσεις της αγοράς, τα δεδομένα πωλήσεων και τις προτιμήσεις των πελατών. Με αυτές και τις δυνατότητες ταχείας προτυποποίησης, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί:

• Βοηθήστε να αναπτύξετε ή να προσαρμόσετε προϊόντα για να ικανοποιήσετε τις απαιτήσεις και τα γούστα των πελατών
• Επιταχύνετε την ανάπτυξη δημιουργώντας και αξιολογώντας γρήγορα επαναλήψεις σχεδιασμού με βάση παραμέτρους εισόδου και περιορισμούς
• Πραγματοποιήστε εικονικές δοκιμές για να διασφαλίσετε τη βέλτιστη απόδοση του προϊόντος προσομοιώνοντας διάφορες συνθήκες, οι οποίες επιτρέπουν στους κατασκευαστές να αντιμετωπίσουν πιθανές ατέλειες σχεδιασμού ακόμη και πριν από την παραγωγή φυσικών πρωτοτύπων

Ενδυνάμωση εργαζομένων

Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην παραγωγή μπορεί να ωφελήσει και τους υπαλλήλους του κατασκευαστή:

• Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παρακολουθεί και να αναλύει δεδομένα από αισθητήρες για να βελτιώσει την ασφάλεια στο χώρο εργασίας εντοπίζοντας πιθανούς κινδύνους και προειδοποιώντας τους υπαλλήλους να λάβουν τα κατάλληλα μέτρα
• Η υποβοηθούμενη από την AI μάθηση μπορεί να βοηθήσει τους εργαζομένους να αποκτήσουν νέες δεξιότητες για να προσαρμοστούν στην αλλαγή των θέσεων εργασίας και των τεχνολογιών
• Ο βελτιωμένος οπτικός έλεγχος βοηθά τους ειδικούς ποιοτικού ελέγχου να εντοπίζουν ζητήματα και ελαττώματα παραγωγής, μετριάζοντας το βάρος της ευθύνης και την πιθανότητα ανθρώπινου σφάλματος
• Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παρέχει στους υπαλλήλους πληροφορίες και προτάσεις που βοηθούν στη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων - για παράδειγμα, σχετικά με τον προγραμματισμό και την πρόβλεψη παραγωγής
• Λόγω των εξελίξεων στο generative AI, πολλές τεχνολογίες AI υποστηρίζουν τώρα τις δυνατότητες συνομιλίας, που επιτρέπει στους υπαλλήλους σε διάφορα επίπεδα τεχνικής επάρκειας να επωφεληθούν από τη χρήση της AI στην παραγωγή (τα copilots AI, όπως το Joule, είναι ένα μεγάλο παράδειγμα)

Οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης στην παραγωγή

Τα τρία βασικά οφέλη από τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην παραγωγή είναι ότι χρησιμεύει ως καταλύτης για την παραγωγικότητα, την αποδοτικότητα και τη λειτουργική αριστεία. Με άλλα λόγια, με την τεχνητή νοημοσύνη, οι κατασκευαστές μπορούν να κάνουν περισσότερα, καλύτερα και σε λιγότερο χρόνο. Για τις εταιρείες που παράγουν αγαθά, ειδικά εκείνα στον τομέα της βιομηχανικής παραγωγής, αυτή η ευκαιρία από μόνη της καθιστά την τεχνητή νοημοσύνη αξιόλογη. Αλλά οι περιπτώσεις χρήσης που περιγράφονται παραπάνω καθιστούν σαφές ότι υπάρχουν ακόμη περισσότερα οφέλη για την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης σε οποιαδήποτε έξυπνη εργοστασιακή στρατηγική:

Καλύτερη ποιότητα των προϊόντων

Ο ποιοτικός έλεγχος με τη βοήθεια της AI βοηθά τους κατασκευαστές να μειώσουν τον αριθμό των προϊόντων με ελαττώματα και παρέχει ανατροφοδότηση σε πραγματικό χρόνο για ανάλυση βασικής αιτίας, ενώ η ταχεία προτυποποίηση καθιστά ευκολότερο τον εντοπισμό ελαττωμάτων σχεδιασμού νωρίς στη διαδικασία ανάπτυξης προϊόντος.

Βελτιωμένη λήψη αποφάσεων

Παρέχοντας πληροφορίες που προέρχονται από δεδομένα και προηγμένα analytics, η AI βοηθά τους ανθρώπινους εργαζόμενους να λαμβάνουν ενημερωμένες αποφάσεις ταχύτερα και με μεγαλύτερη αυτοπεποίθηση, γεγονός που καθιστά τη ζωή τους ευκολότερη και, τελικά, οδηγεί σε καλύτερα επιχειρηματικά αποτελέσματα.

Έξυπνη παραγωγή και παραγωγικότητα

Χάρη στην αυτοματοποίηση και τη βελτιστοποίηση με δυνατότητα AI, οι κατασκευαστές μπορούν να είναι πιο αποτελεσματικοί στη χρήση των πόρων και του χρόνου. Αυτή η έξυπνη κατασκευαστική προσέγγιση, με τη σειρά της, αυξάνει την παραγωγικότητα, επιτρέποντας στις εταιρείες να παράγουν αγαθά με ταχύτερο ρυθμό χωρίς να διακυβεύεται η ποιότητα.

Μείωση κόστους

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βελτιώσει την σχέση κόστους-αποτελεσματικότητας μέσω περισσότερων από την αυτοματοποίηση. Η ψηφιακή δίδυμη τεχνολογία και η προγνωστική συντήρηση βάσει AI μπορούν να επεκτείνουν τη διάρκεια ζωής του εξοπλισμού, η οποία μεταφράζεται σε εξοικονόμηση μακροπρόθεσμα - όπως και η διατήρηση της ενέργειας, του χρόνου, του νερού και άλλων πόρων. Το ίδιο ισχύει και για τη βελτιστοποιημένη διαχείριση εφοδιαστικής αλυσίδας: Η ανάλυση δεδομένων με υποβοήθηση της AI βοηθά στον προγραμματισμό της ζήτησης και στη διαχείριση αποθεμάτων πιο αποδοτικά από πλευράς κόστους και ανθεκτικότερα στους κινδύνους.

Περιβαλλοντική βιωσιμότητα

Μέσω της βελτιστοποιημένης από την AI διαχείρισης πόρων, εφοδιαστικής και αποθηκών, οι κατασκευαστές μπορούν να μειώσουν τα απόβλητα ενέργειας και υλικών, μειώνοντας το οικολογικό αποτύπωμα. Αυτός ο θετικός περιβαλλοντικός αντίκτυπος είναι σημαντικός για τη βιώσιμη μεταποίηση.

Η τρέχουσα κατάσταση και το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης στη μεταποιητική βιομηχανία

Δεδομένων των πιθανών οφελών της τεχνητής νοημοσύνης στην κατασκευή, δεν είναι δύσκολο να δούμε γιατί οι κατασκευαστές ενδιαφέρονται για αυτό. Αλλά όταν πρόκειται για την πραγματική υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης στην κατασκευή, υπάρχουν ακόμη περιθώρια βελτίωσης. Για παράδειγμα, δεν συνδέονται όλες οι στρατηγικές τεχνητής νοημοσύνης όλων των κατασκευαστών με τους επιχειρηματικούς στόχους και υποστηρίζονται από μια προσέγγιση μέτρησης για την αξιολόγηση της επιτυχίας με το ERP.

Το ERP είναι σημαντικό για τις καινοτόμες λύσεις παραγωγής, έτσι οι κατασκευαστές πρέπει να διασφαλίσουν τη συμβατότητα και τη συνέργεια του υπάρχοντος τοπίου ΙΤ και του χαρτοφυλακίου ERP - με τις δυνατότητες AI που θέλουν να ενσωματώσουν. Ωστόσο, παρά την καθυστέρηση στην υιοθέτηση, ο κλάδος είναι πιθανό να συνεχίσει να υιοθετεί τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης.

Δύο παράγοντες έχουν συγκλίνει για να καταστήσουν τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην παραγωγή πιο βιώσιμη από ποτέ, γεγονός που μας δίνει λόγους να πιστεύουμε ότι αυτή η τάση είναι εδώ για να παραμείνει:

Οι έξυπνες εργοστασιακές διαδικασίες δημιουργούν πολύτιμα δεδομένα

Η όλο και πιο διαδεδομένη χρήση φωτογραφικών μηχανών, αισθητήρων και άλλων τεχνολογιών που παρακολουθούν τις διαδικασίες παραγωγής 24/7, οι οποίες ξεκίνησαν με πρωτοβουλίες έξυπνου εργοστασίου και βιομηχανίας 4.0, επιτρέπει στους κατασκευαστές να τροφοδοτούν τεράστιες ποσότητες δεδομένων σε πραγματικό χρόνο. Αυτό βοηθά στη μεγιστοποίηση της αξίας που κερδίζουν οι κατασκευαστές από τα δεδομένα τους και υποστηρίζει συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης. Στην πραγματικότητα, μερικές από τις βασικές εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στην παραγωγή, όπως η προγνωστική συντήρηση, η τεχνολογία ψηφιακού διδύμου και η οπτική επιθεώρηση υποβοηθούμενη από ΑΙ, είναι αδύνατες χωρίς αυτά τα δεδομένα. Επιπλέον, συνδέοντας αυτόν τον πλούτο δεδομένων με το AI που χρησιμοποιείται για συγκεκριμένους επιχειρηματικούς στόχους, οι κατασκευαστές μπορούν να αυξήσουν την αξία του πελάτη και να ενδυναμώσουν τους υπαλλήλους ώστε να αποκτήσουν εμπειρία και δεξιότητες ταχύτερα, μετριάζοντας τα ελλείμματα ταλέντων.

Η μεταφραστική τεχνητή νοημοσύνη καθιστά την τεχνητή νοημοσύνη πιο προσβάσιμη

Ταυτόχρονα, χάρη στις πρόσφατες εξελίξεις στην μηχανική μάθηση (όπως οι ανακαλύψεις στη δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη), η συνομιλητική τεχνητή νοημοσύνη είναι πλέον πραγματικότητα. Τι σημαίνει αυτό; Σημαίνει ότι οι άνθρωποι μπορούν να επικοινωνούν - και να εργάζονται - με τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιώντας φυσική γλώσσα και όχι κώδικα. Αυτό είναι σημαντικό επειδή καθιστά την τεχνητή νοημοσύνη προσβάσιμη στους εργαζομένους σε διάφορα επίπεδα τεχνικής επάρκειας: όλοι στην εταιρεία, από τις λειτουργίες και τη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας έως το πάτωμα του εργοστασίου, μπορούν να χρησιμοποιήσουν τα εργαλεία AI για να είναι πιο αποτελεσματικά και παραγωγικά. Αυτό αυξάνει εκθετικά την αξία της τεχνητής νοημοσύνης ως καταλύτη για το ανθρώπινο δυναμικό και τη λειτουργική αποτελεσματικότητα.

Υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της μεταποίησης: Προκλήσεις και ανησυχίες

Παρά τα οφέλη, ορισμένες εταιρείες εξακολουθούν να ανησυχούν για την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στις διαδικασίες παραγωγής, για παράδειγμα:

Ελλείψεις εξειδικευμένου εργατικού δυναμικού

Για να υλοποιήσουν και να λειτουργήσουν δυνατότητες υποβοηθούμενες από την AI, οι εταιρείες χρειάζονται ταλέντα με τις σωστές δεξιότητες. Ευτυχώς, η ίδια η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να είναι μέρος της λύσης.

• Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στην πρόσληψη ατόμων με τις σωστές δεξιότητες
• Οι υπάρχοντες εργαζόμενοι μπορούν να χρησιμοποιήσουν τις λύσεις HR βάσει AI, όπως λογισμικό εκμάθησης και ανάπτυξης, για να αποκτήσουν νέες δεξιότητες
• Οι βοηθητικές τεχνολογίες μπορούν να βοηθήσουν στη βελτίωση της ασφάλειας των εργαζομένων στο πάτωμα του εργοστασίου παρέχοντας οδηγίες και βοηθώντας τους κατασκευαστές να επιβάλλουν τις απαραίτητες διαδικασίες συμμόρφωσης και ασφάλειας
• Το Generative AI επιτρέπει στους βοηθούς AI και τους copilots να κατανοήσουν τις υπενθυμίσεις στη φυσική γλώσσα, γεγονός που διευκολύνει όλους τους υπαλλήλους, όχι μόνο το προσωπικό IT, να έχουν πρόσβαση στις δυνατότητες AI που βοηθούν - για παράδειγμα, να διαμορφώσουν σύνθετες λύσεις για πελάτες χωρίς να χρειάζονται πολυετή εμπειρία
• Πολλοί πάροχοι λογισμικού ενσωματώνουν το AI στις επιχειρηματικές λύσεις που προσφέρουν. Για παράδειγμα, στη SAP, ενσωματώσαμε το AI σε πολλά επίπεδα στις λύσεις μας, οπότε οι πελάτες που χρησιμοποιούν, ας πούμε, το χαρτοφυλάκιο SAP cloud ERP έχουν ήδη πρόσβαση στα χαρακτηριστικά AI

Ασφάλεια, προστασία και υπεύθυνη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης

Όπως συμβαίνει με πολλές καινοτόμες κατασκευαστικές λύσεις, η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί ρύθμιση και προστατευτικά κιγκλιδώματα, ειδικά επειδή η AI χειρίζεται δυνητικά ευαίσθητα δεδομένα. Υπάρχουν δύο σημαντικά βήματα για την αντιμετώπιση αυτής της ανησυχίας.

Πρώτον, οι κατασκευαστές θα πρέπει να δώσουν προτεραιότητα στην εφαρμογή ηθικών και υπεύθυνων πρακτικών τεχνητής νοημοσύνης και να επιλέξουν την επιλογή τρίτων παρόχων λογισμικού που κάνουν το ίδιο. Δεύτερον, για να διασφαλίσετε την προστασία των επιχειρηματικών δεδομένων και των δεδομένων πελάτη, είναι καλύτερο να συνεργαστείτε με τους παρόχους λύσεων AI που δεσμεύονται για ηθική, διαφανή, συμμορφούμενη και ασφαλή διαχείριση των δεδομένων σας. Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό, δεδομένων των κινδύνων για την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο, των δολιοφθορών και της κλοπής ΔΙ που απειλούν τις κατασκευαστικές εταιρείες.

Εδώ είναι μερικές πράσινες σημαίες που πρέπει να αναζητήσετε όταν επιλέγετε έναν πάροχο που ενδιαφέρεται για την ασφάλεια:

• Ο πάροχος AI δεν κοινοποιεί τα δεδομένα σας σε τρίτους για τον σκοπό της εκπαίδευσης των μοντέλων AI τους
• Οι λύσεις AI αναπτύσσονται υπεύθυνα και με αυστηρά πρότυπα
• Ο πάροχος χρησιμοποιεί προηγμένα μέτρα ασφάλειας δεδομένων για την προστασία των δεδομένων σας ανά πάσα στιγμή
• Ο πάροχος ΑΙ δεσμεύεται για διαφάνεια και δυνατότητα επεξήγησης

Μετασχηματισμός μεγάλης κλίμακας επιχείρησης για σύνθετη επιχειρηματική αρχιτεκτονική

Η έξυπνη κατασκευή συχνά περιλαμβάνει τεράστιες υποδομές ΤΠ. Και αφού περάσουν από πολλαπλές συγχωνεύσεις και εξαγορές, πολλές εταιρείες καταλήγουν σε ένα συνονθύλευμα κληροδοτημένων συστημάτων. Μια μεγάλης κλίμακας υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης σε μια τόσο σύνθετη επιχειρηματική αρχιτεκτονική μπορεί να φαίνεται προκλητική. Τα καλά νέα είναι ότι οι κατασκευαστές δεν χρειάζεται να αντιμετωπίσουν μόνο αυτή την πρόκληση: μπορούν να συνεργαστούν με έναν πάροχο λογισμικού για την ανάπτυξη μιας στρατηγικής clean core και επιχειρηματικής αρχιτεκτονικής έτοιμης για AI.

Ξεκινώντας με το ΑΙ στην παραγωγή

Τα ίδια λογικά βήματα που ισχύουν για τις περισσότερες καινοτόμες λύσεις παραγωγής ισχύουν για την εισαγωγή της τεχνητής νοημοσύνης στην παραγωγή:

• Ενημερωθείτε. Εξερευνήστε την κατάσταση και τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης, εξοικειωθείτε με τις περιπτώσεις χρήσης και δείτε τα αποτελέσματα που έχουν ήδη επιτύχει οι άλλοι.
• Αξιολογήστε τα επιδόματα. Σκεφτείτε την συγκεκριμένη φύση της κατασκευαστικής επιχείρησής σας: ποιες προκλήσεις αντιμετωπίζει η εταιρεία σας και μπορούν να αντιμετωπιστούν από την τεχνητή νοημοσύνη; Έχετε μεγάλο όγκο δεδομένων που δεν χρησιμοποιούνται σωστά; Πώς θα ωφελήσει το AI τις διαδικασίες παραγωγής σας;
• Διαμορφώστε τους στόχους. Όπως πολλά εργαλεία, η τεχνητή νοημοσύνη είναι πιο αποτελεσματική όταν χρησιμοποιείται σκόπιμα και στρατηγικά. Δουλεύοντας από τους επιχειρηματικούς στόχους σας, δημιουργήστε μια στρατηγική υιοθέτησης AI που οριοθετεί σαφώς τα οφέλη που αναμένετε να λάβετε και πώς.
• Πάροχοι έρευνας. Η ασφάλεια, η συμμόρφωση και η προστασία δεδομένων πρέπει να βρίσκονται στο επίκεντρο των λύσεων AI που χρησιμοποιείτε. Για να προστατεύσετε τον εαυτό σας και τους πελάτες σας, αξιολογήστε διεξοδικά τους υποψήφιους παρόχους AI: βεβαιωθείτε ότι οι πρακτικές ασφάλειας δεδομένων τους είναι διαφανείς και μέχρι πρότυπες.
• Πάρτε την επαγγελματική εισαγωγή. Πολλοί πάροχοι λογισμικού, ειδικά στο ERP και στον χώρο επιχειρηματικής βελτιστοποίησης, είναι ήδη έτοιμοι να επιταχύνουν όλα τα πράγματα AI - μπορούν να βοηθήσουν στη στρατηγική και ακόμη και να πραγματοποιήσουν την εισαγωγή της AI στις κατασκευαστικές εταιρείες. Αν χρησιμοποιείτε ήδη ένα χαρτοφυλάκιο ERP που υποστηρίζει τις δυνατότητες AI, η εισαγωγή της τεχνητής νοημοσύνης στην εταιρία σας μπορεί να είναι ακόμη πιο εύκολη από ό,τι φαίνεται. Το ενσωματωμένο AI επιτρέπει στους κατασκευαστές να επωφεληθούν από την τεχνητή νοημοσύνη χωρίς να χρειάζεται να δημιουργήσουν, να συντηρήσουν και να επαναλάβουν τα δικά τους μοντέλα.