A gyártásban az optimalizálás kulcsfontosságú az üzlet minden aspektusa számára: a termelékenység maximalizálásától a szigorú minőségellenőrzés betartatásán át a költségek és a megfelelőségi kockázatok minimalizálásáig, miközben zökkenőmentes, zavartalan gyártási folyamatokat biztosít. Ahhoz, hogy ezek sikeresek legyenek és versenyképesek maradjanak, a gyártók automatizálási és más innovatív gyártási megoldásokat használnak. A mesterséges intelligencia (AI) mindkettő megerősítésére használható, ezért egyre több vállalat használja a mesterséges intelligenciát a gyártásban.

Ebben az átfogó útmutatóban megismerheti a mesterséges intelligencia gyakorlati használati eseteit, kihívásait és előnyeit, valamint megtudhatja, hogyan kezdheti el használni a mesterséges intelligenciát a gyártásban.

Miért használnak a vállalatok mesterséges intelligenciát a gyártásban?

Bár a mesterséges intelligencia az élet és a munka minden területén használható, a mesterséges intelligencia és a gyártás különösen kompatibilis egy fontos megosztott elemnek köszönhetően: az adatoknak. A gyártók hatalmas adatmennyiségeket generálnak és birtokolnak, beleértve a gépi teljesítményt, a logisztikát, a folyamatokat és a külső adatokat; a mesterséges intelligencia technológiák adatokat igényelnek a gépi tanulási algoritmusok tanításához és az egyes üzletekhez tartozó pontos kimenet biztosításához. Ez azt jelenti, hogy az AI segítheti a gyártó vállalatokat strukturált és strukturálatlan adataik megfelelő felhasználására. Hogyan használják a mesterséges intelligenciát a gyártásban?

A mesterséges intelligencia sokoldalúsága az egyik oka annak, hogy ilyen hatalmas szerepet játszik az üzleti világban: az iparágak vezetői számtalan mesterséges intelligenciát használnak, és a gyártás sem kivétel. Segít egyszerűsíteni a gyártási folyamatokat, maximalizálni a hatékonyságot, csökkenteni a hibákat, javítani a termékek minőségét, elősegíteni a munkavállalókat, támogatni a működési kiválóságot, és végső soron versenyelőnyhöz jutni.

A mesterséges intelligencia használata a gyártásban: Példák és használati esetek

A mesterséges intelligencia gyártási felhasználási eseteinek széles skálája létezik, amelyek különböző módokon alkalmazhatók a különböző gyártási típusokban: a nagy volumenű vagy testreszabható termékgyártástól az ipari és autóiparban – a folyamatos folyamatgyártásig a kémiai és energetikai ágazatokban, vagy a gyógyszeripari és élelmiszergyártási gyártási folyamatokig.

Tehát ahelyett, hogy megpróbálnánk egy kimerítő listát összeállítani az AI összes használati esetéről, bontsunk le néhány kulcsfontosságú alkalmazást:

Prediktív karbantartás és AI által támogatott minőségellenőrzés

A számítógépes látásnak, a gyártási folyamatokat figyelő kameráknak és nyomkövetőknek, valamint a fejlett analitikákhoz használt AI modelleknek köszönhetően a mesterséges intelligencia:

• Segítség a szükséges eszközök és berendezések karbantartásának előrejelzésében, amely lehetővé teszi az emberi dolgozók számára, hogy elkerüljék a problémákat, és ne reagáljanak reaktívan, amikor felmerülnek (ezért nevezik „prediktív karbantartásnak”)
• Gyorsabban azonosíthatja az anomáliákat és a minőségellenőrzési problémákat, és automatikusan riasztásokat generálhat, vagy megteheti az előírt intézkedéseket a hibák megelőzése érdekében
• A berendezések lehetséges meghibásodásainak előrejelzése digitális ikrek használatával
• Optimalizálja a karbantartási folyamatokat a költségek csökkentése és a berendezések élettartamának meghosszabbítása érdekében
• A vizuális ellenőrzéshez és a minőség-ellenőrzés automatizálásához nyújtott támogatás

Mi az a digitális iker?

A gyártásban a digitális iker egy fizikai termék, berendezés vagy gép virtuális megfelelője. Az érzékelők és más, a fizikai eszköz állapotát és teljesítményét nyomon követő felügyeleti eszközök valós idejű adatainak felhasználásával a digitális iker digitális környezetben szimulálja azokat. Ez a virtuális modell segíthet optimalizálni az eszközök termelékenységét, és előrejelezni az olyan potenciális problémákat, mint a berendezéshibák, ezért a digitális ikrek jól működnek a prediktív karbantartáshoz.

Ellátásilánc-kezelési és gépi tanulási algoritmusok

A gépi tanulási algoritmusok nagy mennyiségű logisztikailánc-adatot elemezhetnek, és azonosíthatnak olyan mintákat, amelyek lehetővé teszik az AI számára, hogy:

• Nyújtson valós idejű elemzéseket a szükséglet-előrejelzés és a készletgazdálkodás javítása érdekében
• A potenciális kockázatok és az ellátási lánc zavarainak korai megjelölése, ami segít a gyártóknak csökkenteni a kockázatokat a szükséges kiigazítások gyors elvégzésével
• Segítség a szállító minőségének és megbízhatóságának értékelésében
• Lehetőségek azonosítása a felhasznált anyagok és szállítások ökológiai lábnyomának csökkentésére
• Optimalizálja a raktárgazdálkodást és a logisztikát, és csökkentse az üresjárati időt

Adatvezérelt folyamatoptimalizálás

A gyári szinten lévő érzékelők teljesítményének és valós idejű adatainak elemzésével az AI technológiák azonosítják a meglévő gyártási folyamatok és berendezéskialakítás fejlesztendő területeit, ami lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy:

• Szűk keresztmetszetek és hatékonysági hiányosságok azonosítása és javaslatok a javításra
• Erőforrás-felhasználás, valamint foglaltsági és termelési minták nyomon követése és elemzése a szénlábnyom csökkentésének és az energiamegtakarításnak a lehetőségei érdekében
• Erőforrás-hozzárendelés optimalizálása a teljesítmény javítása, valamint a költségek és állásidő csökkentése érdekében

Feladat- és folyamatautomatizálás

Számos innovatív gyártási megoldást terveztek a sorozatgyártási feladatok automatizálására, és ez a mesterséges intelligencia is segíthet. AI-képes:

• Időt takarítson meg az adminisztratív folyamatokban és növelje a termelékenységet a rutinfeladatok automatizálásával
• Szabadítsa fel a munkavállalókat, hogy a munkaigényes feladatok átvételével a stratégiaibb és készségfüggő tevékenységekre összpontosítsanak
• Erőforrás-felhasználás optimalizálása a termelés automatikus módosításával a szükségletingadozásoknak megfelelően

Termékfejlesztés és testreszabás

Az AI elemezheti mind a belső, mind a külső adatokat, beleértve a piaci trendeket, az értékesítési adatokat és az ügyfélpreferenciákat. Ennek és a gyors prototípus-készítési képességeknek köszönhetően az AI:

• Segítsen a termékek fejlesztésében vagy testreszabásában, hogy megfeleljenek az ügyfelek igényeinek és ízlésének
• Gyorsítsa fel a fejlesztést a tervezési iterációk gyors generálásával és értékelésével a bemeneti paraméterek és korlátozások alapján
• Virtuális tesztek elvégzése az optimális termékteljesítmény biztosítása érdekében különböző feltételek szimulálásával, amely lehetővé teszi a gyártók számára, hogy a lehetséges tervezési hibákat még a fizikai prototípusok gyártása előtt kezeljék.

Munkavállalói felhatalmazás

A mesterséges intelligencia használata a gyártásban a gyártó alkalmazottai számára is előnyös lehet:

• Az AI nyomon tudja követni és elemezni tudja az érzékelőktől származó adatokat a munkahelyi biztonság javítása érdekében, a potenciális veszélyek észlelésével és a munkavállalók figyelmeztetésével, hogy megtegyék a megfelelő intézkedéseket
• A mesterséges intelligenciával támogatott tanulás segíthet a munkavállalóknak új készségek elsajátításában, hogy alkalmazkodjanak a munkakörök és technológiák változásaihoz
• A mesterséges intelligenciával megerősített vizuális ellenőrzés segít a minőség-ellenőrzési szakértőknek a problémák és a gyártási hibák felismerésében, csökkentve a felelősség terhét és az emberi hiba esélyét
• Az AI olyan elemzéseket és javaslatokat adhat a munkavállalóknak, amelyek segítenek az adatvezérelt döntések meghozatalában, például a termeléstervezésről és az előrejelzésről
• A generatív mesterséges intelligencia fejlődésének köszönhetően számos AI technológia támogatja a társalgási képességeket, amelyek lehetővé teszik a különböző szintű műszaki jártasságok alkalmazottai számára, hogy hasznot húzzanak a mesterséges intelligencia gyártásban való használatából (az AI copilotok, mint például a Joule, nagyszerű példa erre).

A mesterséges intelligencia előnyei a gyártásban

A mesterséges intelligencia gyártásban való használatának három fő előnye, hogy katalizátorként szolgál a termelékenység, a hatékonyság és a működési kiválóság szempontjából. Más szóval a mesterséges intelligenciával a gyártók többet, jobbat és kevesebb idő alatt tehetnek. Az árukat gyártó vállalatok, különösen az ipari gyártás területén, ez a lehetőség önmagában is megéri a mesterséges intelligenciát. A fent leírt felhasználási esetek azonban világossá teszik, hogy még több előnye van annak, hogy a mesterséges intelligenciát bármilyen intelligens gyári stratégiába beépítjük:

Jobb termékminőség

A mesterséges intelligenciával támogatott minőségellenőrzés segít a gyártóknak csökkenteni a hibás termékek számát, és valós idejű visszajelzést ad az alapvető okok elemzéséhez, míg a gyors prototípus-készítés megkönnyíti a tervezési hibák észlelését a termékfejlesztési folyamat korai szakaszában.

Javított döntéshozatal

Az adatokból származó elemzések és fejlett elemzések biztosításával a mesterséges intelligencia segít az emberi dolgozóknak a megalapozott döntések gyorsabb és magabiztosabb meghozatalában, ami megkönnyíti az életüket, és végső soron jobb üzleti eredményekhez vezet.

Intelligens gyártás és termelékenység

Az AI-alapú automatizálásnak és optimalizálásnak köszönhetően a gyártók hatékonyabbak lehetnek az erőforrások és az idő felhasználásában. Ez az intelligens gyártási megközelítés viszont növeli a termelékenységet, lehetővé téve a vállalatok számára, hogy gyorsabb ütemben, a minőség veszélyeztetése nélkül állítsanak elő árukat.

Költségcsökkentés

A mesterséges intelligencia több mint automatizálással javíthatja a költséghatékonyságot. A digitális ikertechnológia és a mesterséges intelligencia által vezérelt prediktív karbantartás meghosszabbíthatja a berendezések élettartamát, ami hosszú távon megtakarításokat eredményez – csakúgy, mint az energia, az idő, a víz és más erőforrások megőrzése. Ugyanez igaz az optimalizált logisztikailánc-kezelésre: az AI által támogatott adatelemzés segít költséghatékonyabbá és kockázatállóbbá tenni a szükséglettervezést és a készletkezelést.

Környezeti fenntarthatóság

Az erőforrások, logisztika és raktárak AI-optimalizált kezelésével a gyártók csökkenthetik az energia- és anyaghulladékot, csökkentve az ökológiai lábnyomot. Ez a pozitív környezeti hatás fontos a fenntartható gyártás szempontjából.

A mesterséges intelligencia jelenlegi állapota és jövője a feldolgozóiparban

Tekintettel a mesterséges intelligencia potenciális előnyeire a gyártásban, nem nehéz belátni, hogy miért érdeklik a gyártók. De amikor a mesterséges intelligencia tényleges átvételéről van szó a gyártásban, még mindig van mit javítani. Például nem minden gyártó mesterséges intelligencia stratégiája kapcsolódik az üzleti célokhoz, és nem támogatja az ERP sikerének értékelésére szolgáló mérési megközelítést.

Az ERP elengedhetetlen az innovatív gyártási megoldásokhoz, ezért a gyártóknak biztosítaniuk kell a meglévő informatikai környezetük és ERP portfóliójuk kompatibilitását és szinergiáját – az általuk beépíteni kívánt mesterséges intelligenciával. Az örökbefogadási késés ellenére azonban az iparág valószínűleg továbbra is felkarolja a mesterséges intelligencia használatát.

Két tényező közeledett egymáshoz, hogy a mesterséges intelligencia felhasználása a gyártásban életképesebb legyen, mint valaha, ami okot ad arra, hogy úgy gondoljuk, ez a tendencia itt van, hogy maradjon:

Az intelligens gyári folyamatok értékes adatokat generálnak

A kamerák, érzékelők és más technológiák egyre elterjedtebb használata, amelyek a gyártási folyamatokat 24/7 nyomon követik, és amely az intelligens gyár és az ipar 4.0 kezdeményezéseivel kezdődött, lehetővé teszi a gyártók számára, hogy hatalmas mennyiségű adatot szolgáltassanak valós időben. Ez segít maximalizálni az adatokból származó értékgyártókat, és támogatja az AI bizonyos használati eseteit. Valójában a mesterséges intelligencia néhány kulcsfontosságú alkalmazása a gyártásban, mint például a prediktív karbantartás, a digitális ikertechnológia és az AI által támogatott vizuális ellenőrzés, ezek nélkül az adatok nélkül lehetetlen. Ráadásul a gyártók azáltal, hogy összekapcsolják ezt a rengeteg adatot a konkrét üzleti célokhoz használt mesterséges intelligenciával, növelhetik az ügyfelek értékét, és lehetővé tehetik a munkavállalók számára, hogy gyorsabban szerezzenek tapasztalatokat és készségeket, csökkentve a tehetséghiányt.

A beszélgetéses mesterséges intelligencia hozzáférhetőbbé teszi a mesterséges intelligenciát

Ugyanakkor a gépi tanulás közelmúltbeli fejlődésének köszönhetően (mint például a generatív mesterséges intelligenciában elért áttörések) a beszélgetéses mesterséges intelligencia mára valósággá vált. Mit jelent? Ez azt jelenti, hogy az emberek képesek kommunikálni – és dolgozni – a mesterséges intelligenciával , a természetes nyelvet használva, nem pedig kóddal. Ez azért fontos, mert elérhetővé teszi a mesterséges intelligenciát az alkalmazottak számára a műszaki jártasság különböző szintjein: a vállalat minden tagja, az üzemeltetéstől és az ellátásilánc-menedzsmenttől a gyári szintig, használhatja az AI eszközöket a hatékonyság és a termelékenység érdekében. Ez exponenciálisan növeli a mesterséges intelligencia értékét az emberi potenciál és a működési hatékonyság katalizátoraként.

Mesterséges intelligencia alkalmazása a gyártásban: Kihívások és aggályok

Az előnyök ellenére néhány vállalatnak még mindig aggályai vannak a mesterséges intelligencia gyártási folyamatokban való bevezetésével kapcsolatban, például:

Szakképzett munkaerő hiányai

Az AI által támogatott képességek bevezetéséhez és működtetéséhez a vállalatoknak a megfelelő készségekkel rendelkező tehetségekre van szükségük. Szerencsére maga az AI is része lehet a megoldásnak.

• Az AI segíthet a megfelelő képességekkel rendelkező emberek felvételében
• A meglévő munkavállalók az új készségek megszerzése érdekében használhatják az AI által támogatott HR-megoldásokat, például a tanulási és fejlesztési szoftvereket
• A kisegítő technológiák segíthetnek javítani a munkavállalók biztonságát a gyári padlón azzal, hogy utasításokat adnak, és segítik a gyártókat a szükséges megfelelőségi és biztonsági eljárások érvényesítésében
• A generatív AI lehetővé teszi az AI-asszisztensek és a copilotok számára, hogy megértsék a természetes nyelvi késztetéseket, ami minden alkalmazott számára megkönnyíti, nem csak az informatikai személyzet számára, hogy hozzáférjen az MI-funkciókhoz, amelyek segítenek – például összetett megoldásokat konfigurálhat az ügyfelek számára anélkül, hogy több éves tapasztalatra lenne szüksége.
• Számos szoftverszolgáltató integrálja a mesterséges intelligenciát az általa kínált üzleti megoldásokba. Például az SAP-nál a mesterséges intelligenciát több rétegre ágyaztuk a megoldásainkban, így például az SAP felhőalapú ERP portfólióját használó ügyfelek már hozzáférhetnek az AI funkcióihoz.

A mesterséges intelligencia biztonsága, biztonsága és felelősségteljes használata

Mint sok innovatív gyártási megoldás esetében, a mesterséges intelligencia használatához is szabályozásra és korlátokra van szükség, különösen azért, mert az AI kezeli a potenciálisan érzékeny adatokat. Két fontos lépés van ennek az aggodalomnak a kezelésére.

Először is a gyártóknak prioritásként kell kezelniük az etikus és felelős mesterséges intelligenciával kapcsolatos gyakorlatok végrehajtását, és választaniuk kell az ugyanilyen harmadik fél szoftverszolgáltatók kiválasztását. Másodszor, az üzleti és ügyféladatok védelmének biztosítása érdekében a legjobb, ha olyan MI megoldásszolgáltatókkal dolgozik együtt, akik elkötelezettek az adatok etikus, átlátható, megfelelő és biztonságos kezelése iránt. Ez különösen fontos, tekintettel a kiberbiztonsági kockázatokra, szabotázsra és szellemi tulajdonnal kapcsolatos lopásokra, amelyek a gyártó vállalatokat fenyegetik.

Íme néhány zöld jelző, amelyet meg kell keresni, amikor kiválasztja a biztonsági szemléletű szolgáltatót:

• Az AI-szolgáltató nem osztja meg az Ön adatait harmadik felekkel az AI-modelljeik tanítása céljából
• A mesterséges intelligencia megoldások kifejlesztése felelősségteljesen és szigorú szabványokkal történik
• Az AI-szolgáltató fejlett adatbiztonsági intézkedéseket alkalmaz az adatai mindenkori védelme érdekében
• Az AI-szolgáltató elkötelezett az átláthatóság és a magyarázhatóság iránt

Nagyléptékű üzleti átalakítás komplex vállalati architektúrához

Az intelligens gyártás gyakran hatalmas informatikai infrastruktúrákat foglal magában. És miután több összeolvadást és felvásárlást hajtottak végre, sok vállalat a régi rendszerek patchworkjével végződik. Egy ilyen összetett vállalati architektúrán átívelő, nagyszabású mesterséges intelligencia bevezetése kihívásnak tűnhet. A jó hír az, hogy a gyártóknak nem kell egyedül megbirkózniuk ezzel a kihívással: szoftverszolgáltatóval együtt dolgozhatnak a clean core stratégia és a mesterséges intelligenciára kész vállalati architektúra kidolgozásán.

Első lépések a mesterséges intelligenciával a gyártásban

Ugyanazok az ésszerű lépések vonatkoznak a leginnovatívabb gyártási megoldásokra, mint a mesterséges intelligencia gyártásban történő bevezetésére:

• Értesüljön. Fedezze fel a mesterséges intelligencia állapotát és képességeit, ismerkedjen meg a használati esetekkel, és nézze meg a mások által már elért eredményeket.
• Értékelje az előnyöket. Vegye figyelembe a gyártási üzletág sajátos jellegét: milyen kihívásokkal néz szembe vállalata, és ezeket az AI meg tudja-e oldani? Van olyan nagy adatmennyisége, amely kihasználatlan? Milyen előnyökkel járna az AI az Ön gyártási folyamatai számára?
• Határozza meg a célokat. Mint sok más eszköz, a mesterséges intelligencia is a leghatásosabb, ha célirányosan és stratégiailag használják. Az üzleti céljaiból kiindulva hozzon létre egy mesterséges intelligencia alkalmazási stratégiát, amely egyértelműen meghatározza, milyen előnyökre számít, és hogyan.
• Kutatási szolgáltatók. A biztonságnak, a megfelelőségnek és az adatvédelemnek a használt AI-megoldások középpontjában kell állnia. Az Ön és ügyfelei védelme érdekében alaposan értékelje a leendő AI-szolgáltatókat: győződjön meg arról, hogy adatbiztonsági gyakorlatuk átlátható és megfelel a szabványoknak.
• Szerezzen szakmai hozzájárulást. Sok szoftverszolgáltató, különösen az ERP és az üzleti optimalizálási tér területén, már minden területen képes felgyorsítani a mesterséges intelligenciát – segíthetnek a mesterséges intelligencia stratégiájának kialakításában, sőt, a gyártó vállalatokban való bevezetésében. Ha már használ olyan ERP portfóliót, amely támogatja a mesterséges intelligencia képességeit, akkor a mesterséges intelligencia bevezetése a vállalatnál még könnyebb lehet, mint amilyennek látszik. A beágyazott mesterséges intelligencia lehetővé teszi a gyártók számára, hogy kihasználják a mesterséges intelligencia előnyeit anélkül, hogy saját modelleket kellene építeniük, karbantartaniuk és iterálniuk.