בייצור, מיטוב הוא חיוני עבור כל היבט של העסק: החל מהגדלת הפרודוקטיביות תוך אכיפת בקרת איכות קפדנית ועד צמצום עלויות וסיכוני תאימות תוך הבטחת תהליכי ייצור חלקים ובלתי מופרעים. כדי להצליח באלה ולהישאר תחרותיים, היצרנים משתמשים באוטומציה ובפתרונות ייצור חדשניים אחרים. בינה מלאכותית (AI) יכולה לשמש להעצמת שתיהן, וזו הסיבה שיותר ויותר חברות משתמשות ב-AI בייצור.

במדריך מקיף זה, תלמד על מקרי שימוש מעשיים, אתגרים ויתרונות של בינה מלאכותית, וכן תגלה כיצד להתחיל להשתמש בבינה מלאכותית בייצור.

למה חברות משתמשות בבינה מלאכותית בייצור?

למרות שניתן להשתמש בבינה מלאכותית רק בכל היבט של חיים ועבודה, בינה מלאכותית וייצור תואמים במיוחד הודות לאלמנט משותף חשוב: נתונים. יצרנים מייצרים ונפחים נרחבים של נתונים, כולל ביצועי מכונה, לוגיסטיקה, תהליך ונתונים חיצוניים; טכנולוגיות AI דורשות נתונים כדי להכשיר אלגוריתמים של למידת מכונה ולספק פלט מדויק ייחודי לכל עסק. המשמעות היא שבינה מלאכותית יכולה לסייע לחברות ייצור לשים את הנתונים המובנים והלא מובנים שלהן לשימוש טוב. אז איך משתמשים בבינה מלאכותית בייצור?

הרבגוניות של בינה מלאכותית היא אחת הסיבות שהיא משחקת תפקיד כל כך ענק בעולם העסקי: מנהיגים ברחבי התעשיות מוצאים אינספור שימושים ל-AI, והייצור הוא לא יוצא מן הכלל. הוא מסייע לייעל תהליכי ייצור, למקסם יעילות, להפחית שגיאות, לשפר את איכות המוצרים, להעצים עובדים, לתמוך במצוינות תפעולית ובסופו של דבר - להשיג יתרון תחרותי.

כיצד להשתמש בבינה מלאכותית בייצור: דוגמאות ומקרי שימוש

יש מגוון רחב מאוד של מקרי שימוש עבור בינה מלאכותית בייצור, החלים בדרכים שונות על פני סוגים שונים של ייצור: מייצור מוצרים בנפח גבוה או ניתן להתאמה אישית בתעשיות תעשייה ורכב - ועד לייצור תהליכים רציפים במגזרי הכימיה והאנרגיה, או תהליכי סדרה בייצור תרופות ומזון.

כך, במקום לנסות להעלות רשימה ממצה של כל מקרי השימוש בבינה מלאכותית, בואו נפרק חלק מהיישומים המרכזיים:

אחזקה תחזיתית ובקרת איכות בסיוע AI

הודות לראיית מחשב, מצלמות ומעקבים אחר תהליכי הייצור, ומודלי AI המשמשים לכלי ניתוח מתקדמים, בינה מלאכותית יכולה:

• עזור לחזות אחזקת ציוד ונכס נדרשת, המאפשרת לעובדים אנושיים להימנע מבעיות ולא להגיב באופן אקטיבי ברגע שהם מתעוררים (זו הסיבה שהיא נקראת "אחזקה תחזיתית")
• זהה חריגות ובעיות בקרת איכות מהר יותר והפעל התראות באופן אוטומטי או בצע פעולות רשומות כדי למנוע פגמים
• צפה בכשלים פוטנציאליים של ציוד באמצעות פריטי digital twin
• מטב תהליכי אחזקה כדי להפחית עלויות ולהאריך חיי ציוד
• סיוע בביקורת חזותית ואוטומציה של בקרת איכות

מהו Digital Twin?

בייצור, תאום דיגיטלי הוא ייצוג וירטואלי של מוצר פיזי, ציוד או מכונה. באמצעות נתונים בזמן אמת מחיישנים ומכשירי ניטור אחרים שעוקבים אחר המצב והביצועים של הנכס הפיזי, התאום הדיגיטלי מדמה אותו בסביבה דיגיטלית. מודל וירטואלי זה יכול לסייע במיטוב פרודוקטיביות הנכסים ולחזות בעיות פוטנציאליות, כגון כשל בציוד, וזו הסיבה לכך שתאומים דיגיטליים עובדים היטב עבור אחזקה תחזיתית.

אלגוריתמים של ניהול שרשרת אספקה ולמידת מכונה

אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים לנתח נפחים נרחבים של נתוני שרשרת אספקה ולזהות דפוסים, המאפשרים ל-AI:

• ספקו תובנות בזמן אמת כדי לשפר חיזוי ביקוש וניהול מלאי
• סמן סיכונים פוטנציאליים ושיבושים בשרשרת האספקה מוקדם, מה שמסייע ליצרנים להפחית סיכונים על-ידי ביצוע ההתאמות הנדרשות במהירות
• עזור להעריך איכות ומהימנות של ספקים
• זהה הזדמנויות להפחתת טביעת רגל אקולוגית של חומרים בשימוש ואספקות
• מטב לוגיסטיקה וניהול מחסן והפחת זמן לא פעיל

אופטימיזציית תהליך מונחי-נתונים

באמצעות ניתוח ביצועים ונתונים בזמן אמת מחיישנים ברצפת המפעל, טכנולוגיות בינה מלאכותית יכולות לזהות תחומים לשיפור בתהליכי הייצור הקיימים ובפריסת הציוד, מה שמאפשר לחברות:

• זהה צווארי בקבוק וחוסר יעילות וקבל המלצות לשיפור
• עקוב אחר שימוש במשאבים ונתח אותו, כמו גם אחר דפוסי ייצור ותפוסה, עבור הזדמנויות להפחתת טביעת רגל פחמנית ולחסוך באנרגיה
• מטב הקצאת משאבים כדי לשפר פלט ולהפחית עלויות וזמן השבתה

אוטומציה של תהליך ומשימה

פתרונות ייצור חדשניים רבים תוכננו לאוטומציה של משימות ייצור חוזר, וזהו משהו שגם בינה מלאכותית יכולה לעזור בו. בינה מלאכותית יכולה:

• חסוך זמן בתהליכים ניהוליים והגדל פרודוקטיביות על-ידי אוטומציה של משימות שגרתיות
• שחרר עובדים כדי להתמקד בפעילויות אסטרטגיות יותר ותלויות במיומנות על-ידי השתלטות על משימות עתירות עבודה
• מטב שימוש במשאבים על-ידי שינוי אוטומטי של ייצור בתגובה לתנודות ביקוש

התאמה אישית ופיתוח מוצר

בינה מלאכותית יכולה לנתח נתונים פנימיים וחיצוניים, הכוללים מגמות שוק, נתוני מכירות והעדפות לקוח. עם זה ויכולות דגם אב מהירות, בינה מלאכותית יכולה:

• עזור לפתח או להתאים אישית מוצרים כדי לעמוד בדרישות הלקוח ובטעמים
• האץ את הפיתוח על-ידי יצירה והערכה של איטרציות עיצוב במהירות בהתבסס על אילוצים ופרמטרים של קלט
• בצע בדיקה וירטואלית כדי להבטיח ביצועי מוצר אופטימליים על-ידי הדמיית תנאים שונים, המאפשרת ליצרנים לטפל בלקויות עיצוב אפשריות עוד לפני יצירת אבות טיפוס פיזיים

העצמת עובדים

השימוש בבינה מלאכותית בייצור יכול להועיל גם לעובדי היצרן:

• בינה מלאכותית יכולה לנטר ולנתח נתונים מחיישנים כדי לשפר את הבטיחות במקום העבודה על-ידי איתור גורמי סיכון פוטנציאליים והתראה לעובדים לנקוט בפעולה מתאימה
• למידה בסיוע בינה מלאכותית יכולה לסייע לעובדים לרכוש מיומנויות חדשות כדי להתאים אותם לשינוי בתפקידי משרה ובטכנולוגיות
• ביקורת ויזואלית משופרת באמצעות בינה מלאכותית מסייעת למומחי בקרת איכות לזהות בעיות ולקויות ייצור, להקל על נטל האחריות והסיכוי לשגיאה אנוש
• בינה מלאכותית יכולה לספק לעובדים תובנות והמלצות שעוזרות לקבל החלטות מונחות נתונים - למשל, על תכנון ייצור וחיזוי
• עקב פיתוחים בבינה מלאכותית יצרנית, טכנולוגיות בינה מלאכותית רבות תומכות כעת ביכולות שיחה, המאפשרות לעובדים ברמות שונות של מומחיות טכנית ליהנות משימוש בבינה מלאכותית בייצור (קופוליטים של בינה מלאכותית, כגון Joule, הם דוגמה מצוינת)

יתרונות בינה מלאכותית בייצור

שלושת היתרונות המרכזיים של שימוש ב-AI בייצור הם שהיא משמשת זרז לפרודוקטיביות, יעילות ומצוינות תפעולית. במילים אחרות, עם בינה מלאכותית, היצרנים יכולים לעשות יותר, טוב יותר ובפחות זמן. עבור חברות שמייצרות טובין, במיוחד אלה בתחום הייצור התעשייתי, ההזדמנות הזו לבדה הופכת את בינה מלאכותית למומללת. אבל מקרי השימושים המתוארים לעיל מבהירים שיש עוד יתרונות לשילוב בינה מלאכותית בכל אסטרטגיה של מפעל חכם:

איכות מוצר טובה יותר

בקרת איכות בסיוע בינה מלאכותית מסייעת ליצרנים להפחית את מספר המוצרים עם פגמים ומספקת משוב בזמן אמת לניתוח גורמי שורש, בעוד שדגם אב מהיר מקל על איתור פגמים בעיצוב בשלב מוקדם של תהליך פיתוח המוצר.

קבלת החלטות משופרת

על-ידי מתן תובנות נגזרות נתונים וכלי ניתוח מתקדמים, בינה מלאכותית מסייעת לעובדים אנושיים לקבל החלטות מושכלות מהר ובטוח יותר, מה שהופך את חייהם לקלים יותר ובסופו של דבר, מוביל לתוצאות עסקיות טובות יותר.

ייצור ויצרנות חכמים

הודות לאוטומציה ומיטוב התומכים ב-AI, היצרנים יכולים להיות יעילים יותר בשימוש במשאבים ובזמן שלהם. גישת הייצור החכם הזו, בתורה, מעלה את הפרודוקטיביות, ומאפשרת לחברות לייצר טובין בקצב מהיר יותר מבלי להתפשר על האיכות.

הפחתת עלות

בינה מלאכותית יכולה לשפר את יעילות העלות באמצעות יותר מאשר רק אוטומציה. טכנולוגיית ה-Digital Twin ותחזוקה תחזיתית המונעת על-ידי AI יכולות להאריך את חיי הציוד, שמתרגם לחיסכון בטווח הארוך - כפי שעושה שימור האנרגיה, הזמן, המים ומשאבים אחרים. אותו הדבר נכון עבור ניהול שרשרת אספקה ממוטב: ניתוח נתונים בסיוע AI מסייע להפוך את תכנון הביקוש וניהול המלאי ליעילים יותר.

קיימות סביבתית

באמצעות ניהול ממוטב של משאבים, לוגיסטיקה ומחסנים, יצרנים יכולים להפחית את האנרגיה והפסולת החומרית, ולהפחית את טביעת הרגל האקולוגית. השפעה סביבתית חיובית זו חשובה עבור ייצור בר קיימא.

המצב הנוכחי ועתיד בינה מלאכותית בתעשיית הייצור

לאור היתרונות הפוטנציאליים של הבינה המלאכותית בייצור, לא קשה לראות מדוע היצרנים מתעניינים בה. אבל בכל הנוגע לאימוץ בפועל של בינה מלאכותית בייצור, עדיין יש מקום לשיפור. לדוגמה, לא כל אסטרטגיות הבינה המלאכותית של היצרנים מקושרות ליעדים עסקיים ונתמכות על-ידי גישת מדידה להערכת הצלחה עם ERP.

ERP חיוני לפתרונות ייצור חדשניים, כך שהיצרנים צריכים להבטיח תאימות וסינרגיה של סביבת ה-IT ותיק ה-ERP הקיים שלהם - עם יכולות הבינה המלאכותית שהם רוצים לשלב. עם זאת, למרות שיהוי האימוץ, סביר להניח שהענף ימשיך לאמץ את השימוש בבינה מלאכותית.

שני גורמים התכנסו כדי להפוך את השימוש ב-AI בייצור לשימושי יותר מבעבר, מה שנותן לנו סיבה לחשוב שהמגמה הזו כאן כדי להישאר:

תהליכי מפעל חכמים יוצרים נתונים בעלי ערך

השימוש הנרחב יותר ויותר במצלמות, חיישנים וטכנולוגיות אחרות שעוקבות אחר תהליכי ייצור 24/7, שהחלו ביוזמות של מפעל חכם ותעשייה 4.0, מאפשר ליצרנים להזין כמויות עצומות של נתונים ב-AI בזמן אמת. זה עוזר למקסם את יצרני הערכים שזוכים מהנתונים שלהם ותומך במקרי שימוש מסוימים של בינה מלאכותית. למעשה, חלק מהיישומים המרכזיים של בינה מלאכותית בייצור, כגון אחזקת חיזוי, טכנולוגיית תאום דיגיטלי וביקורת חזותית בסיוע AI, אינם אפשריים ללא נתונים אלה. מה עוד, על-ידי חיבור עושר הנתונים הזה באמצעות בינה מלאכותית המשמשת ליעדים עסקיים ספציפיים, יצרנים יכולים להניע את ערך הלקוח ולהעצים את העובדים כדי לצבור ניסיון וכישורים מהר יותר ולמתן מחסור בכישרונות.

בינה מלאכותית לשיחה הופכת בינה מלאכותית לנגישה יותר

במקביל, הודות להתקדמות האחרונה בלמידת מכונה (כמו פריצות דרך בבינה מלאכותית יצרנית), בינה מלאכותית לניהול שיחות היא כעת מציאות. מה זה אומר? המשמעות היא שבני אדם יכולים לתקשר - ולעבוד - עם בינה מלאכותית באמצעות שפה טבעית ולא באמצעות קוד. זה חשוב משום שהוא הופך את הבינה המלאכותית לנגישה לעובדים ברמות שונות של מומחיות טכנית: כל אחד בחברה, החל מפעולות וניהול שרשרת אספקה וכלה ברצפת המפעל, יכול להשתמש בכלי בינה מלאכותית כדי להיות יעילים ופרודוקטיביים יותר. זה מעלה באופן מעריכי את הערך של בינה מלאכותית כזרז לפוטנציאל האנושי וליעילות התפעולית.

אימוץ AI בייצור: אתגרים ודאגות

למרות היתרונות, לחלק מהחברות עדיין יש חששות לגבי יישום בינה מלאכותית בתהליכי ייצור, למשל:

מחסור בעבודה מיומנת

כדי ליישם ולהפעיל יכולות בסיוע בינה מלאכותית, חברות צריכות כישרון עם הכישורים הנכונים. תודה, בינה מלאכותית עצמה יכולה להיות חלק מהפתרון.

• בינה מלאכותית יכולה לסייע בגיוס אנשים עם המיומנויות הנכונות
• עובדים קיימים יכולים להשתמש בפתרונות משאבי אנוש מותאמים ל-AI, כגון תוכנת למידה ופיתוח, כדי לקבל מיומנויות חדשות
• טכנולוגיות מסייעות יכולות לסייע בשיפור בטיחות העובדים ברצפת המפעל על-ידי מתן הוראות וסיוע ליצרנים לאכוף הליכי תאימות ובטיחות הכרחיים
• בינה מלאכותית גנרטיבית מאפשרת לעוזרי בינה מלאכותית ולקופליטים להבין הנחיות בשפה טבעית, שמקלות על כל העובדים, לא רק על צוות IT, לגשת ליכולות בינה מלאכותית המסייעות - למשל, לקבוע תצורה של פתרונות מורכבים עבור לקוחות מבלי להזדקק לשנים של ניסיון
• ספקי תוכנה רבים משלבים בינה מלאכותית בפתרונות עסקיים שהם מציעים. לדוגמה, ב-SAP אנו משבצים בינה מלאכותית בשכבות מרובות בפתרונות שלנו, כך שללקוחות המשתמשים, למשל, לתיק ה-ERP של SAP Cloud כבר יש גישה למאפייני AI

בטיחות, אבטחה ושימוש אחראי ב-AI

בדומה לפתרונות ייצור חדשניים רבים, השימוש בבינה מלאכותית דורש רגולציה ומסילות בטיחות, במיוחד משום ש-AI מטפל בנתונים פוטנציאליים רגישים. יש שני צעדים חשובים בטיפול בדאגה הזו.

ראשית, היצרנים צריכים לתעדף תהליכי AI אתיים ואחראיים ולבחור ספקי תוכנה של צד שלישי שעושים את אותם הפעולות. שנית, כדי להבטיח את ההגנה על נתונים עסקיים ונתוני לקוחות, מומלץ לעבוד עם ספקי פתרונות AI שמחויבים לטיפול אתי, שקוף, תואם ומאובטח בנתונים שלך. זה חשוב במיוחד, בהתחשב בסיכוני אבטחת הסייבר, החבלה וגניבת ה-IP שמאיימים על חברות הייצור.

להלן מספר סימונים ירוקים לחיפוש בעת בחירת ספק עם אפשרות אבטחה:

• ספק בינה מלאכותית לא משתף את הנתונים שלך עם גורמי צד שלישי למטרת הכשרת מודלי הבינה המלאכותית שלהם
• פתרונות בינה מלאכותית מפותחים בצורה אחראית ועם תקנים קפדניים
• ספק בינה מלאכותית מעסיק אמצעי אבטחת נתונים מתקדמים כדי להגן על הנתונים שלך בכל עת
• ספק בינה מלאכותית מחויב לשקיפות ויכולת הסברה

טרנספורמציה עסקית בקנה מידה גדול עבור ארכיטקטורה ארגונית מורכבת

ייצור חכם כרוך לעתים קרובות בתשתיות IT נרחבות. ולאחר שעברו מספר מיזוגים ורכישות, חברות רבות מסתיימות בעבודת פטנט של מערכות מדור קודם. אימוץ בינה מלאכותית בקנה מידה גדול בארכיטקטורה ארגונית מורכבת כזו יכול להיראות מאתגר. החדשות הטובות הן שהיצרנים לא צריכים להתמודד עם האתגר הזה לבד: הם יכולים לעבוד עם ספק תוכנה על פיתוח אסטרטגיה של ליבה נקייה וארכיטקטורה ארגונית מוכנה ל-AI.

התחילו לעבוד עם AI בייצור

אותם שלבים הגיוניים החלים על רוב פתרונות הייצור החדשניים חלים על הצגת בינה מלאכותית בייצור:

• קבל הודעה. גלו את המצב והיכולות של בינה מלאכותית, הכירו את מקרי השימוש, וחפשו תוצאות שאחרים כבר השיגו.
• הערך את ההטבות. שקלו את האופי הספציפי של עסקי הייצור שלכם: באילו אתגרים ניצבת החברה שלכם, והאם ניתן לפנות אליהם באמצעות בינה מלאכותית? האם יש לך נפח נתונים גדול שאינו מנוצל? כיצד בינה מלאכותית תרוויח מתהליכי הייצור שלך?
• נסח את היעדים. כמו כלים רבים, בינה מלאכותית פוגעת ביותר בשימוש תכליתי ואסטרטגי. בעבודה מהיעדים העסקיים שלך, צור אסטרטגיית אימוץ בינה מלאכותית שמעמידה בבירור את היתרונות שאתה מצפה לקבל וכיצד.
• ספקי מחקר. אבטחה, תאימות והגנה על נתונים חייבים להיות בליבה של פתרונות AI שבהם אתה משתמש. כדי להגן על עצמך ועל הלקוחות שלך, הערך ביסודיות את ספקי הבינה המלאכותית הפוטנציאליים: ודא שנוהלי אבטחת הנתונים שלהם שקופים ותקניים.
• קבל קלט מקצועי. ספקי תוכנה רבים, במיוחד במרחב המיטוב העסקי וה-ERP, כבר בעד מהירות על כל הדברים בינה מלאכותית - הם יכולים לסייע באסטרטגיה ואף לבצע את הכנסת בינה מלאכותית בחברות ייצור. אם אתה כבר משתמש בפורטפוליו של ERP שתומך ביכולות בינה מלאכותית, הצגת בינה מלאכותית בחברה שלך עשויה להיות אפילו יותר קלה ממה שהיא נראית. בינה מלאכותית משובצת מאפשרת ליצרנים לנצל את הבינה המלאכותית ללא צורך לבנות, לתחזק ולחזור על דגמים משלהם.