I produksjonen er optimalisering avgjørende for alle aspekter av virksomheten: fra å maksimere produktiviteten mens du håndhever streng kvalitetskontroll for å minimere kostnader og samsvarsrisiko samtidig som du sikrer jevne, uforstyrrede produksjonsprosesser. For å lykkes i disse og holde seg konkurransedyktige, bruker produsenter automatisering og andre innovative produksjonsløsninger. Kunstig intelligens (KI) kan brukes til å styrke begge deler, og derfor bruker flere og flere bedrifter KI i produksjonen.

I denne omfattende veiledningen lærer du om praktiske brukstilfeller, utfordringer og fordeler ved AI, i tillegg til å finne ut hvordan du begynner å bruke AI i produksjon.

Hvorfor bruker bedrifter kunstig intelligens i produksjon?

Selv om kunstig intelligens kan brukes i omtrent alle aspekter av livet og arbeidet, er AI og produksjon spesielt kompatible takket være et viktig delt element: data. Produsentene genererer og eier store datamengder, inkludert maskinytelse, logistikk, prosess og eksterne data. KI-teknologier krever data for å lære opp maskinlæringsalgoritmer og gi nøyaktige utdata som er spesifikke for hver bedrift. Dette betyr at KI kan hjelpe produksjonsselskaper med å sette strukturerte og ustrukturerte data i god bruk. Så hvordan brukes KI i produksjon?

AI-ens allsidighet er en av grunnene til at den spiller en så stor rolle i forretningsverdenen: ledere på tvers av bransjer finner utallige bruksområder for AI, og produksjon er ikke noe unntak. Det bidrar til å effektivisere produksjonsprosesser, maksimere effektiviteten, redusere feil, forbedre kvaliteten på produktene, styrke ansatte, støtte utmerket drift og til slutt få et konkurransefortrinn.

Slik bruker du AI i produksjon: Eksempler og brukstilfeller

Det finnes et bredt utvalg av brukstilfeller for AI i produksjon, som kan brukes på forskjellige måter på tvers av ulike typer produksjon: fra høy volum eller tilpassbar produktproduksjon i industri- og bilindustrien – til kontinuerlig prosessproduksjon i kjemi- og energisektorene, eller satsvise prosesser i farmasøytisk og matproduksjon.

Så i stedet for å prøve å komme opp med en uttømmende liste over alle AI-brukstilfeller, la oss bryte ned noen av de viktigste applikasjonene:

Prognosevedlikehold og KI-assistert kvalitetskontroll

Takket være datasyn, kameraer og sporere som overvåker produksjonsprosessene, og AI-modeller som brukes til avanserte analyser, kan kunstig intelligens:

• Bidra til å forutsi nødvendig vedlikehold av eiendeler og utstyr, noe som gjør at menneskelige arbeidere kan unngå problemer i stedet for å reagere reaktivt når de oppstår (det er derfor det kalles "prediktivt vedlikehold")
• Identifisere uregelmessigheter og kvalitetskontrollproblemer raskere og automatisk utløse varsler eller iverksette foreskrevne tiltak for å forhindre feil
• Forutse potensielle feil på utstyret ved hjelp av digitale tvillinger
• Optimere vedlikeholdsprosesser for å redusere kostnader og forlenge utstyrets levetid
• Støtte til visuell inspeksjon og automatisering av kvalitetskontroll

Hva er en digital tvilling?

I produksjon er en digital tvilling en virtuell representasjon av et fysisk produkt, utstyr eller maskin. Ved hjelp av sanntidsdata fra sensorer og andre overvåkingsenheter som sporer tilstanden og ytelsen til den fysiske eiendelen, simulerer den digitale tvillingen den i et digitalt miljø. Denne virtuelle modellen kan bidra til å optimere ressursproduktiviteten og forutsi potensielle problemer, for eksempel utstyrsfeil, noe som er grunnen til at digitale tvillinger fungerer bra for prognosevedlikehold.

Algoritmer for forsyningskjedestyring og maskinlæring

Maskinlæringsalgoritmer kan analysere store mengder forsyningskjededata og identifisere mønstre, som gjør at KI kan:

• Sørge for sanntidsanalyser for å forbedre behovsprognoser og beholdningsstyring
• Merk potensielle risikoer og forstyrrelser i forsyningskjeden tidlig, noe som hjelper produsenter med å redusere risikoer ved å gjøre de nødvendige justeringene raskt
• Bidra til å vurdere leverandørens kvalitet og pålitelighet
• Identifisere muligheter for å redusere økologisk fotavtrykk av materialer som brukes og leveringer
• Optimere lagerstyring og logistikk og redusere tomgangstid

Datastyrt prosessoptimering

Ved å analysere ytelse og sanntidsdata fra sensorer i fabrikkgulvet, kan KI-teknologier identifisere områder for forbedring i eksisterende produksjonsprosesser og utstyrsoppsett, slik at foretakene kan:

• Identifisere flaskehalser og ineffektivitet og få anbefalinger for forbedring
• Overvåke og analysere ressursbruk, samt belegg og produksjonsmønstre, for muligheter til å redusere CO2-fotavtrykk og spare energi
• Optimere ressursallokering for å forbedre produksjonen og redusere kostnader og nedetid

Oppgave- og prosessautomatisering

Mange innovative produksjonsløsninger er designet for å automatisere gjentakende produksjonsoppgaver, og dette er noe kunstig intelligens også kan hjelpe med. KI kan:

• Spar tid på administrative prosesser og øk produktiviteten ved å automatisere rutineoppgaver
• Frigjøre ansatte til å fokusere på mer strategiske og kompetanseavhengige aktiviteter ved å overta arbeidskrevende oppgaver
• Optimere ressursbruk ved å endre produksjonen automatisk som reaksjon på etterspørselssvingninger

Produktutvikling og tilpasning

KI kan analysere både interne og eksterne data, som inkluderer markedstrender, salgsdata og kundepreferanser. Med denne og raske prototypefunksjoner kan KI:

• Bidra til å utvikle eller tilpasse produkter for å møte kundenes behov og smak
• Fremskynde utviklingen ved raskt å generere og evaluere designiterasjoner basert på inndataparametere og begrensninger
• Utfør virtuell testing for å sikre optimal produktytelse ved å simulere ulike forhold, noe som gjør at produsentene kan håndtere mulige konstruksjonsfeil selv før fysiske prototyper produseres

Medarbeiderfullmakt

Bruken av kunstig intelligens i produksjon kan også være til fordel for produsentens ansatte:

• KI kan overvåke og analysere data fra sensorer for å forbedre sikkerheten på arbeidsplassen ved å oppdage potensielle farer og varsle ansatte om å iverksette passende tiltak
• KI-assistert læring kan hjelpe ansatte med å tilegne seg nye ferdigheter for å tilpasse seg endringer i jobbroller og -teknologier
• KI-forbedret visuell inspeksjon hjelper kvalitetskontrollspesialister med å oppdage problemer og produksjonsfeil, redusere ansvarsbyrden og muligheten for menneskelige feil
• KI kan gi medarbeiderne innsikt og anbefalinger som bidrar til å ta datadrevne beslutninger, for eksempel om produksjonsplanlegging og prognostisering
• På grunn av utviklingen i generativ KI støtter nå mange KI-teknologier samtalemuligheter, noe som gjør at ansatte på ulike nivåer av tekniske ferdigheter kan dra nytte av bruk av KI i produksjonen (KI-kopiloter, for eksempel Joule, er et godt eksempel)

Fordeler med kunstig intelligens i produksjon

De tre viktigste fordelene ved å bruke AI i produksjon er at det fungerer som en katalysator for produktivitet, effektivitet og operasjonell fortreffelighet. Med andre ord, med kunstig intelligens, kan produsenter gjøre mer, bedre og på kortere tid. For firmaer som produserer varer, spesielt de innen industriell produksjon, gjør denne muligheten alene kunstig intelligens verdt. Men brukstilfellene beskrevet ovenfor gjør det klart at det er enda flere fordeler å innlemme AI i enhver smart fabrikkstrategi:

Bedre produktkvalitet

KI-assistert kvalitetskontroll hjelper produsenter med å redusere antall produkter med feil og gir tilbakemelding i sanntid for årsaksanalyse, mens rask prototyping gjør det enklere å oppdage feil i utformingen tidlig i produktutviklingsprosessen.

Forbedret beslutningstaking

Ved å gi datautledet innsikt og avanserte analyser hjelper KI medarbeidere med å ta informerte beslutninger raskere og tryggere, noe som gjør livene deres enklere og til slutt fører til bedre forretningsresultater.

Smart produksjon og produktivitet

Takket være AI-aktivert automatisering og optimalisering kan produsentene være mer effektive når det gjelder bruk av ressurser og tid. Denne smarte produksjonstilnærmingen øker produktiviteten, slik at bedrifter kan produsere varer raskere uten at det går på bekostning av kvaliteten.

Kostnadsreduksjon

AI kan forbedre kostnadseffektiviteten gjennom mer enn bare automatisering. Den digitale tvillingsteknologien og AI-drevet prediktiv vedlikehold kan forlenge levetiden til utstyret, noe som betyr besparelser på lang sikt – og det samme gjør bevaring av energi, tid, vann og andre ressurser. Det samme gjelder for optimalisert forsyningskjedestyring: KI-assistert dataanalyse bidrar til å gjøre behovsplanlegging og beholdningsstyring mer kostnadseffektiv og risikomotstandsdyktig.

Miljømessig bærekraft

Gjennom AI-optimalisert forvaltning av ressurser, logistikk og lager kan produsenter redusere energi- og materialavfall og redusere det økologiske fotavtrykket. Denne positive miljøpåvirkningen er viktig for bærekraftig produksjon.

Nåværende status og fremtid for KI i produksjonsindustrien

Gitt de potensielle fordelene med kunstig intelligens i produksjon, er det ikke vanskelig å se hvorfor produsenter er interessert i det. Men når det gjelder den faktiske adopsjonen av AI i produksjon, er det fortsatt rom for forbedring. For eksempel er ikke alle produsentens KI-strategier både koblet til forretningsmål og støttet av en måletilnærming for å evaluere suksess med ERP.

ERP er viktig for innovative produksjonsløsninger, slik at produsentene må sikre kompatibilitet og synergi i deres eksisterende IT-landskaps- og ERP-portefølje – med KI-funksjonene de ønsker å innlemme. Imidlertid, til tross for adopsjonsforsinkelsen, industrien er sannsynlig å fortsette å omfavne bruken av kunstig intelligens.

To faktorer har konvergert til å gjøre bruk av AI i produksjon mer levedyktig enn noen gang før, noe som gir oss grunn til å tro at denne trenden er her for å bo:

Smarte fabrikkprosesser genererer verdifulle data

Den stadig mer utbredte bruken av kameraer, sensorer og andre teknologier som sporer produksjonsprosesser 24/7, som startet med smart fabrikk og industri 4.0 initiativer, gjør det mulig for produsenter å mate AI store mengder data i sanntid. Dette bidrar til å maksimere verdien produsentene får av dataene sine, og støtter bestemte brukstilfeller av KI. Faktisk er noen av de viktigste applikasjonene for kunstig intelligens i produksjon, for eksempel prediktivt vedlikehold, digital tvilling-teknologi og AI-assistert visuell inspeksjon, umulig uten disse dataene. I tillegg, ved å koble denne mengden data med KI som brukes til bestemte forretningsmål, kan produsenter øke kundeverdien og gi ansatte mulighet til å få erfaring og ferdigheter raskere, redusere talentmangel.

Konversasjonell KI gjør kunstig intelligens mer tilgjengelig

Samtidig, takket være de siste fremskrittene innen maskinlæring (for eksempel gjennombrudd i generativ KI), er samtale-KI nå en realitet. Hva betyr det? Det betyr at mennesker kan kommunisere – og arbeide – med kunstig intelligens ved hjelp av naturlig språk i stedet for kode. Dette er viktig fordi den gjør KI tilgjengelig for ansatte på ulike nivåer av tekniske ferdigheter: Alle i selskapet, fra drift og forsyningskjedestyring til fabrikkgulvet, kan bruke KI-verktøy for å være mer effektive og produktive. Dette øker eksponentielt verdien av AI som en katalysator for menneskelig potensiale og operasjonell effektivitet.

Vedtakelse av AI i produksjon: Utfordringer og bekymringer

Til tross for fordelene, har noen foretak fortsatt bekymringer for å implementere KI i produksjonsprosesser, for eksempel:

Mangel på faglært arbeidskraft

For å implementere og drive KI-assisterte funksjoner trenger bedrifter kompetanse med de riktige ferdighetene. Heldigvis kan AI i seg selv være en del av løsningen.

• AI kan hjelpe å ansette personer med de riktige ferdighetene
• Eksisterende ansatte kan bruke KI-aktiverte HR-løsninger, for eksempel lærings- og utviklingsprogramvare, for å få nye ferdigheter
• Hjelpeteknologier kan bidra til å forbedre arbeidersikkerheten på fabrikkgulvet ved å gi instruksjoner og hjelpe produsentene med å håndheve nødvendige samsvars- og sikkerhetsprosedyrer
• Med generativ KI kan AI-assistenter og kopiloter forstå ledetekster på naturlig språk, noe som gjør det enklere for alle ansatte, ikke bare IT-medarbeidere, å få tilgang til KI-funksjoner som hjelper, for eksempel for å konfigurere komplekse løsninger for kunder uten å trenge mange års erfaring
• Mange programvareleverandører integrerer AI i forretningsløsninger de tilbyr. Hos SAP bygger vi for eksempel inn KI i flere lag på tvers av løsningene våre, slik at kunder som for eksempel bruker SAP Cloud ERP-porteføljen allerede har tilgang til KI-funksjoner

Sikkerhet, sikkerhet og ansvarlig bruk av AI

Som med mange innovative produksjonsløsninger krever bruken av kunstig intelligens regulering og føringskanter, spesielt fordi AI håndterer potensielt sensitive data. Det er to viktige trinn i å adressere denne bekymringen.

For det første bør produsenter prioritere implementering av etisk og ansvarlig AI-praksis og velge tredjeparts programvareleverandører som gjør det samme. For det andre, for å sikre beskyttelse av forretnings- og kundedata, er det best å samarbeide med leverandører av KI-løsninger som er forpliktet til etisk, transparent, kompatibel og sikker håndtering av dataene dine. Dette er spesielt viktig, gitt cybersikkerhetsrisikoer, sabotasje og IP-tyveri som truer produksjonsselskaper.

Her er noen grønne flagg å se etter når du velger en sikkerhets-tenkende leverandør:

• KI-leverandøren deler ikke dataene dine med tredjeparter med det formål å trene KI-modellene sine
• KI-løsninger er utviklet ansvarlig og med strenge standarder
• AI-leverandøren bruker avanserte datasikkerhetstiltak for å beskytte dataene dine til enhver tid
• KI-leverandør er forpliktet til transparens og forklarbarhet

Storstilt forretningstransformasjon for kompleks bedriftsarkitektur

Smart produksjon innebærer ofte store IT-infrastrukturer. Og etter å ha gått gjennom flere fusjoner og oppkjøp, ender mange selskaper opp med et lappeteppe av gamle systemer. En stor KI-innføring på tvers av en så kompleks bedriftsarkitektur kan virke utfordrende. Den gode nyheten er at produsentene ikke trenger å takle denne utfordringen alene: de kan samarbeide med en programvareleverandør om å utvikle en clean core-strategi og KI-klar bedriftsarkitektur.

Komme i gang med KI i produksjon

De samme fornuftige trinnene som gjelder for de fleste innovative produksjonsløsninger, gjelder for å introdusere KI i produksjonen:

• Bli informert. Utforsk tilstanden og mulighetene til kunstig intelligens, gjør deg kjent med brukstilfeller og se på resultater andre allerede har oppnådd.
• Vurder ytelsene. Vurdere den spesifikke arten av din produksjonsvirksomhet: Hvilke utfordringer står din bedrift overfor, og kan de håndteres av AI? Har du et stort volum av data som er underutnyttet? Hvordan vil KI være til nytte for produksjonsprosessene dine?
• Formuler målene. Som mange verktøy, er AI mest virkningsfull når den brukes målrettet og strategisk. Når du arbeider med forretningsmålene dine, oppretter du en KI-innføringsstrategi som tydelig definerer hvilke fordeler du forventer å få, og hvordan.
• Forskningsleverandører. Sikkerhet, konformitet og databeskyttelse må være kjernen i KI-løsningene du bruker. For å beskytte deg selv og kundene dine må du grundig evaluere de potensielle KI-leverandørene: sørg for at datasikkerhetspraksisen deres er transparent og opptil standard.
• Få profesjonelle innspill. Mange programvareleverandører, spesielt i ERP- og forretningsoptimeringsområdet, er allerede oppdatert på alle ting AI – de kan bidra til å strategisere og til og med gjennomføre innføring av AI i produksjonsbedrifter. Hvis du allerede bruker en ERP-portefølje som støtter KI-funksjoner, kan det være enda enklere å introdusere kunstig intelligens i bedriften enn det ser ut til. Med innebygd KI kan produsenter dra nytte av kunstig intelligens uten å måtte bygge, vedlikeholde og iterere sine egne modeller.