Inom tillverkningsindustrin är optimering avgörande för alla delar av verksamheten: från att maximera produktiviteten och samtidigt genomdriva rigorös kvalitetskontroll till att minimera kostnader och efterlevnadsrisker samtidigt som man säkerställer smidiga, oavbrutna tillverkningsprocesser. För att lyckas med dessa och förbli konkurrenskraftiga använder tillverkarna automatisering och andra innovativa tillverkningslösningar. Artificiell intelligens (AI) kan användas för att stärka båda, varför allt fler företag använder AI i tillverkningen.

I den här omfattande guiden kommer du att lära dig om praktiska användningsfall, utmaningar och fördelar med AI, samt ta reda på hur du börjar använda AI inom tillverkning.

Varför använder företag artificiell intelligens i tillverkningen?

Även om artificiell intelligens kan användas i nästan alla aspekter av livet och arbetet, är AI och tillverkning särskilt kompatibla tack vare ett viktigt gemensamt element: data. Tillverkare genererar och äger stora datavolymer, inklusive maskinprestanda, logistik, processer och externa data. AI-teknik kräver data för att träna maskininlärningsalgoritmer och tillhandahålla korrekta utdata som är specifika för varje verksamhet. Det innebär att AI kan hjälpa tillverkningsföretag att använda sina strukturerade och ostrukturerade data på ett bra sätt. Så, hur används AI i tillverkningen?

AI:s mångsidighet är en av anledningarna till att den spelar en så stor roll i affärsvärlden: ledare över olika branscher hittar otaliga användningsområden för AI, och tillverkning är inget undantag. Det hjälper till att effektivisera tillverkningsprocesser, maximera effektiviteten, minska fel, förbättra kvaliteten på produkter, stärka anställda, stödja operativ excellens och i slutändan – få en konkurrensfördel.

Så här använder du AI i tillverkningen: Exempel och användningsfall

Det finns ett mycket brett utbud av användningsfall för AI inom tillverkning, som tillämpas på olika sätt inom olika typer av tillverkning: från högvolyms- eller anpassningsbar produkttillverkning inom industri- och fordonsindustrin till kontinuerlig processtillverkning inom kemi- och energisektorn, eller satsprocesser inom läkemedels- och livsmedelsproduktion.

Så i stället för att försöka komma med en uttömmande lista över alla AI-användningsfall, låt oss bryta ner några av de viktigaste applikationerna:

Prediktivt underhåll och AI-assisterad kvalitetskontroll

Tack vare datorseende, kameror och spårare som övervakar tillverkningsprocesser och AI-modeller som används för avancerad analys kan artificiell intelligens:

• Hjälp med att förutsäga nödvändigt underhåll av tillgångar och utrustning, vilket gör det möjligt för personal att undvika problem i stället för att reagera reaktivt när de väl uppstår (det är därför det kallas ”prediktivt underhåll”)
• Identifiera avvikelser och problem med kvalitetskontroll snabbare och initiera automatiskt varningar eller vidta föreskrivna åtgärder för att förhindra defekter
• Förutse potentiella fel på utrustningen genom att använda digitala tvillingar
• Optimera underhållsprocesser för att minska kostnaderna och förlänga utrustningens livslängd
• Stöd vid okulärbesiktning och automatisering av kvalitetskontroll

Vad är en digital tvilling?

Vid tillverkning är en digital tvilling en virtuell representation av en fysisk produkt, utrustning eller maskin. Med hjälp av realtidsdata från sensorer och andra övervakningsenheter som spårar den fysiska tillgångens tillstånd och prestanda simulerar den digitala tvillingen den i en digital miljö. Den här virtuella modellen kan hjälpa till att optimera anläggningens produktivitet och förutse potentiella problem, till exempel utrustningsfel, varför digitala tvillingar fungerar bra för prediktivt underhåll.

Hantering av försörjningskedjan och maskininlärningsalgoritmer

Maskininlärningsalgoritmer kan analysera stora volymer av försörjningskedjedjedata och identifiera mönster, vilket gör det möjligt för AI att:

• Få insikter i realtid för att förbättra behovsprognoser och lagerhållning
• Flagga potentiella risker och avbrott i leveranskedjan tidigt, vilket hjälper tillverkarna att minska riskerna genom att göra nödvändiga justeringar snabbt
• Hjälpa till att bedöma leverantörens kvalitet och tillförlitlighet
• Identifiera möjligheter att minska det ekologiska fotavtrycket för material som används och leveranser
• Optimera lageradministration och logistik och minska tomgångstiden

Datadriven processoptimering

Genom att analysera prestanda och realtidsdata från sensorer på fabriksgolvet kan AI-teknik identifiera områden för förbättring av befintliga tillverkningsprocesser och utrustningslayout, vilket gör det möjligt för företag att:

• Identifiera flaskhalsar och ineffektivitet och få rekommendationer om förbättringar
• Övervaka och analysera resursanvändning samt beläggnings- och produktionsmönster för möjligheter att minska koldioxidavtryck och spara energi
• Optimera resursallokering för att förbättra produktionen och minska kostnader och stilleståndstid

Uppgifts- och processautomatisering

Många innovativa tillverkningslösningar har utformats för att automatisera repetitiva tillverkningsuppgifter, och detta är något som artificiell intelligens kan hjälpa till med också. AI-burk:

• Spara tid på administrativa processer och öka produktiviteten genom att automatisera rutinuppgifter
• Befria anställda att fokusera på mer strategiska och kompetensberoende aktiviteter genom att ta över arbetskrävande uppgifter
• Optimera resursanvändning genom att automatiskt modifiera produktion som svar på behovsfluktuationer

Produktutveckling och anpassning

AI kan analysera både interna och externa data, vilket inkluderar marknadstrender, försäljningsdata och kundpreferenser. Med den och snabba prototypfunktioner kan AI:

• Hjälpa till att utveckla eller anpassa produkter för att möta kundernas krav och smaker
• Snabbare utveckling genom att snabbt generera och utvärdera designiterationer baserat på inparametrar och begränsningar
• Utför virtuella tester för att säkerställa optimal produktprestanda genom att simulera olika förhållanden, vilket gör det möjligt för tillverkare att åtgärda eventuella konstruktionsbrister redan innan fysiska prototyper produceras

Anställningsbemyndigande

Användningen av artificiell intelligens i tillverkningen kan också gynna tillverkarens anställda:

• AI kan övervaka och analysera data från sensorer för att förbättra säkerheten på arbetsplatsen genom att upptäcka potentiella faror och varna anställda att vidta lämpliga åtgärder
• AI-assisterat lärande kan hjälpa anställda att skaffa sig nya färdigheter för att anpassa sig till förändringar i jobbroller och tekniker
• AI-förbättrad visuell kontroll hjälper kvalitetskontrollspecialister att upptäcka problem och produktionsbrister, vilket minskar ansvarsbördan och risken för mänskliga fel
• AI kan ge anställda insikter och rekommendationer som hjälper till att fatta datadrivna beslut – till exempel om produktionsplanering och prognostisering
• På grund av utvecklingen inom generativ AI stöder nu många AI-tekniker konversationsförmåga, vilket gör det möjligt för anställda på olika nivåer av teknisk skicklighet att dra nytta av användningen av AI i tillverkningen (AI-copilots, såsom Joule, är ett bra exempel)

Fördelar med AI i tillverkningen

De tre viktigaste fördelarna med att använda AI i tillverkningen är att den fungerar som en katalysator för produktivitet, effektivitet och operativ excellens. Med andra ord kan tillverkare med artificiell intelligens göra mer, bättre och på kortare tid. För företag som producerar varor, särskilt inom industriell tillverkning, gör denna möjlighet ensam AI värt besväret. Men de användningsfall som beskrivs ovan gör det tydligt att det finns ännu fler fördelar med att införliva AI i en smart fabriksstrategi:

Bättre produktkvalitet

AI-assisterad kvalitetskontroll hjälper tillverkare att minska antalet produkter med defekter och ger återkoppling i realtid för grundorsaksanalys, medan snabb prototyputveckling gör det lättare att upptäcka konstruktionsbrister tidigt i produktutvecklingsprocessen.

Förbättrat beslutsfattande

Genom att tillhandahålla datahärledda insikter och avancerad analys hjälper AI människor att fatta välgrundade beslut snabbare och säkrare, vilket underlättar deras liv och i slutändan leder till bättre affärsresultat.

Smart tillverkning och produktivitet

Tack vare AI-aktiverad automatisering och optimering kan tillverkare bli effektivare i sin användning av resurser och tid. Denna smarta tillverkningsmetod ökar i sin tur produktiviteten och gör det möjligt för företag att producera varor i snabbare takt utan att kompromissa med kvaliteten.

Kostnadsreduktion

AI kan förbättra kostnadseffektiviteten genom mer än bara automatisering. Den digitala tvillingtekniken och AI-drivet prediktivt underhåll kan förlänga utrustningens livslängd, vilket innebär besparingar på lång sikt – liksom bevarandet av energi, tid, vatten och andra resurser. Samma sak gäller för optimerad försörjningskedjehantering: AI-assisterad dataanalys hjälper till att göra efterfrågeplanering och lagerhållning mer kostnadseffektiv och risktålig.

Miljömässig hållbarhet

Genom AI-optimerad hantering av resurser, logistik och lager kan tillverkare minska energi- och materialavfall, vilket minskar det ekologiska fotavtrycket. Denna positiva miljöpåverkan är viktig för en hållbar tillverkning.

AI-systemets nuvarande tillstånd och framtid i tillverkningsindustrin

Med tanke på de potentiella fördelarna med artificiell intelligens i tillverkningen är det inte svårt att se varför tillverkarna är intresserade av det. Men när det gäller den faktiska användningen av AI i tillverkningen finns det fortfarande utrymme för förbättringar. Till exempel är inte alla tillverkares AI-strategier både kopplade till affärsmål och stöds av en mätmetod för att utvärdera framgång med ERP.

ERP är avgörande för innovativa tillverkningslösningar, så tillverkarna måste säkerställa kompatibilitet och synergi av sin befintliga IT-miljö och ERP-portfölj – med den AI-kapacitet de vill införliva. Trots eftersläpningen kommer branschen sannolikt att fortsätta att använda artificiell intelligens.

Två faktorer har konvergerat för att göra användningen av AI i tillverkningen mer livskraftig än någonsin tidigare, vilket ger oss anledning att tro att denna trend är här för att stanna:

Smarta fabriksprocesser genererar värdefulla data

Den alltmer utbredda användningen av kameror, sensorer och annan teknik som spårar tillverkningsprocesser 24/7, som började med smarta fabriks- och industri 4.0-initiativ, gör det möjligt för tillverkare att mata AI stora mängder data i realtid. Detta hjälper till att maximera värdet som tillverkarna vinner på sina data och stöder vissa användningsfall för AI. Faktum är att vissa av de viktigaste tillämpningarna av artificiell intelligens inom tillverkning, såsom prediktivt underhåll, digital tvillingteknik och AI-assisterad visuell inspektion, är omöjliga utan dessa data. Dessutom kan tillverkare, genom att koppla samman denna mängd data med AI som används för specifika affärsmål, öka kundvärdet och ge anställda möjlighet att snabbare skaffa sig erfarenhet och färdigheter, vilket minskar kompetensbristen.

Konversationsbaserad AI gör artificiell intelligens mer tillgänglig

Samtidigt, tack vare den senaste tidens framsteg inom maskininlärning (till exempel genombrott inom generativ AI), är konversationell AI nu en realitet. Vad betyder det? Det innebär att människor kan kommunicera – och arbeta – med artificiell intelligens som använder naturligt språk snarare än kod. Detta är viktigt eftersom det gör AI tillgänglig för anställda på olika nivåer av teknisk kompetens: alla i företaget, från drift och försörjningskedjehantering till fabriksgolvet, kan använda AI-verktyg för att vara mer effektiva och produktiva. Detta ökar exponentiellt värdet av AI som katalysator för mänsklig potential och operativ effektivitet.

Antagande av AI i tillverkningsindustrin: Utmaningar och problem

Trots fördelarna har vissa företag fortfarande problem med att implementera AI i tillverkningsprocesser, till exempel:

Brist på kvalificerad arbetskraft

För att implementera och driva AI-stödd kapacitet behöver företag talanger med rätt kompetens. Tack och lov kan AI i sig vara en del av lösningen.

• AI kan hjälpa till att anställa personer med rätt färdigheter
• Befintliga anställda kan använda AI-aktiverade HR-lösningar, till exempel utbildnings- och utvecklingsprogram, för att skaffa sig nya färdigheter
• Hjälpmedelsteknik kan bidra till att förbättra arbetstagarnas säkerhet på fabriksgolvet genom att tillhandahålla instruktioner och hjälpa tillverkare att genomdriva nödvändiga efterlevnads- och säkerhetsförfaranden.
• Generativ AI gör det möjligt för AI-assistenter och copiloter att förstå uppmaningar i naturligt språk, vilket gör det enklare för alla anställda, inte bara IT-personal, att få tillgång till AI-funktioner som hjälper – till exempel att konfigurera komplexa lösningar för kunder utan att behöva flera års erfarenhet
• Många programvaruleverantörer integrerar AI i affärslösningar som de erbjuder. På SAP integrerar vi till exempel AI i flera lager i våra lösningar, så kunder som till exempel använder SAP Cloud ERP-portföljen har redan tillgång till AI-funktioner

Säkerhet, säkerhet och ansvarsfull användning av AI

Som med många innovativa tillverkningslösningar kräver användningen av artificiell intelligens reglering och skyddsräcken, särskilt eftersom AI hanterar potentiellt känsliga data. Det finns två viktiga steg för att ta itu med detta problem.

För det första bör tillverkarna prioritera att implementera etiska och ansvarsfulla AI-metoder och välja programvaruleverantörer från tredje part som gör detsamma. För det andra, för att säkerställa skyddet av affärs- och kunddata, är det bäst att arbeta med AI-lösningsleverantörer som är engagerade i etisk, transparent, konform och säker hantering av dina data. Detta är särskilt viktigt med tanke på cybersäkerhetsrisker, sabotage och IP-stöld som hotar tillverkningsföretag.

Här är några gröna flaggor att leta efter när du väljer en säkerhetsinriktad leverantör:

• AI-leverantören delar inte dina data med tredje part i syfte att träna sina AI-modeller
• AI-lösningar utvecklas ansvarsfullt och med rigorösa standarder
• AI-leverantören använder avancerade datasäkerhetsåtgärder för att skydda dina data hela tiden
• AI-leverantören är engagerad i transparens och förklarbarhet

Storskalig affärsomvandling för komplex företagsarkitektur

Smart tillverkning involverar ofta stora IT-infrastrukturer. Och efter att ha gått igenom flera sammanslagningar och förvärv hamnar många företag i ett lapptäcke av gamla system. En storskalig AI-användning i en sådan komplex företagsarkitektur kan verka utmanande. Den goda nyheten är att tillverkarna inte behöver ta itu med denna utmaning ensam: de kan samarbeta med en mjukvaruleverantör för att utveckla en clean core-strategi och AI-färdig företagsarkitektur.

Komma igång med AI inom tillverkning

Samma förnuftiga steg som gäller för de flesta innovativa tillverkningslösningar är tillämpliga för att införa AI i tillverkningen:

• Bli informerad. Utforska status och funktioner för artificiell intelligens, bekanta dig med användningsfall och se resultat som andra redan har uppnått.
• Bedöm fördelarna. Tänk på den specifika karaktären hos din tillverkningsverksamhet: vilka utmaningar står ditt företag inför och kan de hanteras av AI? Har du en stor datavolym som underutnyttjas? Hur skulle AI gynna dina tillverkningsprocesser?
• Formulera målen. Liksom många verktyg är AI mest effektfullt när det används målmedvetet och strategiskt. Arbeta utifrån dina affärsmål, skapa en AI-adoptionsstrategi som tydligt beskriver vilka fördelar du förväntar dig att få och hur.
• Forskningsleverantörer. Säkerhet, efterlevnad och dataskydd måste vara kärnan i de AI-lösningar du använder. För att skydda dig själv och dina kunder, utvärdera noggrant potentiella AI-leverantörer: se till att deras datasäkerhetspraxis är transparent och upp till standard.
• Få professionell input. Många mjukvaruleverantörer, särskilt inom ERP och affärsoptimering, är redan snabba på allt AI – de kan hjälpa till att strategiera och till och med genomföra introduktionen av AI i tillverkande företag. Om du redan använder en ERP-portfölj som stöder AI-funktioner kan det vara ännu enklare än det verkar att introducera artificiell intelligens i ditt företag. Inbäddad AI gör det möjligt för tillverkare att dra nytta av artificiell intelligens utan att behöva bygga, underhålla och iterera sina egna modeller.