У виробництві оптимізація має вирішальне значення для кожного аспекту бізнесу: від максимізації продуктивності, а також забезпечення суворого контролю якості до мінімізації витрат і ризиків комплаєнсу, забезпечуючи безперебійне, безперебійне виробництво. Щоб досягти успіху в цих умовах і залишатися конкурентоспроможними, виробники використовують автоматизацію та інші інноваційні виробничі рішення. Штучний інтелект (ШІ) може бути використаний для розширення можливостей обох, тому все більше компаній використовують штучний інтелект у виробництві.

У цьому всебічному посібнику ви дізнаєтеся про практичні випадки використання, проблеми та переваги ШІ, а також дізнаєтеся, як почати використовувати ШІ у виробництві.

Чому компанії використовують штучний інтелект у виробництві?

Хоча штучний інтелект може бути використаний практично в кожному аспекті життя і роботи, штучний інтелект і виробництво особливо сумісні завдяки важливому спільному елементу: дані. Виробники генерують і володіють величезними обсягами даних, включаючи продуктивність машини, логістику, процес і зовнішні дані; технології ШІ вимагають даних для навчання алгоритмів машинного навчання і забезпечення точного виведення, характерного для кожного бізнесу. Це означає, що штучний інтелект може допомогти компаніям-виробникам правильно використовувати свої структуровані та неструктуровані дані. Отже, як ШІ використовується у виробництві?

Універсальність ШІ є однією з причин, чому він відіграє таку величезну роль у світі бізнесу: лідери в різних галузях знаходять незліченну кількість використань для ШІ, і виробництво не є винятком. Це допомагає оптимізувати виробничі процеси, максимізувати ефективність, зменшити помилки, підвищити якість продукції, розширити можливості співробітників, підтримувати операційну досконалість і, зрештою, отримати конкурентну перевагу.

Як використовувати ШІ у виробництві: приклади та випадки використання

Існує дуже велика кількість випадків використання штучного інтелекту у виробництві, застосовних різними способами для різних типів виробництва: від виробництва продукції великого об’єму або з можливістю налаштування в промисловій та автомобільній промисловості – до безперервного технологічного виробництва в хімічному та енергетичному секторах, або періодичних процесів у фармацевтичному та харчовому виробництві.

Отже, замість того, щоб намагатися придумати вичерпний список усіх випадків використання ШІ, давайте розберемо деякі з ключових застосунків:

Прогнозне технічне обслуговування та контроль якості за допомогою ШІ

Завдяки комп'ютерному зору, камерам та трекерам, які контролюють виробничі процеси, а також моделям штучного інтелекту, які використовуються для розширеної аналітики, штучний інтелект може:

• Допомогти спрогнозувати необхідне технічне обслуговування активів та обладнання, що дозволяє людським працівникам уникати проблем, а не реагувати повторно, коли вони виникають (тому це називається «прогнозне обслуговування»)
• Швидше виявляти аномалії та проблеми з контролем якості та автоматично ініціювати попередження або вживати призначених заходів для запобігання дефектів
• Прогнозувати потенційні збої обладнання за допомогою цифрових двійників
• Оптимізувати процеси технічного обслуговування, щоб зменшити витрати та продовжити термін служби обладнання
• Допомога в автоматизації візуального контролю та контролю якості

Що таке цифровий двійник?

У виробництві цифровий двійник є віртуальним представленням фізичного продукту, обладнання або машини. Використовуючи дані в режимі реального часу з датчиків та інших пристроїв моніторингу, які відстежують стан і продуктивність фізичного активу, цифровий двійник моделює його в цифровому середовищі. Ця віртуальна модель може допомогти оптимізувати продуктивність активів і передбачити потенційні проблеми, такі як відмова обладнання, тому цифрові двійники добре працюють для прогнозного обслуговування.

Управління ланцюгами поставок та алгоритми машинного навчання

Алгоритми машинного навчання можуть аналізувати великі обсяги даних логістичного ланцюга та визначати шаблони, що дозволяє ШІ:

• Надати аналіз у реальному часі для покращення прогнозування попиту та керування запасами
• Позначити потенційні ризики та збої в ланцюгу поставок завчасно, що допомагає виробникам зменшити ризики, швидко вносячи необхідні коригування
• Допомогти оцінити якість та надійність постачальників
• Визначити можливості для зменшення екологічного сліду використаних матеріалів та поставок
• Оптимізувати керування складами та логістику та скоротити час простою

Оптимізація процесів на основі даних

Аналізуючи показники роботи та дані в режимі реального часу з датчиків на фабричній підлозі, технології ШІ можуть визначати сфери вдосконалення існуючих виробничих процесів та компонування обладнання, що дозволяє компаніям:

• Визначити вузькі місця та неефективність та отримати рекомендації щодо покращення
• Контролюйте та аналізуйте використання ресурсів, а також зайнятість та виробничі моделі для можливостей зменшити вуглецевий слід та заощадити енергію
• Оптимізувати розподіл ресурсів для покращення виведення та скорочення витрат і часу простою

Автоматизація завдань і процесів

Багато інноваційних виробничих рішень були розроблені для автоматизації завдань серійного виробництва, і це теж може допомогти штучний інтелект. ШІ може:

• Заощаджуйте час на адміністративних процесах та підвищуйте продуктивність за рахунок автоматизації рутинних завдань
• Звільнити співробітників, щоб зосередитися на більш стратегічних і залежних від навичок діяльності, приймаючи на себе трудомісткі завдання
• Оптимізувати використання ресурсу шляхом автоматичної зміни виробництва у відповідь на коливання потреби

Розробка та кастомізація продукції

ШІ може аналізувати як внутрішні, так і зовнішні дані, які включають тенденції ринку, дані продажів і побажання клієнтів. Завдяки цим і швидким можливостям створення прототипів ШІ може:

• Допомогти розробляти або налаштовувати продукти відповідно до вимог і смаків клієнтів
• Прискорте розробку, швидко генеруючи та оцінюючи ітерації проектування на основі вхідних параметрів та обмежень
• Провести віртуальне тестування для забезпечення оптимальної продуктивності продукту шляхом моделювання різних умов, що дозволяє виробникам усунути можливі недоліки дизайну ще до того, як будуть вироблені фізичні прототипи

Розширення можливостей працівника

Використання штучного інтелекту у виробництві також може принести користь співробітникам виробника:

• ШІ може контролювати та аналізувати дані з датчиків, щоб покращити безпеку на робочому місці, виявивши потенційні небезпеки та попередивши працівників вжити відповідних заходів
• Навчання за допомогою ШІ може допомогти працівникам набути нових навичок для адаптації до змін у посадових ролях і технологіях
• Підвищений ШІ візуальний огляд допомагає фахівцям з контролю якості виявляти проблеми та виробничі недоліки, полегшуючи тягар відповідальності та ймовірність людської помилки
• ШІ може надати працівникам аналітичні дані та рекомендації, які допомагають приймати рішення на основі даних, наприклад, щодо планування виробництва та прогнозування
• Завдяки розробкам в області генеративного ШІ, багато технологій ШІ тепер підтримують розмовні можливості, що дозволяє співробітникам на різних рівнях технічної кваліфікації отримувати вигоду від використання ШІ у виробництві (AI copilots, такі як Joule, є чудовим прикладом)

Переваги ШІ у виробництві

Три ключові переваги використання штучного інтелекту у виробництві полягають у тому, що він служить каталізатором продуктивності, ефективності та операційної досконалості. Іншими словами, зі штучним інтелектом виробники можуть робити більше, краще і за менший час. Для компаній, які виробляють товари, особливо тих, що працюють у сфері промислового виробництва, лише ця можливість робить ШІ вартим уваги. Але описані вище випадки використання дають зрозуміти, що є ще більше переваг для включення ШІ в будь-яку стратегію розумного заводу:

Краща якість продукції

Контроль якості за допомогою ШІ допомагає виробникам зменшити кількість продуктів з дефектами та забезпечує зворотний зв'язок у режимі реального часу для аналізу першопричин, а швидке створення прототипів полегшує виявлення недоліків дизайну на початку процесу розробки продукту.

Покращене прийняття рішень

Надаючи отримані дані та розширену аналітику, ШІ допомагає людським працівникам швидше та впевненіше приймати обґрунтовані рішення, що полегшує їхнє життя та, зрештою, призводить до кращих бізнес-результатів.

Розумне виробництво та продуктивність

Завдяки автоматизації та оптимізації з підтримкою ШІ виробники можуть бути більш ефективними у використанні ресурсів та часу. Цей розумний підхід до виробництва, в свою чергу, підвищує продуктивність, дозволяючи компаніям виробляти товари швидшими темпами без шкоди для якості.

Скорочення витрат

Штучний інтелект може підвищити економічну ефективність за рахунок більш ніж просто автоматизації. Технологія цифрового двійника та прогнозне обслуговування на основі ШІ можуть продовжити термін служби обладнання, що в довгостроковій перспективі означає економію енергії, часу, води та інших ресурсів. Те ж саме стосується і оптимізованого керування ланцюгами поставок: аналіз даних за допомогою ШІ допомагає зробити планування потреб і керування запасами більш економічно ефективним і стійким до ризику.

Екологічна стійкість

Завдяки оптимізованому ШІ управлінню ресурсами, логістикою та складами, виробники можуть зменшити енергетичні та матеріальні відходи, зменшивши екологічний слід. Цей позитивний вплив на навколишнє середовище є важливим для сталого виробництва.

Сучасний стан та майбутнє ШІ у виробничій галузі

Враховуючи потенційні переваги штучного інтелекту у виробництві, не важко зрозуміти, чому виробники зацікавлені в цьому. Але коли мова йде про фактичне впровадження ШІ у виробництві, все ще є місце для вдосконалення. Наприклад, не всі стратегії виробників ШІ пов’язані як з бізнес-цілями, так і підтримуються підходом вимірювання для оцінки успіху з ERP.

ERP має важливе значення для інноваційних виробничих рішень, тому виробникам потрібно забезпечити сумісність і синергію свого існуючого ІТ-ландшафту та портфеля ERP – з можливостями штучного інтелекту, які вони хочуть включити. Однак, незважаючи на відставання від прийняття, галузь, швидше за все, продовжить використовувати штучний інтелект.

Два фактори зійшлися, щоб зробити використання ШІ у виробництві більш життєздатним, ніж будь-коли раніше, що дає нам підстави думати, що ця тенденція тут, щоб залишитися:

Розумні виробничі процеси генерують цінні дані

Все більш широке використання камер, датчиків та інших технологій, які відстежують виробничі процеси 24/7, які почалися з ініціативи розумної фабрики та промисловості 4.0, дозволяє виробникам подавати AI величезні обсяги даних в режимі реального часу. Це допомагає максимізувати значення, які виробники отримують від своїх даних, і підтримує певні випадки використання ШІ. Насправді, деякі з ключових застосувань штучного інтелекту у виробництві, такі як прогнозне обслуговування, технологія цифрового двійника та візуальний огляд за допомогою ШІ, неможливі без цих даних. Більше того, підключивши цей багаж даних із штучним інтелектом, який використовується для конкретних бізнес-цілей, виробники можуть підвищити цінність клієнтів і надати працівникам можливість швидше отримувати досвід і навички, зменшуючи дефіцит талантів.

Розмовний ШІ робить штучний інтелект більш доступним

У той же час, завдяки нещодавнім досягненням в області машинного навчання (таких як прориви в генеративному ШІ), розмовний ШІ тепер є реальністю. Що це означає? Це означає, що люди можуть спілкуватися і працювати зі штучним інтелектом, використовуючи природну мову, а не код. Це важливо, тому що робить ШІ доступним для співробітників на різних рівнях технічної кваліфікації: кожен в компанії, від операцій і управління ланцюгами поставок до рівня заводу, може використовувати інструменти ШІ, щоб бути більш ефективними та продуктивними. Це експоненціально підвищує значення ШІ як каталізатора людського потенціалу та операційної ефективності.

Прийняття ШІ у виробництві: проблеми та проблеми

Незважаючи на переваги, деякі компанії все ще мають побоювання щодо впровадження ШІ у виробничих процесах, наприклад:

Дефіцит кваліфікованої праці

Для реалізації та роботи з можливостями за допомогою ШІ компаніям потрібні таланти з потрібними навичками. На щастя, сам ШІ може бути частиною рішення.

• ШІ може допомогти найняти людей з потрібними навичками
• Існуючі працівники можуть використовувати кадрові рішення з підтримкою ШІ, такі як програмне забезпечення для навчання та розробки, для отримання нових навичок
• Допоміжні технології можуть допомогти підвищити безпеку працівників на фабричній підлозі, надаючи інструкції та допомагаючи виробникам забезпечити необхідну відповідність та процедури безпеки
• Генеративний ШІ дає змогу асистентам та копілотам зі штучного інтелекту розуміти підказки природною мовою, що полегшує всім працівникам, а не лише ІТ-персоналу доступ до можливостей ШІ, які допомагають — наприклад, налаштовувати комплексні рішення для клієнтів, не потребуючи багаторічного досвіду
• Багато постачальників програмного забезпечення інтегрують ШІ в бізнес-рішення, які вони пропонують. Наприклад, у SAP ми вклали ШІ на кількох рівнях у наші рішення, тому клієнти, які використовують, скажімо, портфель SAP Cloud ERP, вже мають доступ до функцій ШІ

Безпека, безпека та відповідальне використання ШІ

Як і для багатьох інноваційних виробничих рішень, використання штучного інтелекту вимагає регулювання та обмеження, особливо тому, що ШІ обробляє потенційно чутливі дані. Є два важливих кроки у вирішенні цієї проблеми.

По-перше, виробники повинні визначити пріоритетність впровадження етичної та відповідальної практики штучного інтелекту та вибрати сторонніх постачальників програмного забезпечення, які роблять те саме. По-друге, щоб забезпечити захист бізнес-даних і даних клієнтів, найкраще працювати з постачальниками рішень для штучного інтелекту, які прагнуть до етичної, прозорої, сумісної та безпечної обробки ваших даних. Це особливо важливо, враховуючи ризики кібербезпеки, диверсії та крадіжки IP, які загрожують виробничим компаніям.

Ось деякі зелені прапорці, які слід шукати під час вибору провайдера, налаштованого на безпеку:

• Постачальник ШІ не передає ваші дані третім сторонам з метою навчання своїх моделей ШІ
• Рішення AI розробляються відповідально і з суворими стандартами
• Постачальник ШІ використовує розширені заходи безпеки даних для захисту ваших даних у будь-який час
• Постачальник ШІ прагне до прозорості та пояснюваності

Масштабна трансформація бізнесу для складної архітектури підприємства

Розумне виробництво часто включає в себе велику ІТ-інфраструктуру. А після декількох злиттів і поглинань багато компаній закінчуються патчкором застарілих систем. Масштабне впровадження ШІ у такій складній архітектурі підприємства може здатися складним. Хороша новина полягає в тому, що виробники не повинні вирішувати цю проблему самотужки: вони можуть працювати з постачальником програмного забезпечення над розробкою стратегії Clean Core і готової до ШІ архітектури підприємства.

Початок роботи з штучним інтелектом у виробництві

Такі ж розумні кроки, які застосовуються до більшості інноваційних виробничих рішень, застосовуються до впровадження ШІ у виробництві:

• Отримуйте інформацію. Досліджуйте стан і можливості штучного інтелекту, ознайомтесь з кейсами використання, і подивіться на результати, яких вже досягли інші.
• Оцініть переваги. Враховуйте специфіку вашого виробничого бізнесу: з якими викликами стикається ваша компанія, і чи може їх вирішити ШІ? Чи є у вас великий обсяг даних, які недостатньо використовуються? Як ШІ виграє ваші виробничі процеси?
• Сформулюйте цілі. Як і багато інструментів, штучний інтелект найбільш ефективний, коли він використовується цілеспрямовано та стратегічно. Працюючи з ваших бізнес-цілей, створіть стратегію впровадження ШІ, яка чітко розмежовує, які переваги ви очікуєте отримати та як.
• Дослідницькі провайдери. Безпека, відповідність і захист даних мають бути основою рішень ШІ, які ви використовуєте. Щоб захистити себе та своїх клієнтів, ретельно оцінюйте потенційних постачальників ШІ: переконайтеся, що їхні практики безпеки даних є прозорими та відповідають стандартам.
• Отримайте професійний внесок. Багато постачальників програмного забезпечення, особливо в ERP та просторі для оптимізації бізнесу, вже пришвидшують усі речі ШІ — вони можуть допомогти стратегувати та навіть здійснити впровадження ШІ у виробничих компаніях. Якщо ви вже використовуєте портфель ERP, який підтримує можливості ШІ, впровадження штучного інтелекту у вашій компанії може бути навіть простішим, ніж здається. Вбудований ШІ дозволяє виробникам скористатися штучним інтелектом без необхідності створювати, підтримувати та ітерувати власні моделі.