Proizvajalci postavljajo prednostne cilje glede odpornosti, trajnosti in odličnosti svojega delovanja ter se spopadajo z neposrednimi izzivi pri zagotavljanju zalog materiala in zaposlovanju delavcev.
Umetna inteligenca in strojno učenje igrata ključno vlogo pri pospeševanju zmogljivosti proizvajalcev na omenjenih področjih, da dosežejo željen tržni delež in ostanejo globalno konkurenčni.
Kaj sta umetna inteligenca in strojno učenje? Umetna inteligenca je znanost in inženiring za izdelavo inteligentnih strojev, zlasti inteligentnih računalniških programov, strojno učenje pa je veja AI, ki omogoča stroju, da se samodejno uči z uporabo podatkov in algoritmov brez izrecnega programiranja in sčasoma lahko izboljša natančnost.
Proizvajalci že več desetletij sprejemajo fizikalne tehnologije, kot so robotika in avtomatizirani obdelovalni stroji, v zadnjem času pa so se začeli osredotočati na proizvodnjo aditivov
Ker pa se proizvajalci vse bolj zavedajo moči podatkov, se mnogi obračajo na napredno analitiko podatkov, AI in ML, ki jo podpirajo platforme IoT, da bi uporabili svoja ključna podatkovna sredstva. Stopnja uvajanja teh tehnologij se hitro povečuje.
Nedavna IBM raziskava je poročala, da si 65% odločevalcev v proizvodnji prizadeva za sprejetje, izvajanje ali uporabo AI in ML.
Trend naj bi se pospešil z AI in ML na proizvodnem trgu, ki naj bi v naslednjih petih letih narasel na 57,2 -odstotni CAGR, saj proizvajalci spoznajo nizke možnosti obešanja, ki jih omogočajo podatki.
UI zunaj tovarne
Tipična dobavna veriga vključuje številne pomožne igralce, logistične vmesnike in geografske lokacije. Dobavna veriga je prikazana (naslednja stran) kot linearni tok, vendar so na splošno tridimenzionalna kompleksna omrežja. Če kadarkoli, zlasti če je dobavna veriga vitka, pride do okvare katerega koli vozlišča v oskrbovalnem omrežju, lahko odpovejo številni drugi deli.
Sinhronizacija povpraševanja in ponudbe je ključnega pomena za izogibanje udarcem v dobavni verigi, ki jih trenutno doživljamo. Prav tako, ko proizvodnja postaja vse bolj trajnostna in postajajo pogostejši poslovni modeli, kot so izdelki, storitve in ponovna uporaba/preoblikovanje, bo zavedanje stanja vašega izdelka na tem področju nujno.
AI in ML imata ključno vlogo v dobavni verigi, kjer je mogoče tehnologijo uporabiti za napovedovanje prihodnjih tveganj in vedenja, tako da se lahko tveganja ublažijo, uporaba sredstev in izdelkov pa se poveča.
UI v tovarni
Digitalne tehnologije vam zdaj omogočajo, da ustvarite prilagodljive in inteligentne proizvodne procese, ki niso odvisni od ljudi, ki se lahko hitro prilagodijo spremembam in omogočajo obsežno izdelavo prilagojenih izdelkov. To so načela industrije 4.0.
Internet stvari (IoT) je v središču tega in zagotavlja informacijsko platformo za uporabo AI in ML, saj povezuje fizični svet, znotraj tovarne in zunaj nje, z digitalnim svetom s senzorji ter računalništvom na Edge in v oblaku.
AI in ML lahko nato z analitiko nudita vpogled, napovedujeta prihodnost in sprožita spremembe v realnem času, ki se pogosto izvajajo prek platforme IOT in tovarniških sistemov podjetja.
Vendar z napredkom v API -jih, obdelavo naravnega jezika in pojavom zveznega učenja podatki za učenje AI in ML ne smejo prihajati samo iz vaše tovarne ali dobavne verige.
Podatke iz vaše tovarne lahko združite s podatki odprte kode in trga, kot so cene blaga, vremenske razmere, spremembe na trgu, dejanja konkurentov in tudi iz vseh vaših tovarn po vsem svetu.
Ta sposobnost množi moč AI in ML v velikem obsegu in prinaša novo raven strojne inteligence v vaši celotni organizaciji. To je znano kot močna AI. Proizvajalci morajo hitro dostopati do svojih informacij in premagati vse časovne, stroškovne vire in upravljanje, da omogočijo uporabo te tehnologije.