ИИ в производстве: три ключевых тренда, формирующие 2019 год

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно переходит от буззворда к бизнес-инейблеру в производстве. В 2019 году ИИ-решения начали доставлять измеримые выгоды — от прогнозирования спроса до автономной робототехники — устанавливая новые стандарты скорости, точности и операционной эффективности. Ниже — три предсказания, зафиксировавшие траекторию внедрения ИИ в секторе.

Предсказание №1: 50% производственных компаний внедрят ИИ к концу 2021 года

ИИ больше не футуристическая концепция; это набор высокоцелевых инструментов — обработка естественного языка, компьютерное зрение, аналитика и роботizzazione процессов — каждый доставляющий точную ценность. Недавний кейс-стади с ведущим брендом товаров бытового потребления в Северной Европе проиллюстрировал этот сдвиг: ИИ-система планирования спроса сократила ошибку прогноза на 35%, сблизив прогнозы с реальными продажами. Эти результаты демонстрируют, что истинная сила ИИ лежит в его способности учиться, адаптироваться и перевосходить традиционные модели.

Успешное внедрение ИИ начинается с четкой бизнес-цели. Перед запуском проекта компании должны спросить: какой процесс получит максимальную выгоду? Какой измеримый результат мы ожидаем? Выравнивая технологию с конкретной целью, фирмы могут раскрыть значительное конкурентное преимущество без сложности, часто ассоциируемой с ИИ.

Предсказание №2: 25% производственных планировщиков будут общаться с системами голосом к концу 2020 года

Голосовые интерфейсы созрели до точки, где они могут надежно понимать и действовать на человеческие команды. Отраслевой опрос 2018 года показал, что 84% респондентов комфортно использовали голосовых помощников вроде Alexa и Siri дома. В производстве это переводится в более быстрые, безошибочные взаимодействия. Например, голосовая система комплектации заказов NEC в Японии позволяет линейным рабочим выдавать голосовые команды, мгновенно генерируя заказы на закупку и сокращая время ручного ввода.

Автолидеры вроде BMW также использовали голосовые технологии. В марте 2018 года BMW интегрировал Alexa в свои автомобили, улучшая опыт вождения интуитивными беспарульными контролями. Этот успех на стороне клиента предвещает более широкое принятие на цехе, где голос может оптимизировать материальную обработку, проверки статуса и мониторинг в реальном времени.

Предсказание №3: Роботы pick-and-place будут обрабатывать 25% продуктов к концу 2020 года

Робототехника давно является основой производственных линий, но ИИ-оснащенные автономные системы переопределяют сферу складских операций. «Светло-выключенные» центры исполнения Amazon демонстрируют выгоды эффективности: роботы могут работать круглосуточно, потреблять меньше энергии и избегать ограничений человеческих смен. В результате инвентарь может храниться и извлекаться с минимальными отходами и максимальным пространственным использованием.

Компании, принимающие эти системы, испытывают осязаемые выгоды: снижение затрат на труд, улучшение точности, ускорение исполнения заказов. Даже полностью автоматизированные склады остаются будущей целью, но фундамент уже заложен, многие фирмы интегрируют роботов pick-and-place для тяжелых деталей, которые ранее требовали нескольких рабочих.

В 2019 году производители начали осознавать, что им не нужно забирать ИИ-гору — небольшие, сфокусированные внедрения могут дать трансформационные результаты. Продолжая делать инкрементные шаги, фирмы могут достичь долгосрочных конкурентных преимуществ.

Об авторе

Энтони Борн — глобальный индустриальный директор по производству в IFS.