Три способа, с помощью которых ИИ улучшает производственные операции

Джонатан Уайтсайд, главный консультант по технологиям в Dept, подробно описывает три способа, с помощью которых ИИ улучшает производственные операции...

Индустрия 4.0 стала больше, чем модным словечком в мире производства; это новая реальность. Реальность, которая ускорилась из-за пандемии Covid-19. В течение первых трех месяцев после начала пандемии цифровые технологии продвинулись вперед на десять лет, поскольку и предприятия, и потребители приспособились к онлайн-миру.

Ключевые принципы бизнеса, готового к будущему — гибкость, устойчивость и инновации — могут быть реализованы благодаря инвестициям в цифровые решения. В связи с необходимостью оптимизации операций, сокращения затрат и максимизации доходов цифровая трансформация стала необходимостью.

«Победители в цифровой трансформации используют прорывные технологии для решения бизнес-задач, добиваясь улучшений за счет практического применения. Оцифровка операционных процессов имеет решающее значение для производителей, чтобы справиться с требованиями и вызовами кризиса, и считается естественным шагом вперед в эволюции производства», — сказал Джонатан Уайтсайд, главный консультант по технологиям в отделе. 

«К счастью, инновации сейчас достигли точки, когда новые технологии, такие как ИИ и Интернет вещей (IoT), стали широко доступны, помогая ускорить трансформацию традиционного производственного бизнеса. Есть три ключевые области, в которых производители могут внедрить ИИ, чтобы стать более устойчивыми и улучшить итоговые показатели:прогнозирование, условное техническое обслуживание и коммуникация».

№1 – планирование и прогнозирование спроса

Машинное обучение способно автоматизировать анализ и обнаруживать шаблоны данных со скоростью, недостижимой для людей. Сегментация данных выходит за рамки простых кластеров ключевых слов и открывает возможность для сбора информации из новых источников данных. Применительно к моделям прогнозирования результаты впечатляют. По данным , прогнозирование на основе ИИ может снизить количество ошибок на 30–50% в сетях цепочки поставок. Повышенная точность приводит к сокращению упущенных продаж на 65 % из-за отсутствия запасов на складе, а затраты на складирование снижаются примерно на 10–40 %. Влияние ИИ на цепочку поставок составляет от 1,2 до 2 трлн долларов в

Учитывая эту статистику, неудивительно, что специалисты по планированию спроса во всей отрасли используют машинное обучение. Скорость и точность прогнозов машинного обучения обеспечивают множество преимуществ, при этом улучшение качества обслуживания клиентов в результате повышения доступности является лишь верхушкой айсберга. Когда есть уверенность в прогнозе, уровень буферного запаса может быть снижен, тем самым уменьшая оборотный капитал и высвобождая ценное пространство. Более точные прогнозы могут обеспечить экономию по всей цепочке создания стоимости, от улучшения планирования транспортировки до оптимизации графика работы.

Повышение точности прогнозирования спроса демонстрирует стабильные результаты во всех отраслях, причем лидируют производители потребительских товаров в упаковке. Французская многонациональная группа Danone улучшает координацию планирования в области маркетинга, продаж, управления учетными записями и цепочки поставок с помощью машинного обучения. Благодаря моделированию спроса на основе ИИ и достижению целевых уровней обслуживания для запасов на уровне канала или магазина. Система привела к снижению ошибки прогноза на 20%, сокращению упущенных продаж на 30%, снижению устаревания продукции на 30% и сокращению рабочей нагрузки специалистов по планированию спроса на 50%.

Машинное обучение и искусственный интеллект влияют не только на то, как компании производят, но и что они производят. Имея возможность выявлять меняющиеся вкусы потребителей, анализируя данные и выявляя тенденции, компании, производящие упакованные продукты питания, могут реагировать, меняя ингредиенты, чтобы создавать специальные предложения с ограниченным сроком действия, которые найдут отклик у потребителей. Существуют также большие возможности для определения возможных областей для расширения продукта при одновременном ускорении процесса для более своевременного запуска.

№2 – Разработка и обслуживание

Ручное техническое обслуживание производственного оборудования является дорогостоящим и трудоемким процессом, кроме того, оно сопряжено с высоким риском неисправности оборудования, что наносит огромный удар по производственному графику и снижает производительность. По этим причинам прогнозирование того, когда машины могут выйти из строя, является сегодня наиболее популярным применением ИИ в производстве.

«Незапланированные простои можно предотвратить с помощью профилактического обслуживания. Производители могут составить план защиты жизнеспособности активов, указав, когда будет наиболее целесообразно модернизировать оборудование, реагируя на предупреждения и решая незначительные проблемы по мере их возникновения. Алгоритмы машинного обучения с учителем и без учителя интерпретируют изменения в данных в реальном времени. За считанные секунды он может обнаружить ранее неизвестные процессы, продукты и рабочий процесс, используя различные типы данных», — сказал Уайтсайд.

Данные датчика собираются с самого оборудования, обнаруживающего тепло, вибрации и движение, тогда как данные программируемого логического контроллера (ПЛК) отслеживают входные и выходные данные машины. Данные компьютерного зрения собираются с камер по всему заводу, а данные временных рядов определяют состояние машины на основе ее истории. Также учитываются соответствующие внешние источники данных, такие как изменение погодных условий или эффект домино от соответствующего оборудования. Эти результаты представляют собой отличный источник контекстуальных данных, которые можно использовать для обучения моделей машинного обучения, разработки продуктов и оптимизации производства сборочных линий.

№3. Стратегии коммуникации

ИИ и машинное обучение предназначены не только для операционных процессов. Его способность обнаруживать шаблоны из различных источников, таких как аудио, изображения и видео, может улучшить ваше общение с клиентами и сотрудниками. Применительно к вашим каналам связи предприятия могут значительно сэкономить время.

Чат-бот с искусственным интеллектом может снизить нагрузку на ваш колл-центр и освободить отделы продаж на местах, чтобы они могли сосредоточиться на привлечении новых клиентов, предоставляя при этом своевременные и актуальные ответы на запросы ваших клиентов. Если вы используете цифровые двойники, вам также следует знать циклы обслуживания и возможные потенциальные обновления или проблемы с вашими продуктами. Автоматизация процесса связи для своевременного информирования ваших клиентов, прежде чем им нужно будет связаться с вами, принесет пользу в сфере обслуживания клиентов.

Благодаря достижениям в области онлайн-сетевого подключения, совсем недавно появившимся устройствам, подключенным к 5G, и постоянному укреплению Bluetooth стало проще, чем когда-либо, подключать различные устройства, обеспечивающие выполнение ключевых бизнес-функций. Есть два способа реализовать это:анализ данных и автоматизация. Эти взаимосвязанные данные часто собираются с помощью облачного программного обеспечения, объединяя данные в одном легкодоступном месте. Компания может использовать облачные приложения для сбора информации о наиболее популярных часто задаваемых вопросах веб-сайтов, записи о выполнении и возврате, а также данные о источниках материалов. Это позволяет отслеживать, когда у клиентов возникла определенная проблема с продуктом, может ли проблема быть решена с помощью поддержки или требует отзыва, и соответствует ли она конкретному заказу от поставщика. Вместе можно вывести и проблему, и решение.

Движение вперед благодаря масштабируемым решениям

Производственные компании по всему миру ускорили цифровизацию в ответ на вызовы, вызванные пандемией Covid-19. В Великобритании более двух из пяти производителей (43%) заявили об этом в отношении своих бизнес-операций в течение года. И, несмотря на то, что почти 95% мировых производителей или операторов цепочек поставок заявляют, что пандемия негативно повлияла на них, 82% сейчас чувствуют себя готовыми столкнуться с подобным событием в будущем. Их ключевой вывод – способность трансформироваться и использовать цифровые технологии.

Вдохновляйтесь и учитесь у мировых лидеров. Например, несколькими способами; оптимизация энергопотребления в установках при живом производстве; машинные проверки качества и автономная регулировка положения роторов ветряных турбин для повышения производительности ветряной электростанции. ввести новые уровни контроля качества в свои производственные центры. Производственные компоненты тщательно проверяются с помощью промышленной рентгенографии, чтобы проверить целостность каждой детали и ее внутреннюю структуру.

Обрабатывающая промышленность лучше, чем когда-либо, оснащена для использования стратегий ИИ, и ценность этого стала совершенно очевидной. Сосредоточившись на оцифровке, сближении с конечными пользователями и внедрении инноваций в цифровую экосистему, чтобы обеспечить удовлетворение потребностей клиентов, производители могут избежать коммерциализации, получить больше возможностей для победы над конкурентами и взращивать долгосрочную лояльность как новых, так и существующих. клиенты.

Чтобы получить дополнительную информацию по вопросам производства, ознакомьтесь с последним выпуском

Подпишитесь на нас и .