Как ИИ повышает эффективность и инновации в современном производстве

Джонатан Уайтсайд, главный технологический консультант Dept, детализирует три способа, которыми ИИ улучшает производственные операции.

Индустрия 4.0 стала больше, чем просто модным словом в мире производства; это новая реальность. Реальность, ускоренная пандемией Covid-19. В течение первых трех месяцев пандемии цифровые технологии продвинулись на эквивалент десяти лет, поскольку и бизнес, и потребители адаптировались к онлайн-миру.

Ключевые принципы будущего-готового бизнеса — гибкость, устойчивость и инновации — все могут быть مساعدы инвестициями в цифровые решения. С давлением на оптимизацию операций, снижение затрат и максимизацию выручки, цифровая трансформация стала императивом.

«Победители в цифровой трансформации используют разрушительные технологии для решения бизнес-вызовов, стимулируя улучшение через практическое применение. Цифровизация операционных процессов критична для производителей для совладения с требованиями и вызовами кризиса, и считается естественным шагом вперед в эволюции производства», — сказал Джонатан Уайтсайд, главный технологический консультант в Dept.

«К счастью, инновации теперь достигли точки, где новые технологии, такие как ИИ и Интернет вещей (IoT), широко доступны, помогая ускорить трансформацию традиционных производственных бизнесов. Есть три ключевые области, где производители могут внедрить ИИ, чтобы стать более устойчивыми и улучшить чистую прибыль: прогнозирование, условное обслуживание и коммуникация».

#1 — Планирование спроса и прогнозирование

Машинное обучение способно автоматизировать анализ и обнаруживать паттерны данных со скоростью, недостижимой для людей. Оно может вывести сегментацию данных за пределы простых ключевых кластеров и открыть возможность извлечения информации из новых источников данных. При применении к моделям прогнозирования результаты впечатляют. Согласно, ИИ-основанное прогнозирование может сократить ошибки на 30-50% в сетях цепочек поставок. Улучшенная точность приводит до 65% снижению потерянных продаж из-за ситуаций с отсутствием запасов на складе и затратам на хранение уменьшаются на 10-40%. Воздействие ИИ в цепочке поставок составляет между $1,2 трлн и $2 трлн.

С этими статистиками в виду, неудивительно, что машинное обучение принимается планировщиками спроса по всей отрасли. Скорость и точность прогнозов машинного обучения дают множественные выгоды, с улучшением клиентского опыта как результатом улучшенной доступности — лишь верхушкой айсберга. Когда есть уверенность в прогнозе, уровни буферного запаса могут быть снижены, тем самым сокращая оборотный капитал и освобождая ценное пространство. Лучшие прогнозы могут доставлять экономии по всей цепочке создания стоимости от улучшенного транспортного планирования до оптимизированных графиков труда.

Улучшение точности прогноза спроса демонстрирует твердые результаты по всем отраслям, с производителями товаров повседневного спроса (CPG) в лидерах. Французский мультинационал Danone Group улучшает координацию планирования по маркетингу, продажам, управлению счетами и цепочке поставок с машинным обучением. Через ИИ-основанное моделирование спроса, и достигает своих целевых уровней сервиса для канала или складских запасов на уровне магазина. Система привела к снижению ошибки прогноза на 20%, снижению потерянных продаж на 30%, снижению устаревания продукта на 30% и снижению нагрузки планировщиков спроса на 50%.

Машинное обучение и ИИ влияют не только на как компании производят, но и на что они производят. С силой идентификации меняющихся вкусов потребителей через анализ данных и выявление трендов, компании по упакованным пищевым продуктам могут реагируют, меняя ингредиенты для создания лимитированных спецпредложений, которые резонируют с потребителями. Также есть крупные возможности для выявления возможных областей для расширения продукта при ускорении процесса для более своевременного запуска.

#2 — Разработка и обслуживание

Ручное поддержание производственного оборудования затратно и трудоемко, плюс несет высокий риск неисправности оборудования, наносящий огромный удар по производственному графику и снижающий продуктивность. По этим причинам предсказание того, когда машины могут выйти из строя — самый популярный случай использования ИИ в производстве сегодня.

«Неплановый простой предотвратим с предиктивным обслуживанием. Производители могут построить план защиты жизнеспособности актива, указывающий, когда будет наиболее жизнеспособно обновить оборудование, реагируя на алерты и разрешая незначительные проблемы по мере их возникновения. Наблюдаемые и ненаблюдаемые алгоритмы машинного обучения интерпретируют сдвиги в данных реального времени. За секунды он может обнаружить ранее неизвестные процессы, продукты и рабочие процессы через использование различных типов данных», — сказал Уайтсайд.

Сенсорные данные собираются с самого оборудования, обнаруживая тепло, вибрации и движение, тогда как данные программируемого логического контроллера (PLC) отслеживают входы и выходы машины. Данные компьютерного зрения захватываются с камер вокруг завода, а временные ряды определяют состояние машины на основе её истории. Релевантные внешние источники данных также учитываются, как меняющиеся погодные условия или каскадные эффекты от связанного оборудования. Эти находки предоставляют отличный источник контекстуальных данных, которые могут использоваться для обучения моделей машинного обучения, разработки продукта и оптимизации сборочной линии.

#3 — Стратегии коммуникации

ИИ и машинное обучение не только для операционных процессов. Их способность обнаруживать паттерны из различных источников, таких как аудио, изображения и видео, может улучшить то, как вы общаетесь с клиентами и сотрудниками. Примененные к вашим каналам коммуникации, бизнесы могут сделать огромные экономии времени.

ИИ-чат-бот мог бы облегчить давление на ваш колл-центр и освободить полевые команды продаж для фокуса на приобретении новых клиентов, предоставляя своевременные, релевантные ответы на запросы ваших клиентов. Если вы используете цифровые двойники, вы также должны знать циклы обслуживания и когда потенциальные обновления или проблемы ваших продуктов могут возникнуть. Автоматизация процесса коммуникации для информирования ваших клиентов оперативно до того, как им придется связаться с вами, выиграет очки в ставках клиентского сервиса.

Благодаря достижениям в онлайн сетевой связности, в последнее время развертыванию 5G связанных устройств и постоянному укреплению Bluetooth, легче чем когда-либо подключать различные устройства, обеспечивающие ключевые бизнес-функции. Есть два способа, которыми это реализуется: анализ данных и автоматизация. Эти взаимосвязанные данные часто собираются через облачное ПО, собирая данные в одном легко доступном месте. Бизнес может использовать облачные приложения для сбора информации о самых искомых FAQ сайта, записи исполнения и возвратов, и данных закупки материалов. Это может отслеживать, когда клиенты начали испытывать определенную проблему с продуктом, может ли проблема быть решена через поддержку или требует реколла, и соответствует ли она определенному заказу от поставщика. Вместе, и проблема, и решение могут быть выведены.

Движение вперед с масштабируемыми решениями

Производственные фирмы по всему миру ускорили цифровизацию в ответ на вызовы, поставленные пандемией Covid-19. В Великобритании более двух из пяти производителей (43%) сказали, что для их соответствующих бизнес-операций за год. И, несмотря на то, что почти 95% глобальных производителей или операторов цепочек поставок говорят, что они негативно затронуты пандемией, 82% теперь чувствуют себя подготовленными к التعامل с подобным событием в будущем. Их ключевой вывод — способность трансформироваться и принимать цифровые энейблеры.

Возьмите вдохновение и уроки от глобальных лидеров. Например, несколькими способами; оптимизация потребления энергии на заводах во время живого производства; машинно-оперируемые проверки качества, и автономная корректировка позиции роторов ветряных турбин для увеличения доходов ветряной фермы. для приведения новых уровней контроля качества в свои производственные центры. Производственные компоненты тщательно изучаются с использованием промышленной радиографии для верификации целостности каждой части и её внутренней структуры.

Производственная отрасль более оснащена чем когда-либо для использования стратегий ИИ, и ценность этого стала изобильно ясной. Фокусируясь на цифровизации, приближаясь к конечным пользователям и инновируя цифровую экосистему для обеспечения того, чтобы потребности клиентов могли быть удовлетворены, производители могут избежать коммодитизации, быть лучше поставленными для победы над конкуренцией и воспитывать долгосрочную лояльность как от новых, так и от существующих клиентов.

Для получения дополнительной информации по производственным темам — пожалуйста, взгляните на последнее издание

Подпишитесь на нас в и .