Инсайты IBM по ИИ-ориентированным трендам производства на 2022 год

Кендра ДеКейрел, вице-президент, лидер продуктов управления активами в IBM Software, делится своими мыслями об ИИ и производстве в 2022 году.

Новые инновации продолжают появляться в цифровом производстве, охватывая Индустрию 4.0, 3D-печать/аддитивное производство, промышленные роботы, беспилотные транспортные средства, дроны, дополненную/виртуальную реальность, Промышленный Интернет вещей (IIoT), пограничные вычисления среди прочих.

Кендра ДеКейрел, вице-президент, лидер продуктов управления активами в IBM Software, предлагает свой экспертный комментарий по ИИ и производству, пока мы катимся в 2022 год...

Принятие ИИ и технологии автоматизации

«Рынок ИИ, вероятно, покажет экспоненциальный рост в ближайшие несколько лет, особенно учитывая, как пандемия затрагивала бизнесы по всему миру. Хотя многие отрасли были затронуты по-разному, мы видим увеличение принятия и внедрения технологий вроде ИИ и автоматизации по всей доске для помощи бизнесам и их сотрудникам работать более эффективно.

«Мы можем ожидать увидеть больше компаний, инвестирующих в ИИ и автоматизацию для множественных вариантов использования для управления новыми эффективностями, экономией затрат и освобождением сотрудников для фокуса на более ценной работе».

Использование ИИ-ориентированной технологии автоматизации для ускорения цепочки поставок

«В этом году мы видели многих производителей переосмысливающих свои операционные модели, специально в таких областях, как оптимизация цепочки поставок, инспекция качества, управление рисками и управление запасами.

«Работники на заводском полу могут использовать ИИ-ориентированную автоматизацию для завершения повторяющихся задач, таких как инспекции продуктов, предиктивное обслуживание, мониторинг опасностей безопасности или выявление дефектов продукта. ИИ-ориентированная технология автоматизации не только позволит более быстрые, более эффективные время выхода на рынок, но также предоставит сотрудникам возможность фокусироваться на более ценной работе».

Использование обучений ИИ для улучшений в реальном времени

«В плане стратегии, производители должны начать с потока от планирования к производству, затем рассматривать последствия на заказы клиентов, инженерию, цепочку поставок, управление жизненным циклом и послепродажное обслуживание.

«Тогда встраивайте инсайты данных и обучения ИИ в процессы рабочих процессов, так что улучшения могут быть реализованы в реальном времени, все время. Важно отметить, что успешные и масштабируемые трансформации требуют холлистического подхода, который требует баланса как бизнес, так и технологических перспектив».

ИИ-ориентированное ПО может помочь производителям перейти к проактивному обслуживанию

«Например, крупные автомобильные производители используют ИИ-ориентированную технологию управления активами IBM, IBM Maximo, для адресации их топ-миссионно-критических целей — нулевой простой и нулевые дефекты.

«ИИ-ориентированное ПО может помочь производителям перейти от реактивного, основанного на циклах обслуживания к проактивному, ориентированному на надежность обслуживанию, основанному на реальных условиях оборудования, таких как температура, вибрации и циклы.

«Анализируя промышленные IoT-данные, ИИ может помочь производителям обнаруживать аномалии и измерять здоровье оборудования во все времена, позволяя им лучше предсказывать и проактивно исправлять проблемы до возникновения сбоев. Это может иметь значительное влияние на снижение операционных затрат и увеличение доступности времени бесперебойной работы».