Izvajanje AI za nadzor procesa ni enostavno. Zahteva skrbno zasnovo, testiranje in uvajanje. Zahteva tudi stalno ocenjevanje. Tu je nekaj nasvetov, s katerimi lahko hitro začnete.
S sprejetjem umetne inteligence (AI) v aplikacijah, kot so proizvodnja, odločanje in operativna učinkovitost, bo proizvodnja verjetno doživela veliko preobrazbo. Širitev AI lahko dramatično izboljša način, kako zamislimo, ustvarjamo in gradimo, kar vodi do inovativnega in učinkovitega razvoja na teh področjih. Ko tehnologija AI dozoreva, postane bolj dostopna in široko dostopna, njegov vpliv bo le povečal.
Tradicionalni pristopi k nadzoru procesov se pogosto zanašajo na vnaprej določene modele in pravila, ki pogosto temeljijo na zgodovinskih podatkih in človeškem strokovnem znanju. Vendar imajo ti pristopi tudi svoje omejitve, zlasti kadar se ukvarjajo z naraščajočo zapletenostjo, spremenljivostjo in nepredvidljivostjo sodobnih proizvodnih procesov in okolij, v katerih delujejo. Poleg tega te metode pogosto ne izkoristijo velikih količin predvidljivih podatkov, ki jih v realnem času ustvarjajo sodobni senzorji in sistemi. Tu se začne igrati umetna inteligenca.
Umetna inteligenca je na splošno opredeljena kot sposobnost strojev, da počnejo stvari, za katere običajno mislimo, da potrebujejo človeško inteligenco. Umetna inteligenca se spušča v matematične odnose med spremenljivkami, zato pogosto opisujemo programe AI ali algoritme kot "modeli AI." V zadnjem desetletju so postali vidni modeli strojnega učenja, ki se naučijo izboljšati uspešnost s podatki in ne izrecno programiranjem.
V zadnjem času je to še povečalo porast temeljnih modelov in generativnega AI. Osnovni modeli so veliki modeli, usposobljeni za zelo velike nabore podatkov, ki jih je mogoče prilagoditi različnim nalogam. Poganja AI v glavni tok kot še nikoli doslej.
Potencialne koristi umetne inteligence
Na splošno lahko AI zagotovi boljše meritve, rešitve in komunikacije.
Povečajte produktivnost: Proizvajalci imajo pogosto več podatkov, kot vedo, kaj storiti, podatki pa so gorivo za AI. Z analizo velikih količin podatkov je mogoče odkriti skrite vzorce, anomalije in vpoglede. Te odnose lahko nato uporabimo za boljše razumevanje postopka in sprejemanje bolj informiranih odločitev. To pa optimizira delovanje procesa in zmanjšuje izpadanje.
Izboljšajte kakovost, odpornost in trajnost: AI lahko pomaga proizvajalcem spremljati in vzdrževati kakovost surovin, izdelkov in opreme z odkrivanjem in odzivanjem na napake, nepravilnosti in napake v realnem času. Ko se podatki povečujejo in povečujeta kompleksnost, nam to omogoča hitrejšo uporabo novih materialov v primeru motenj oskrbe in učinkovito uporabljati naravne ali reciklirane materiale s spremenljivimi lastnostmi.
Povečajte inovacije in konkurenčnost: podjetja lahko hitreje uporabljajo AI za inovacije in povečajo hitrost razvoja izdelkov. To lahko vključuje boljše zasnove izdelkov, kot so tiste, ki jih poganjajo hitre in učinkovite simulacije, ki temeljijo na podatkih, in hitrejše rekonfiguracije, ki jih poganjajo ponudba in povpraševanje. V prihodnosti bi AI lahko celo pomagal razčleniti silo znanje v oblikovanju, proizvodnji in dobavnih verigah, kar bi omogočilo korake sprememb v zmogljivosti.
Zmanjšajte odpadke: AI tehnologija lahko zmanjša odpadke, povezane z materiali, energijo, časom in prostorom. To je lahko v številnih oblikah, vključno z združevanjem spremljanja procesov z odkrivanjem anomalije, da se odpravi napake ali ustavi delo na okvarjenih delih, in z uporabo umetne inteligence za delovanje procesov na način, ki zmanjšuje porabo energije ali materiala.
Opolnomočenje ljudi: AI sistemi lahko izboljšajo znanje delavcev z enostavno dostopom do najpomembnejših strokovnih vpogledov. AI lahko pomaga tudi pri komunikaciji in usklajevanju s strankami in dobavitelji, na primer z uporabo chatbotov.
Kako uspešno uporabiti umetno inteligenco za nadzor procesov
Izvajanje AI za nadzor procesa ni enostavno. Zahteva skrbno zasnovo, testiranje in uvajanje. Zahteva tudi stalno ocenjevanje. Tu je nekaj nasvetov, s katerimi lahko hitro začnete.
1. Določite cilje in meritve: Preden začnete uporabljati AI za nadzor procesov, morate imeti jasno vizijo, kaj želite doseči in kako se bo merilo uspeh, in določiti določene cilje in ključne kazalnike uspešnosti, ki se ujemajo s poslovnimi cilji in pričakovanji kupcev.
2. Razumevanje podatkov: podatki so temelj modelov AI. Brez dobrih podatkov ne morete sestaviti dobrih sistemov AI. Pomembno je razumeti razpoložljive vire in vrsto, obliko, kakovost, odstopanje in razpoložljivost, ki jih lahko zagotavljajo ti viri. Na splošno je več podatkov boljši, na splošno pa je majhen, čist nabor podatkov bolj uporaben kot velik, hrupni in pristranski. Končno zagotovite, da je vir podatkov zaščiten. AI modeli so pogosto ranljivi za nasprotne napade, ki razgradijo ali podrejo odločitve.
3. Izberite pravo tehnologijo AI: za nadzor procesov je na voljo veliko različnih tehnologij AI, nove pa se nenehno izumijo. Izbrati je treba pravo tehnologijo AI, ki ustreza značilnosti podatkov, zahtevam procesa in ciljem. Prav tako je treba upoštevati kompromis med kompleksnostjo, natančnostjo, hitrostjo, razširljivostjo in interpretabilnostjo AI tehnologij. Običajno je najbolje uporabiti najpreprostejše tehnike za doseganje sprejemljivih rezultatov.
4. Preverite sistem AI: Pred uvajanjem nadzora procesa morate zagotoviti, da sistem deluje, kot je bilo pričakovano. Validacija se izvaja s količinsko določitvijo, kako dobro ustreza predhodno opredeljenim metrikam. Na splošno je poanta sistema AI njegova sposobnost, da v situacijah, ki jih še nikoli nismo videli, dajati koristne napovedi. Zato je pomembno oceniti sistem na podlagi podatkov, ki jih sistem še ni videl. Poleg tega lahko sistemi, ki temeljijo na AI, včasih delujejo na nepredvidljive načine, zato je najbolje vzpostaviti zaščitne ukrepe za nadzor takšnih tveganj.
5. Nadzor: Po uvajanju je treba okvir redno spremljati in izboljšati. Za spremljanje rezultatov bo dobra nadzorna plošča s poročili, opozorili in dnevniki v veliko pomoč.