AI ieviešana procesa kontrolei nav viegli. Tas prasa rūpīgu projektēšanu, testēšanu un izvietošanu. Tas prasa arī pastāvīgu novērtējumu. Šeit ir daži padomi, kā palīdzēt ātri sākt darbu.
Izmantojot mākslīgo intelektu (AI) tādās lietojumprogrammās kā ražošana, lēmumu pieņemšana un darbības efektivitāte, ražošana, visticamāk, tiks veikta būtiska pārvērtība. AI paplašināšanai ir potenciāls dramatiski uzlabot to, kā mēs veidojam, izveidojam un veidojam, izraisot novatorisku un efektīvu attīstību šajās jomās. Tā kā AI tehnoloģija nogatavojas, kļūst pieejamāka un plaši pieejama, tā ietekme tikai pieaugs.
Tradicionālās pieejas procesu kontrolei bieži paļaujas uz iepriekš noteiktiem modeļiem un noteikumiem, kuru pamatā ir vēsturiskie dati un cilvēku kompetence. Tomēr šīm pieejām ir arī savi ierobežojumi, it īpaši, ja tiek galā ar mūsdienu ražošanas procesu un vides, kurā tās darbojas, pieaugošā sarežģītība, mainīgums un neparedzamība. Turklāt šīs metodes bieži neizmanto lielo daudzumu paredzamo datu daudzumu, ko reālā laikā ģenerē mūsdienu sensori un sistēmas. Šeit tiek spēlēts mākslīgais intelekts.
Mākslīgais intelekts tiek plaši definēts kā mašīnu spēja darīt lietas, kuras, mūsuprāt, parasti prasa cilvēka intelektu. Mākslīgais intelekts ir saistīts ar mainīgo matemātiskajām attiecībām, tāpēc mēs bieži raksturojam AI programmas vai algoritmus kā "AI modeļus". Pēdējā desmitgadē ir kļuvuši ievērojami mašīnmācīšanās modeļi, kas iemācās uzlabot veiktspēju, izmantojot datus, nevis skaidru programmēšanu.
Pavisam nesen to vēl vairāk uzlaboja pamata modeļu un ģeneratīvās AI pieaugums. Pamata modeļi ir lieli modeļi, kas apmācīti ļoti lielās datu kopās, kuras var pielāgot dažādiem uzdevumiem. AI virzīšana uz galveno kā vēl nekad.
Mākslīgā intelekta iespējamie ieguvumi
Kopumā AI var nodrošināt labākus mērījumus, risinājumus un sakarus.
Palieliniet produktivitāti: bieži ražotājiem ir vairāk datu, nekā viņi zina, ko darīt, un dati ir AI degviela. Analizējot lielu datu daudzumu, var atklāt slēptus modeļus, anomālijas un atziņas. Pēc tam šīs attiecības var izmantot, lai labāk izprastu procesu un pieņemtu informētākus lēmumus. Tas savukārt optimizē procesa veiktspēju un samazina dīkstāvi.
Uzlabot kvalitāti, noturību un ilgtspējību: AI var palīdzēt ražotājiem uzraudzīt un uzturēt izejvielu, produktu un aprīkojuma kvalitāti, atklājot un reaģējot uz defektiem, anomālijām un kļūdām reālā laikā. Palielinoties datiem un palielinoties sarežģītībai, tas ļauj mums ātrāk izmantot jaunus materiālus piegādes traucējumu gadījumā un efektīvi izmantot dabiskus vai pārstrādātus materiālus ar mainīgām īpašībām.
Palieliniet jauninājumus un konkurētspēju: uzņēmumi var izmantot AI, lai ātrāk ieviestu jauninājumus un palielinātu produktu attīstības ātrumu. Tas var ietvert labāku produktu dizainu, piemēram, tos, kurus virza ātras un efektīvas uz datiem balstītas simulācijas, un ātrāku pārkonfigurāciju, ko veicina piedāvājums un pieprasījums. Nākotnē AI pat varētu palīdzēt sadalīt zināšanas par dizainu, ražošanu un piegādes ķēdēm, ļaujot mainīt spēju izmaiņas.
Samazināt atkritumus: AI tehnoloģija var samazināt atkritumus, kas saistīti ar materiāliem, enerģiju, laiku un vietu. Tam var būt dažādas formas, ieskaitot procesa uzraudzības apvienošanu ar anomāliju noteikšanu, lai novērstu defektus vai apturētu darbu pie kļūdainām detaļām, un mākslīgā intelekta izmantošana procesu darbināšanai tādā veidā, kas samazinātu enerģijas vai materiāla izmantošanu.
Cilvēku pilnvarošana: AI sistēmas var uzlabot darbinieku zināšanas, viegli piekļūstot visatbilstošākajām ekspertu atziņām. AI var arī palīdzēt saziņā un koordinācijā ar klientiem un piegādātājiem, piemēram, izmantojot tērzēšanas robotus.
Kā veiksmīgi izmantot mākslīgo intelektu procesa kontrolei
AI ieviešana procesa kontrolei nav viegli. Tas prasa rūpīgu projektēšanu, testēšanu un izvietošanu. Tas prasa arī pastāvīgu novērtējumu. Šeit ir daži padomi, kā palīdzēt ātri sākt darbu.
1. Definējiet mērķus un metriku: Pirms sākat izmantot AI procesa kontrolei, jums ir jābūt skaidram redzējumam par to, ko vēlaties sasniegt, un to, kā tiks izmērīti panākumi, un jums vajadzētu definēt īpašus mērķus un galvenos darbības rādītājus, kas atbilst biznesa mērķiem un klientu vēlmēm.
2. Izprotiet datus: dati ir AI modeļu pamats. Bez labiem datiem jūs nevarat izveidot labas AI sistēmas. Ir svarīgi saprast pieejamos avotus un veidu, formātu, kvalitāti, novirzi un pieejamību, ko šie avoti var sniegt. Parasti vairāk datu ir labāki, bet kopumā neliela, tīra datu kopa ir noderīgāka nekā liela, trokšņaina un neobjektīva. Visbeidzot, pārliecinieties, ka datu avots ir aizsargāts. AI modeļi bieži ir neaizsargāti pret pretrunīgiem uzbrukumiem, kas pasliktina vai grauj lēmumus.
3. Izvēlieties pareizo AI tehnoloģiju: procesu kontrolei ir pieejamas daudzas dažādas AI tehnoloģijas, un pastāvīgi tiek izgudrotas jaunas. Jāizvēlas pareizā AI tehnoloģija, kas atbilst datu raksturlielumiem, procesa prasībām un mērķiem. Ir arī kompromisi, kas jāņem vērā starp AI tehnoloģiju sarežģītību, precizitāti, ātrumu, mērogojamību un interpretējamību. Parasti vislabāk ir izmantot vienkāršākās metodes, lai sasniegtu pieņemamus rezultātus.
4. Pārbaudiet AI sistēmu: Pirms procesa vadības izvietošanas jums jāpārliecinās, ka sistēma darbojas, kā paredzēts. Validācija tiek veikta, kvantitatīvi nosakot, cik labi tā atbilst iepriekš noteikto metriku. Kopumā AI sistēmas jēga ir tā spēja izteikt noderīgas prognozes situācijās, kuras vēl nekad nav redzētas. Tāpēc ir svarīgi novērtēt sistēmu, pamatojoties uz datiem, kurus sistēma vēl nav redzējusi. Turklāt uz AI balstītas sistēmas dažreiz var darboties neparedzamā veidā, tāpēc vislabāk ir izveidot aizsardzības pasākumus, lai kontrolētu šādus riskus.
5. Monitorings: pēc izvietošanas ietvars ir regulāri jāuzrauga un jāuzlabo. Lai uzraudzītu rezultātus, liels palīdzība būs labs informācijas panelis ar pārskatiem, brīdinājumiem un žurnāliem.