Rūpniecības redzējums 4. 0
Nākotnes ražošanas nozare plaši izmantos jutīgāku mākslīgo intelektu un inteliģentu automatizācijas tehnoloģiju, padarot ražošanas procesu ātrāku un ērtāku. Šis ir nozares vīzija 4. {0, kurā ir arī citas plašas nozīmes, iesaistot visus uzņēmuma un piegādes ķēdes aspektus, vienlaikus bieži saskaroties ar nopietniem izaicinājumiem ražošanas jomā, bet arī saskaras ar lieliskām iespējām!
Trīs gadu progress
Kad ražotāji uzsāka nozari 4. 0 iniciatīvu, viņi lielākoties zināja, ka tas būs vairāku gadu vingrinājums. Mēs redzam, ka vairuma uzņēmumu izmaiņu process ir vienmērīgs, un nozare ir ievērojami attīstījusies. Daudzi no aptaujātajiem uzņēmumiem ir guvuši lielu progresu nozarē 4. 0 un jau gūst labumu.
Kāpēc ražošanas datu pārvaldība?
Smart Investing: Uzņēmumi secina, ka, lai attīstītu un iegūtu priekšrocības nozarē 4. 0, viņiem jāapgūst ražošanas datu pārvaldība. Sākot no datiem līdz informācijai, inteliģencei un ieskatu, kas tiek izmantots, ir iesaistīti visi datu pārvaldības aspekti. Ideālā gadījumā šī ir integrēta pieeja, kas atbalsta ražošanas operācijas un biznesu.
Plašas biznesa priekšrocības: mēs vēlamies saprast, kādas priekšrocības uzņēmumi gūst vai sagaida, ka gūs labumu no labākas un vienotākas ražošanas datu pārvaldības. Jautājums ir šāds: "Kādas priekšrocības, jūsuprāt, vai domājat iegūt no labākām, vienotākas rūpnīcas datu pārvaldības, kas nodrošina OT un IT datus kontekstuālo datu scenārijos tūlītējai analīzei un darbības modeļiem, vai kādas priekšrocības jūs domājat no tā gūt?" Respondenti var izvēlēties visas piemērojamās iespējas. Respondentu izvēle bija sadrumstalota, un tikai divas tika izvēlētas vairāk nekā puse respondentu: uzlabot produktu kvalitāti un reaģēt uz anomālijām ātrāk un ticamāk.
AI un Analytics pamats: ikviens, kurš ir izmēģinājis AI vai progresīvu analītikas projektu, zina, ka skaņu datu pārvaldība ir priekšnoteikums. Problēmas ar jebkuru ražošanas datu pārvaldības aspektu var ietekmēt analīzes rezultātus un AI darba kvalitāti. Analīzes rezultātus var izmantot, lai iegūtu ieskatu jebkurā no uzskaitīto uzlabojumu jomām.
Kāpēc pāriet uz mākslīgo intelektu?
Tas ir mākslīgā intelekta vecums. Tāpat kā cilvēka intelekts var atrisināt daudzas problēmas, tāpat var arī mākslīgais intelekts. Kādas ir priekšrocības, izmantojot tādas progresīvas analītikas kā mākslīgais intelekts (AI), mašīnmācība (ML), prognozējošā analītika vai preskriptīvā analītika rūpnīcā? (Uzskaitiet visus procesus, jomas vai disciplīnas).
Galvenie vārdi Respondenti uzskata, ka vissvarīgākās priekšrocības griežas ap ražošanu: kvalitāte, produktivitāte, efektivitāte, raža, uzturēšana, drošība, izmaksas un kontrole. Viņi arī minēja kļūdu novēršanu, ātrumu un efektivitāti. Turklāt viņi minēja stiprās puses dažādās biznesa jomās, piemēram, vadība, apmācība, piegādes ķēde, ieņēmumi, inženierzinātņu maiņa, mārketings, krāpšanas atklāšana un klientu apkalpošana.