Svārstīgi tirgus apstākļi, piegādes ķēdes ierobežojumi, darbaspēka trūkums un strauji augoša globālā rūpniecība liek visu izmēru ražotājiem pārvērtēt to darbību. Daudzi ražotāji ir sākuši izmantot tehnoloģijas, lai saglabātu konkurences priekšrocības un risinātu ilgstošus biznesa izaicinājumus. Sākot no automatizācijas līdz digitālajām tehnoloģijām, rūpnieciskajai IoT un citam, uzņēmumi var izmantot šos jauninājumus, lai galu galā iegūtu datus no dažādām sistēmām, procesiem un cilvēkiem, lai sniegtu stratēģisko atziņu, kas nepieciešams, lai pieņemtu labākus lēmumus.
Nav šaubu, ka šiem uzņēmumiem ir daudz datu, ar kuriem strādāt. Saskaņā ar McKinsey pētījumu ražošana rada 1,9 petabaitus vai 1 900, 000 terabaitus datu gadā. Problēma bija tā, ka viņiem bija nepieciešams labāks veids, kā uztvert un analizēt datus un pārvērst tos par izmantojamu informāciju, un viņiem tas bija jādara ātri. Tā rezultātā daudzi uzņēmumi vēršas pie mākslīgā intelekta (AI), lai atrastu iespējas ar viņu datiem uzlabot viņu darbību.
Kāpēc AI ir ideāls datu analīzei?
Sākot ar ražošanas ražošanas un darbības laika uzlabošanu, līdz precīzai pieprasījuma un attālināta uzraudzības mašīnu uzraudzībai un pat aktīvu kontrolei un produktu kvalitātes uzlabošanai, AI var izmantot, lai ievērojami uzlabotu kopējo efektivitāti un produktivitātes metriku.
Tā nav maģija, bet gan sarežģīts algoritmu kopums, kas analizē lielu datu daudzumu, korelē vai apgūst dažādu mainīgo modeļus un piemēro šīs zināšanas pašreizējiem apstākļiem, lai palīdzētu prognozēt nākotnes stāvokļus. Tas nenozīmē, ka cilvēki nevar veikt šos uzdevumus, bet gan, ka Al to var izdarīt ātrāk un apstrādāt vairāk datu ar lielāku precizitāti, uzlabojot biznesa rezultātus.
Piemēram, jebkurā ražošanas vidē tradicionāli ir vairākas dažādas darba grupas un mašīnas, kas visas vāc savus datus. Informācija no katras ierīces var atšķirties pēc kvalitātes, formāta un laika, kas var radīt šķēršļus un apgrūtināt jebkādu nozīmīgu ieskatu no datiem.
Izmantojot AI tehnoloģiju, var ātri apstrādāt lielu daudzumu datu, ļaujot uzņēmumiem ātri un precīzi apvienot darbības informāciju, prognozēt rezultātus, kas balstīti uz alternatīvām, un ļauj ražotājiem pieņemt veiklus, informētus lēmumus. Šī preventīvā paredzamā spēja ir tā, kur atrodas AI spēks, un tā var ievērojami palielināt produktu ražu.
Nosakot produkta kvalitātes problēmu galveno cēloni, AI var palīdzēt samazināt produkta defektus un lūžņu ātrumu un palielināt ražošanas ražu. Izmantojot detalizētu informāciju un analīzi, ražotāji var risināt kvalitātes kontroles jautājumus, pirms tie tieši ietekmē uzņēmuma apakšējo līniju. Apskatīsim vienu šādu piemēru.
Izmantojiet AI, lai uzlabotu motora kvalitāti
Globālais motoru ražotājs ražo lielus dīzeļdzinējus ģeneratoru komplektiem, jūras un jūras lietojumiem un militāriem transportlīdzekļiem. Pēc montāžas katrs motors tiek pakļauts stingrai pārbaudei. Pārbaudes laikā pat vispieredzējušākie operatori bieži nespēj noteikt smalkas problēmas pazīmes, kas testēšanas laikā izraisa katastrofiskas kļūmes vai pēc motora izmantošanas. Šīs kļūmes ir izraisījušas ievērojamus zaudējumus, aizkavētos sūtījumus, izveidojuši nepazīstamās pārbaudes zonas un augšupējo ražošanu, maksā uzņēmumam miljoniem dolāru gadā un negatīvi ietekmē piegādes laikā.
Problēma nav datu trūkums, bet gan tas, kā tas tiek izmantots. Faktiski iekārta gadiem ilgi bija vācusi procesu datus, bet to izmantoja tikai pēcpārbaudes darbiem pēc neveiksmes. Apskatot datus šajā reaktīvajā veidā, komanda nespēj saprast, kāpēc šīs neveiksmes notiek, vai proaktīvi tās risina. Galu galā šie jautājumi tiek uzskatīti par uzņēmējdarbības izmaksām, līdz uzņēmums uzskata, ka AI izmanto esošos datus, lai prognozētu kritisko aktīvu neveiksmes pirms to rašanās.
Ražotājs sāka ar izmēģinājuma programmu, lai izveidotu nepieciešamo datu pamatu AI, lai izdarītu ietekmi. Ņemot vērā nepieciešamību izmantot vēsturiskos datus, uzņēmums vispirms veica datu tīrīšanu un analīzi ar AI palīdzību, samazinot 20 miljardus datu punktu no 100 dzinējiem līdz 6 miljardiem ietekmīgākajiem datu punktiem 48 stundās.
Pēc tam pievienojiet vairākas modeļu kopas pēc laika un modeļa, lai vizualizētu datus un identificētu visas datu nepilnības. Balstoties uz plaisu analīzi, tika veikti pielāgojumi, lai biežāk iegūtu noteiktus datus, tādējādi uzlabojot modelēšanu. Izmantojot AI platformu, visa analīze tiek veikta zema riska vidē, neietekmējot pašreizējo ražošanu.
No šiem datiem ražotāji spēj izveidot bāzes līnijas, noteikt tendences un anomālijas un izstrādāt plānus ieviest informāciju. Tikai dažu nedēļu laikā viņi sagatavoja ziņojumu, kas identificēja riska motoru grupu pēc sērijas skaita. Balstoties uz šo informāciju, ražotājiem ir aizdomas, ka šiem motoriem ir lielāka problēmu varbūtība kvalitātes kontroles testos vai laukā. Saistot testa datus ar faktiskām produkta kļūmēm, ziņojumā vairāku gadu laikā precīzi tika identificēti vairāk nekā 80 procenti motora problēmu.
Ir svarīgi atzīmēt, ka šis projekts ir iteratīvs process, jo AI modelis pastāvīgi mācās. Apmēram 45 dienu laikā modelis spēja paredzēt neveiksmes 30 minūtes iepriekš ar nulles viltus pozitīvu likmi.
Samazināt darbības traucējumus
Oficiālās palaišanas laikā AL risinājums ir savienots ar reālā laika datiem, ko ģenerē testa kontroles sistēma un cilvēka mašīnas interfeiss (HMI). Tas neietekmē normālu darbību. Faktiski modelis bija integrēts uzņēmuma standarta testa programmatūrā, un operators pat nezināja, ka tas ir ieviests. Viņiem vienkārši jāzina, ka tagad viņu HMI saskarne viņus informēs par iespējamiem draudošiem jautājumiem un to, kā ar tiem rīkoties.
Pirmajās 90 dienās AI lietojumprogramma atklāja 20 reāllaika pasākumus, izvairījās no vairāk nekā 4,5 miljoniem USD motora bojājumiem un ieguva 10x ieguldījumu atdevi (ROI) projektam.
Kā ilustrē šis gadījums, AI izmantošana var nodrošināt ražotājiem veidu, kā proaktīvi samazināt kvalitātes defektus, ietaupīt naudu un uzlabot piegādes likmes, vienlaikus samazinot darbības traucējumus. Sākot ar stabilu datu pamatu un sadarbību ar pieredzējušiem partneriem, AI var sniegt ieskatu, kas nepieciešams, lai virzītu biznesa rezultātus un palīdzētu ražotājiem konkurēt mūsdienu strauji attīstītajā uzņēmējdarbības vidē.
Bet AI nav jābūt visiem piemērotam risinājumam. Atkarībā no jūsu vajadzībām, pielietojuma un īpašas situācijas ir jāpielāgo dažādi risinājumi. Tāpēc ir svarīgi, lai jūsu pusē būtu uzticams partneris. Runājot par AI, viņi var novērtēt, kur atrodaties savā digitālās pārveidošanas ceļojumā, izprotiet savus mērķus vai izaicinājumus un identificēt risinājumu no labākajiem pārdevējiem, kas vislabāk atbilst jūsu faktiskajām vajadzībām.