Чотири способи використання штучного інтелекту на виробництві
Одна з відомих компаній-розробників програмного забезпечення Elisa Industriq опублікувала аналітичний матеріал, у якому зазначені чотири основні способи використання штучного інтелекту на виробництві та у логістичній сфері.
На думку фахівців, окрім того, що ШІ здатен генерувати аналіз у режимі реального часу, він надає також інші інструменти для оптимізації виробничих процесів. Однак слід зважати на те, що саме люди забезпечують контекст для ефективної роботи новітніх програм.
Ось до чого зводяться основні способи використання ШІ на сучасному етапі розвитку:
1. Динамічна оптимізація процесів. У той час як традиційна оптимізація процесів базується на статичних моделях, штучний інтелект постійно навчається на основі даних у режимі реального часу та динамічно коригує параметри процесу. Наприклад, алгоритми штучного інтелекту, інтегровані у виробничі лінії, безпосередньо узгоджують цільові показники пропускної здатності, якості або споживання енергії з поточними умовами. У поєднанні з людським досвідом це створює оптимальні умови для максимальної продуктивності.
2. Краще забезпечення якості та більш ретельна перевірка відповідності виготовленого продукту чи наданих послуг. Системи вже можуть виявляти помилки в режимі реального часу. Штучний інтелект створює додаткову цінність, забезпечуючи автоматичні коригувальні дії після виявлення помилки. Передові технології комп'ютерного зору навіть виявляють дефекти, які можуть залишитися непоміченими інспектором-людиною. Експерти-люди гарантують, що виявлені помилки дійсно є релевантними. Це призводить до значного зниження рівня помилок, зменшення кількості повторної роботи, зниження витрат та підвищення задоволеності клієнтів.
3. Забезпечення більшої стійкості ланцюга постачання. Інструменти ШІ аналізують ринкові тенденції, ефективність постачальників та геополітичні події, щоб своєчасно виявляти потенційні збої. Це дозволяє на ранній стадії виявляти підвищений попит та затримки поставок. На основі цих даних інструменти рекомендують конкретних альтернативних постачальників та пропонують коригування планування виробництва. Важливо, що остаточне рішення приймають люди на основі свого досвіду та рекомендацій штучного інтелекту.
4. Прийняття рішень на основі зібраних даних. Фактично операційний інтелект на базі ШІ діє як підсилювач. Він не замінює людський досвід, а скоріш вдосконалює його. Одним із прикладів є прогнозне обслуговування: рішення на основі штучного інтелекту виявляють відхилення за секунди або навіть мілісекунди, такі як зміни температури під час обробки заготовки, та рекомендують час технічного обслуговування. Однак остаточне рішення приймає досвідчений спеціаліст після оцінки стану машини та вимог процесу. Це мінімізує час простою та значно знижує витрати на технічне обслуговування.
Раніше ми писали:
- Британська роздрібна торгівля покладається на ШІ під час різдвяних розпродажів. У період передсвяткових розпродажів 90% британських роздрібних мереж використовують у тій чи іншій формі штучний інтелект для управління процесами. Про це повідомлені автори дослідження ринку країни, проведеного силами компанії Atradius.
- Запущено систему ШІ для обліку втрачених у морі контейнерів. Eyesea та EVI Safety Technologies впроваджують систему штучного інтелекту, призначену для реєстрації та повідомлення про втрату контейнерів під час здійснення морських рейсів. За словами розробників, технологія працюватиме на даних, зібраних за допомогою стандартних бортових камер, які встановлені на торгових суднах.
- Фактор ШІ стає ключовим для сучасної складської логістики. Фактор штучного інтелекту стає ключовим для подальшого розвитку складської логістики. Про це свідчать результати дослідження, проведеного фахівцями з Mecalux та MIT.
- В індустріально розвинутих країнах зростає скептичне ставлення до ШІ. Користувачі платформ та за стосунків, створених на основі штучного інтелекту, дедалі більш скептично ставляться до спроможності ШІ допомагати людям. Особливо це помітно на прикладі індустріально розвинутих країн, де представники різних галузей відмовляються використовувати штучний інтелект у широкому форматі для оптимізації своєї роботи.
