Scaling AI in Manufacturing Operations: A Practitioners’ Perspective
Jeśli pierwsza rewolucja przemysłowa była związana z wprowadzeniem maszyny parowej, to Przemysł 4.0 jest napędzany przez sztuczną inteligencję. A dzięki możliwościom do automatyzacji, digitalizacji i optymalizacji, AI doskonale nadaje się do procesów produkcyjnych, od rozwoju produktu po kontrolę jakości. Na przykład komputerowy system wizyjny pozwolił firmie General Motors wykryć 72 przypadki awarii komponentów, zapobiegając masowym przestojom (z których jedna minuta może kosztować firmę tej wielkości nawet 20 000 dolarów), a system oparty na uczeniu maszynowym znacznie poprawił dokładność prognozowania popytu Danone (zmniejszenie błędu prognozy o 20%, spadek straconych wyprzedaży o 30%, spadek przestarzałych produktów o 30% i spadek zapotrzebowania na nakład pracy planistów o 50%).
Najnowszy raport Instytutu Badawczego Capgemini o skalowaniu sztucznej inteligencji w działalności produkcyjnej – pokazuje, że inteligentne utrzymanie i naprawa, wraz z kontrolą jakości produktu i planowaniem popytu, stanowią dobry punkt wyjścia dla producentów, próbujących wdrażać AI w działalności produkcyjnej.
Aby wykorzystać różnorodne korzyści, jakie AI może przynieść procesom produkcyjnym, przedsiębiorstwa powinny wyjść poza fazę pilotażową/koncepcyjną i wdrożyć rozwiązania na sztucznej inteligencji na dużą skalę. W tym celu zalecamy wdrażanie udanych prototypów AI w środowiskach inżynieryjnych, inwestowanie w tworzenie fundamentów systemów danych i AI oraz talentów, a także skalowanie rozwiązania AI w całej sieci produkcyjnej. Sztuczna inteligencja jest paliwem rakietowym, które stoi za systemem Industry 4.0, a jej naturalne dopasowanie do produkcji oznacza, że organizacje, które są w stanie zrealizować te możliwości, to właśnie te, które naprawdę będą w stanie wystartować w przyszłości.
Zarejestruj się, aby otrzymać nowe raporty Instytutu Badawczego Capgemini