Реалізація AI для управління процесами непросто. Це вимагає ретельного проектування, тестування та розгортання. Це також вимагає постійної оцінки. Ось кілька порад, які допоможуть швидко розпочати роботу.
З прийняттям штучного інтелекту (AI) у таких програмах, як виробництво, прийняття рішень та оперативна ефективність, виробництво, ймовірно, зазнає великої трансформації. Розширення ШІ може різко покращити те, як ми уявляємо, створюємо та будуємо, що призводить до інноваційних та ефективних подій у цих галузях. По мірі того, як технологія AI дозріває, стає більш доступною та широко доступною, її вплив лише зросте.
Традиційні підходи до контролю процесів часто покладаються на заздалегідь визначені моделі та правила, які часто ґрунтуються на історичних даних та досвіду людини. Однак ці підходи також мають свої обмеження, особливо при роботі зі зростаючою складністю, мінливістю та непередбачуваною сучасними виробничими процесами та середовищем, в яких вони працюють. Крім того, ці методи часто не можуть повністю скористатися великою кількістю передбачуваних даних, що генеруються в режимі реального часу сучасними датчиками та системами. Тут грає штучний інтелект.
Штучний інтелект широко визначається як здатність машин робити те, що ми зазвичай думаємо, що вимагає людського інтелекту. Штучний інтелект зводиться до математичних взаємозв'язків між змінними, тому ми часто описуємо програми або алгоритми AI як "моделі AI". За останнє десятиліття моделі машинного навчання, які вчаться підвищувати продуктивність за допомогою даних, а не явного програмування, стали помітними.
Зовсім недавно це було додатково посилено зростанням фундаментальних моделей та генеративного ШІ. Базові моделі - це великі моделі, які навчаються на дуже великих наборах даних, які можуть бути адаптовані до різних завдань. Посилення AI в мейнстрім, як ніколи.
Потенційні переваги штучного інтелекту
Загалом, AI може забезпечити кращі вимірювання, рішення та комунікації.
Збільшити продуктивність: Часто виробники мають більше даних, ніж знають, що робити, а дані - це паливо для ШІ. Аналізуючи велику кількість даних, можна виявити приховані закономірності, аномалії та розуміння. Потім ці відносини можуть бути використані для кращого розуміння процесу та прийняття більш обґрунтованих рішень. Це, в свою чергу, оптимізує продуктивність процесу та скорочує час простою.
Поліпшити якість, стійкість та стійкість: AI може допомогти виробникам контролювати та підтримувати якість сировини, продуктів та обладнання, виявляючи та реагуючи на дефекти, аномалії та помилки в режимі реального часу. Зі збільшенням даних та збільшення складності це дозволяє швидше використовувати нові матеріали у разі перебоїв у постачанні та ефективно використовувати природні або перероблені матеріали зі змінними властивостями.
Збільшити інновації та конкурентоспроможність: підприємства можуть застосовувати ШІ для швидшого інновацій та збільшення швидкості розвитку продукту. Це може включати кращі конструкції продуктів, такі як ті, що керуються швидкими та ефективними моделюваннями, керованими даними, та більш швидкі реконфігурації, зумовлені попитом та пропозицією. Надалі AI може навіть допомогти розбити знання в дизайні, виробництві та ланцюгах постачання, що дозволяє змінити ступінь можливості.
Зменшіть відходи: технологія AI може зменшити відходи, пов'язані з матеріалами, енергією, часом та простором. Це може приймати багато форм, включаючи комбінування моніторингу процесу з виявленням аномалії для виправлення дефектів або припинення роботи на несправних частинах та використання штучного інтелекту для експлуатації процесів таким чином, щоб мінімізувати використання енергії або матеріалу.
Розширення можливостей людей: системи AI можуть покращити знання працівників, легко звертаючись до найбільш релевантних експертних поглядів. AI також може допомогти у спілкуванні та координації з клієнтами та постачальниками, наприклад, використання чатів.
Як успішно використовувати штучний інтелект для контролю процесу
Реалізація AI для управління процесами непросто. Це вимагає ретельного проектування, тестування та розгортання. Це також вимагає постійної оцінки. Ось кілька порад, які допоможуть швидко розпочати роботу.
1. Визначте цілі та показники: Перш ніж почати використовувати AI для контролю процесу, вам потрібно мати чітке бачення того, чого ви хочете досягти, і як буде виміряти успіх, і ви повинні визначити конкретні цілі та ключові показники ефективності, які відповідають бізнес -цілям та очікуванням клієнтів.
2. Зрозумійте дані: Дані є основою моделей AI. Без хороших даних ви не можете побудувати хороші системи AI. Важливо зрозуміти наявні джерела та тип, формат, якість, відхилення та доступність, які можуть забезпечити ці джерела. Загалом, більше даних краще, але загалом невеликий, чистий набір даних є більш корисним, ніж великий, галасливий та упереджений. Нарешті, переконайтеся, що джерело даних захищено. Моделі AI часто вразливі до змагальних атак, які погіршують або підривають рішення.
3. Виберіть правильну технологію AI: для контролю процесу доступно багато різних технологій AI, а нові постійно винайдені. Потрібно вибрати правильну технологію AI, яка відповідає характеристикам даних, вимогам процесу та цілям. Існують також компроміси, які слід враховувати між складністю, точністю, швидкістю, масштабованою та інтерпретацією технологій ШІ. Зазвичай найкраще використовувати найпростіші методи для досягнення прийнятних результатів.
4. Перевірте систему AI: Перед розгортанням управління процесами потрібно переконатися, що система працює так, як очікувалося. Перевірка здійснюється шляхом кількісного визначення того, наскільки добре вона відповідає раніше визначеним показникам. Загалом, суть системи AI полягає в її здатності робити корисні прогнози в ситуаціях, які ніколи раніше не бачили. Тому важливо оцінити систему на основі даних, які система раніше не бачила. Крім того, системи на основі AI іноді можуть працювати непередбачуваними способами, тому найкраще встановити гарантії для контролю таких ризиків.
5. Моніторинг: Після розгортання рамки потрібно регулярно контролювати та вдосконалювати. Для контролю за результатами хороша інформаційна панель із звітами, сповіщеннями та журналами буде великою допомогою.