Коливання ринкових умов, обмеження ланцюгів поставок, дефіцит праці та швидка глобальна промисловість змушують виробників усіх розмірів переоцінити спосіб їх роботи. Багато виробників почали приймати технології для підтримки конкурентної переваги та вирішення давніх бізнес-проблем. Від автоматизації до цифрових технологій, промислового IoT та іншого, підприємства можуть використовувати ці нововведення, щоб в кінцевому рахунку зафіксувати дані з різноманітних систем, процесів та людей, щоб забезпечити стратегічні уявлення, необхідні для прийняття кращих рішень.
Немає сумнівів, що ці компанії мають багато даних для роботи. Згідно з дослідженням МакКінсі, виробництво генерує 1,9 петабайт або 1900, 000 терабайти даних щорічно. Проблема полягала в тому, що їм потрібен кращий спосіб захопити та аналізувати дані та перетворити їх на корисну інформацію, і їм потрібно було зробити це швидко. Як результат, багато підприємств звертаються до штучного інтелекту (AI), щоб знайти можливості з їхніми даними для вдосконалення своєї діяльності.
Чому AI ідеально підходить для аналізу даних?
Від вдосконалення виготовлення виробництва та часу роботи, до точного прогнозування попиту та віддаленого моніторингу машин, а також навіть контролю активів та покращення якості продукції, ШІ може бути використаний для значного підвищення загальної ефективності та показників продуктивності праці.
Це не магія, а складний набір алгоритмів, які аналізують велику кількість даних, співвідносять або вивчають закономірності в різних змінних, і застосовують ці знання до сучасних умов, щоб допомогти передбачити майбутні стани. Це не означає, що люди не можуть виконувати ці завдання, але АЛ може зробити їх швидше і обробляти більше даних з більшою точністю, покращуючи результати бізнесу.
Наприклад, у будь -яких виробничих умовах традиційно є кілька різних робочих груп та машин, які збирають власні дані. Інформація з кожного пристрою може змінюватись за якістю, форматом та термінами, що може створити перешкоди та ускладнити аналіз та отримання будь -яких значущих відомостей з даних.
За допомогою технології AI, велика кількість даних може бути швидко оброблена, що дозволяє компаніям швидко та точно поєднувати оперативну інформацію, прогнозувати результати на основі альтернатив та дати можливість виробникам приймати спритні, інформовані рішення. Ця превентивна прогнозна здатність-це те, де лежить сила AI, і це може значно збільшити врожайність продукту.
Визначаючи першопричину проблем якості продукції, ШІ може допомогти зменшити дефекти продукції та швидкості брухту та збільшити врожайність виробництва. З детальною інформацією та аналізом виробники можуть вирішити проблеми контролю якості, перш ніж вони безпосередньо впливають на нижню лінію компанії. Давайте подивимось на один такий приклад.
Використовуйте AI для покращення якості двигуна
Глобальний виробник двигунів виробляє великі дизельні двигуни для генераторів, військово -морських та морських застосувань та військових транспортних засобів. Після складання кожен двигун піддається суворому тестуванню. Під час тестування навіть найдосвідченіші оператори часто не вдається виявити тонкі ознаки проблеми, що призводять до катастрофічних збоїв під час тестування або після того, як двигун працює. Ці збої спричинили значні втрати, затримки поставок, створені відновлені тестування та виробництво вгору, коштували компанії мільйони доларів щорічно та негативно вплинули на доставку часу.
Проблема полягає не у відсутності даних, а в тому, як вони використовуються. Насправді завод збирав дані про процеси протягом багатьох років, але використовував їх лише для подальшої роботи після відмови. Дивлячись на дані таким реактивним способом, команда не в змозі зрозуміти, чому ці невдачі виникають або проактивно звертаються до них. Зрештою, ці питання розглядаються як вартість ведення бізнесу, поки компанія не вважає, що AI використовує AI на існуючих даних для прогнозування критичних збоїв активів до їх виникнення.
Виробник розпочав з пілотної програми, щоб закласти необхідний фундамент даних для AI для впливу. Враховуючи необхідність використання історичних даних, компанія вперше провела очищення та аналіз даних за допомогою ШІ, зменшивши 20 мільярдів даних з 100 двигунів до 6 мільярдів найвпливовіших точок даних за 48 годин.
Далі підключіть декілька наборів моделей за часом та моделлю для візуалізації даних та визначення будь -яких прогалин даних. На основі аналізу GAP було проведено коригування для отримання певних даних частіше, тим самим покращуючи моделювання. Використовуючи платформу AI, весь аналіз проводиться в середовищі з низьким рівнем ризику без будь-якого впливу на поточне виробництво.
З цих даних виробники здатні встановлювати базові лінії, визначати тенденції та аномалії та розробити плани для введення інформації в дію. Всього за кілька тижнів вони випустили звіт, що визначає групу двигунів ризику за серійним номером. Виходячи з цієї інформації, виробники підозрюють, що ці двигуни мають більш високу ймовірність проблем під час тестів на контроль якості або на місцях. Зв'язувавши дані тестів з фактичними збоями продукту, у звіті точно визначали понад 80 відсотків проблем з двигуном протягом декількох років.
Важливо зазначити, що цей проект є ітеративним процесом, оскільки модель AI постійно навчається. Приблизно через 45 днів модель змогла передбачити невдачі за 30 хвилин заздалегідь з нульовою помилковою позитивною швидкістю.
Мінімізувати зриви в операціях
Під час офіційного запуску рішення AL підключено до даних у режимі реального часу, створених системою контролю тестів та людським машинним інтерфейсом (HMI). Це не впливає на нормальну роботу. Насправді модель була інтегрована зі стандартним тестовим програмним забезпеченням компанії, і оператор навіть не усвідомлював, що вона була реалізована. Вони просто повинні знати, що тепер їхній інтерфейс HMI повідомить їх про будь -які потенційні проблеми, що насуваються, і про те, як з ними боротися.
Протягом перших 90 днів додаток AI виявила 20 заходів у режимі реального часу, уникала понад 4,5 мільйонів доларів пошкодження двигуна та досягла 10-кратної віддачі від інвестицій (ROI) для проекту.
Як показує цей випадок, використання AI може забезпечити виробникам спосіб проактивно зменшити дефекти якості, заощадити гроші та покращити ставки доставки, мінімізуючи порушення операцій. Починаючи з міцної основи даних та роботи з досвідченими партнерами, AI може надати розуміння, необхідні для досягнення результатів бізнесу та допоможе виробникам конкурувати в сучасному швидко розвивається діловому середовищі.
Але AI не повинен бути рішенням одного розміру. Залежно від ваших потреб, застосування та конкретної ситуації, потрібно налаштувати різні рішення. Тому важливо мати довіреного партнера. Що стосується AI, вони можуть оцінити, де ви перебуваєте у своїй подорожі цифрової трансформації, розуміти свої цілі чи виклики та визначити рішення від провідних постачальників, яке найкраще відповідає вашим фактичним потребам.