Gamybos pramonė nėra svetimas naujovėms. Per pastarąjį dešimtmetį prasidėjo ketvirtoji pramonės revoliucija, atnešusi galingų naujų technologijų, įskaitant daiktų internetą, pažangią analizę, proceso automatizavimą ir dirbtinį intelektą (AI). Šiandien gamyklos yra protingos, labai sujungtos ir į duomenis orientuotos. Jie yra efektyvesni nei bet kada anksčiau, kai operacijos žmonės gali priimti geriausius sprendimus, pagrįstus duomenimis pagrįstomis įžvalgomis.
Tačiau ši istorija nesibaigė. 2 0 24, gamybos įmonės įves dar vieną savo veiklos modelių pokytį. Penktoji pramonės revoliucija (arba pramonė 5.0), pabrėžianti žmonių ir mašinų bendradarbiavimą ir žmonių dominavimą, privers gamybos įmones į protingesnę ir tvarią kryptį, suteikiančią žmonėms darbuotojus efektyviausiai.
Per ateinančius kelerius metus pamatysime vis daugiau gamybos įmonių, norinčių apimti AI, robotiką ir daiktų internetą. Jie sutelks dėmesį į žmogaus ir mašinos ryšį, siekdami skatinti tvarumą, efektyvumą ir judresnius gamybos metodus. Generacinio dirbtinio intelekto atsiradimas taip pat paspartino šią tendenciją. Gamintojai jau nori integruoti naujoves į savo gamyklas, kad padidintų produktyvumą ir pajamas.
Trys būdai AI pertvarkys gamybą
Spartus investicijų padidėjimas nestebina, atsižvelgiant į akivaizdžius pranašumus, kuriuos sukelia naujos technologijos, pradedant nuo visos gamybos linijos supaprastinimo iki greičio nustatymo sprendimų priėmimo proceso ir didinant kokybės kontrolę. Tačiau nors įmonės dabar turi daugybę AI ir mašinų mokymosi priemonių, daugelis gamybos sektorių vis dar yra glaudžiai susiję su tradiciniais duomenų apdorojimo būdais, o decentralizuotos technologijos ir sudėtingi procesai kelia iššūkius pramonės įmonėms.
Kai pramonė pagerėja priimant naujas technologijas ir integruotas sistemas, laikas įvertinti, kas gerai veikia ir kas yra apleista. Kylančios išlaidos, susijusios su logistikos netikrumu ir pagrindinių žaliavų tiekimo trapumu, sukelia galvos skausmą verslo lyderiams. Kai derinate tai su painiavos informacija, tai gali būti nelaimės receptas, įskaitant failų stebėjimą ir proceso vėlavimą. Skaitmeninė transformacija tampa vis svarbesnė norint išgyventi ir klestėti labai konkurencingoje rinkoje.
1. Efektyvumo pagerėjimas
PG atlaisvins daugiau laiko žmonėms darbuotojams. Kai kuriuose darbuose darbuotojai eikvoja daugybę valandų, atlikdami administracines užduotis, kurias lengvai palaiko skaitmeninės sistemos.
Skaitmeninimo ir automatizavimo sprendimai sutaupo daug laiko, kurį galima nukreipti palaikant klientus. Be to, gamybos organizacijos gali įgyvendinti AI varomus procesus, supaprastinti verslo sritis ir integruoti procesus, kurie dažnai patiria vėlavimą, padidindamos brangių procesų, susijusių su atitikties dokumentais, kad būtų sukurti geresni procesų ciklai.
Kadangi AI padidina galimybę automatizuoti procesus, gamybos procesų dalis, kurios užtrunka ilgiau, gali būti sukonfigūruotos kaip taisyklėmis pagrįsti ir sprendimais pagrįsti procesai. Tai reiškia, kad šiuose procesuose darbuotojai galės pakeisti rankinį darbą mašininiu pagalba. Paskirdami užduotis, kurias tradiciškai valdo kvalifikuotas darbas AI, nepanaikina žmonių darbuotojų poreikio. Vietoj to, jis gali veikti kaip skaitmeninis kolega, atlaisvinęs talentą organizacijoje užduočių, kurioms reikia intuicijos, intervencijos ir kūrybiškumo.
Turėdami pakankamai duomenų analizei, naujų technologijų įgyvendinimo ir integravimo planai skirsis priklausomai nuo to, kiek nustato konkreti organizacija. Mažesniu mastu tai gali būti naudojama AI, kad centralizuotai valdytų klientų informaciją ir užsakymų istoriją. Didesniu mastu AI gali būti naudojama rinkti informaciją apie produktą, apimantį šimtus ar net tūkstančius dalių, kurių kiekviena turi savo unikalų identifikatorių.
Kitas pavyzdys yra analizuoti duomenis, susijusius su tiekėjų veikimu, suteikiant galimybę gamybos organizacijoms geriau suprasti, ko tikėtis, ir iš anksto paruošti galimas spąstus.
PG technologija taip pat naudojama sąveikos problemoms spręsti, leidžiant kompiuterinėms sistemoms ir programinei įrangai keistis ir naudoti informaciją visose platformose. Leisdami pasidalyti duomenimis tarp skirtingos programinės įrangos ir technologijų, tai padės supaprastinti procesą. Pasinaudojant proceso automatizavimu ir padidinant duomenų apdorojimo greitį, bus pagerintas įmonių veiklos efektyvumas. Šios patobulintos sistemos sumažins sąnaudas, tuo pačiu padidindamas mastelį ir lankstumą, leisdama supaprastinti duomenų dalijimąsi visoje įmonėje.
Tai ne tik neatsilikti nuo technologijų tendencijų, bet ir gamintojams reikia: priimti kritinius sprendimus laiku, veiksmingai spręsti brangias funkcijas, supaprastinti operacijas, užtikrinti atitikties dokumentacijos tikslumą, išplėsti inovacijų apimtį, padidinti IG ir pagerinti tvarumą.
2. Sumažinkite klaidų
Investicijos į AI sumažins klaidų tikimybę. Nors kai kurie AI pranašumai gali atrodyti panašūs į tuos, kuriuos siūlo IoT integracija, tikrasis poveikis yra gana skirtingas, o AI siūlo daug platesnę galimybių spektrą.
IoT daugiausia dėmesio skiria mašinoms ir tinklo palaikymui, o PG palaiko funkcijas, kurios tradiciškai apsiribojo žmogaus atsakomybės ir intelekto sritimi. Nors IOT yra orientuotas į fizinių objektų ryšį internete, AI siekia koordinuoti visą procesą ir kurti nestruktūrizuotus duomenis.
AI pranašumas yra jo tikslumas. Tai gali pakeisti darbuotojų gyvenimą pašalindama vėlavimą, sumažinant varginančias rankines užduotis ir susiaurindamas klaidų apimtį. Skaitmeninių įrankių panaudojimas sklandžiai perkelti duomenis tarp verslo padalinių ne tik padidina efektyvumą, bet ir padeda sukurti laimingesnę darbo vietą, kuri pritraukia ir išlaiko aukščiausius talentus.
3. Pritraukite naują talentą
Naujos technologijos pritrauks naujus talentus. Technologinių įgūdžių skirtumas ne tik kenkia produktyvumui, bet ir daugeliu atvejų riboja augimą ir slopina naujoves. Tokiu greitu vystymuisi gamybos pramonė turi pritraukti reikiamą talentą, kad neatsiliktų nuo laiko ir mokytų esamus darbuotojus, kurie privalo prisitaikyti prie šios modernizacijos. Jei jie to nepadarys, jie rizikuoja, kad bus problemų dėl sutarties pateikimo.
PG ir mašinų mokymasis suteikia galimybę gaminti galimybę efektyviai įvertinti naujus lygius ir sukurti tvirtą pagrindą ateityje augti ir naujovėms. Nuo pardavimo ir tiekimo grandinės valdymo iki kokybės patikrinimų ir atsargų kontrolės, AI supaprastina sudėtingus procesus, numatydama galimas problemas ir užtikrina laiku įgyvendinant projektus.
Labai tiksli informacija, kurią ji pateikia, atitinka jaunos darbo jėgos siekius ir gerina beveik visų pramonės atstovų darbinį gyvenimą, padeda jiems greitai priimti labiau pagrįstus sprendimus. Derindami žmogaus intuiciją su AI technologijos greičiu ir mastu, gamintojai gali išlikti konkurencingi ir toliau augti ateinančiais metais.
Efektyvus AI ir žmonių bendradarbiavimas
Žvelgdami į AI kaip priemonę įgalinti darbuotojus ir padidinti produktyvumą, o ne pigų mažos vertės užduočių pakeitimą, gamintojai galės išspręsti kai kuriuos sunkiausius iššūkius.
Tiekimo grandinės atsparumas yra geras pavyzdys. Pastaraisiais metais šis klausimas niekada nebuvo toli nuo antraščių. Prisimeni koronavirusą pandemiją, sausrą, turintį įtakos Panamos kanalui ar pastaruoju metu išpuolius prieš laivybą Raudonojoje jūroje?
Turėdami tinkamus AI sprendimus, žmogaus sprendimų priėmėjai gali panaudoti realiojo laiko duomenų analizę ir AI pateiktas įžvalgas, kad galėtų priimti savo sprendimus. Tai padės jiems numatyti ir sušvelninti tiekimo grandinės sukrėtimus. IoT jutikliai ir įrenginiai vaidina pagrindinį vaidmenį šiame naudojimo atvejyje. Jie padeda įmonėms nuolat stebėti tiekimo grandinės renginius ir anksti įspėti apie bet kokius vėlavimus ar trūkumus. Tuo pačiu metu pažangūs algoritmai gali analizuoti istorinius ir dabartinius duomenis, numatyti paklausą ir pagerinti gamintojų valdymo būdą, kaip valdyti atsargų ir tiesioginio laiko gamybos procesus.
Be to, „Human-Ai“ bendradarbiavimas taip pat padės išspręsti lėtinį darbo jėgos trūkumą. Žmonių darbuotojai naudojasi savo sugebėjimais prisitaikyti, būti kūrybingi ir išspręsti problemas. PG modeliai ir robotika gali pagerinti užduočių apdorojimo greitį ir tikslumą. Šis požiūris turi daug privalumų, įskaitant padidėjusį pasitenkinimą darbu ir produktyvumą, ir gali sumažinti bendrąsias gamybos klaidas.
Kitas svarbus pranašumas yra tas, kad didesnis išmaniųjų mašinų naudojimas gali sumažinti riziką sveikatai ir saugai, nes robotai gali būti naudojami pavojingoje aplinkoje arba imtis fiziškai reiklių ar rizikingų užduočių. 5 pramonė. 0 žada pakeisti gamybą, skatinti proveržio produktyvumo padidėjimą ir išlaisvinti visą darbuotojų potencialą.
Sukurkite tinkamą technologijos stuburą
Tačiau daugelį žmonių bendradarbiavimo pranašumų galima įgyvendinti tik tuo atveju, jei įmonės kuria tinkamas integruotas valdymo sistemas ir technologijų infrastruktūrą. Šis technologijos pagrindas yra šiandienos kylančios gamybos ir platinimo pramonės sėkmės pagrindas.
Pirma, jis yra skirtas keičiamas ir lankstus, įgalinantis gamyklas ir paskirstymo centrus prisitaikyti, nes reikia aplinkybių. „Sportas“ yra visos organizacijos platforma, palengvinanti realiojo laiko matomumą operacijose, kartu palengvindamas atskirų komandų bendradarbiavimą. Judrumas ir reagavimas persmelkia visą sistemą ir padeda sklandžiai atlikti kritines operacijas, paprastu užduoties valdymu ir planavimu.
Debesų kompiuterija taip pat bus pagrindinė technologijos įgalinimo priemonė, pašalinanti gamintojų ir platintojų poreikį investuoti į intensyvią kapitalo aparatinę įrangą. Dėl to IT ištekliai, anksčiau išleisti duomenų infrastruktūros palaikymui, gali būti naudojami didesnės vertės projektams, kurie turi apčiuopiamos naudos klientų patirties, veiklos produktyvumo ar ekonominio efektyvumo prasme. Debesis taip pat įrodo kritiškai įgyvendinant saugumo priemones, kad apsaugotų neskelbtinus gamyklos ir paskirstymo duomenis.
Kaip ir bet kas, „Human-Ai“ bendradarbiavimas bus veiksmingesnis tik tuo atveju, jei jo pagrindas yra stiprus. 5 pramonė. 0 suteiks tik daugiau pranašumų toms įmonėms, kurios supranta šį faktą ir atitinkamai priims teisingus technologijos sprendimus. Šie verslai galės peržengti efektyvumo taupymą ir atrakinti proveržio naujoves ir adaptacijas, kurias kiti stengsis mėgdžioti. Trumpai tariant, jie bus rytojaus sėkmės istorijos.