Įdiegti PG proceso valdymui nėra lengva. Tam reikia kruopštaus projektavimo, bandymo ir diegimo. Tam taip pat reikia nuolatinio įvertinimo. Čia yra keletas patarimų, kurie padės greitai pradėti.
Priėmus dirbtinį intelektą (AI) tokiose programose kaip gamyba, sprendimų priėmimas ir veiklos efektyvumas, gamyba greičiausiai įvyks esminė pertvarka. PG išplėtimas gali dramatiškai pagerinti to, kaip mes įsivaizduojame, kuriame ir kuriame ir kuriate, sukelia novatoriškus ir efektyvius šių sričių pokyčius. AI technologijai subrendus, tampa prieinamesnė ir plačiai prieinama, jos poveikis tik augs.
Tradiciniai požiūriai į procesų kontrolę dažnai remiasi iš anksto nustatytais modeliais ir taisyklėmis, kurios dažnai grindžiamos istoriniais duomenimis ir žmonių patirtimi. Tačiau šie požiūriai taip pat turi savo apribojimų, ypač kai susiduria su didėjančiu šiuolaikinių gamybos procesų ir aplinkos, kurioje jie veikia, sudėtingumą, kintamumą ir nenuspėjamumą. Be to, šie metodai dažnai nesugeba visapusiškai naudotis daugybe nuspėjamų duomenų, kuriuos realiu laiku sukuria šiuolaikiniai jutikliai ir sistemos. Čia pradedamas dirbtinis intelektas.
Dirbtinis intelektas iš esmės apibūdinamas kaip mašinų sugebėjimas daryti dalykus, kurie, mūsų manymu, paprastai reikalauja žmogaus intelekto. Dirbtinis intelektas priklauso nuo kintamųjų matematinių ryšių, todėl mes dažnai apibūdiname AI programas ar algoritmus kaip „AI modelius“. Per pastarąjį dešimtmetį išryškėjo mašinų mokymosi modeliai, kurie mokosi pagerinti našumą per duomenis, o ne aiškų programavimą.
Visai neseniai tai dar labiau sustiprino pagrindinių modelių ir generatyvinės AI kilimas. Baziniai modeliai yra dideli modeliai, mokomi labai didelių duomenų rinkinių, kuriuos galima pritaikyti įvairioms užduotims. Varto AI į pagrindinę dalį kaip niekad anksčiau.
Galimas dirbtinio intelekto nauda
Apskritai AI gali pateikti geresnius matavimus, sprendimus ir ryšius.
Padidinkite produktyvumą: Dažnai gamintojai turi daugiau duomenų, nei žino, ką daryti, o duomenys yra AI degalai. Išanalizavus didelius duomenų kiekius, galima rasti paslėptų modelių, anomalijų ir įžvalgų. Šie santykiai gali būti naudojami siekiant geriau suprasti procesą ir priimti labiau pagrįstus sprendimus. Tai savo ruožtu optimizuoja proceso našumą ir sumažina prastovą.
Pagerinkite kokybę, atsparumą ir tvarumą: PG gali padėti gamintojams stebėti ir palaikyti žaliavų, produktų ir įrangos kokybę aptikdami ir reaguodama į defektus, anomalijas ir klaidas realiuoju laiku. Didėjant duomenims ir didėjant sudėtingumui, tai leidžia mums greičiau naudoti naujas medžiagas, jei būtų sutrikdytos tiekimo sutrikimai, ir efektyviai naudoti natūralias ar perdirbtas medžiagas, turinčias kintamas savybes.
Padidinkite naujoves ir konkurencingumą: Verslas gali pritaikyti AI greičiau naujovėms ir padidinti produktų kūrimo greitį. Tai gali apimti geresnius produktų dizainus, tokius kaip greitas ir efektyvus duomenimis pagrįstas modeliavimas, ir greitesnis tiekimas ir paklausa skatina pertvarkymus. Ateityje AI netgi galėtų padėti suskaidyti žinias apie projektavimo, gamybos ir tiekimo grandines, kad būtų galima pakeisti galimybes pakeisti galimybes.
Sumažinkite atliekas: PG technologija gali sumažinti atliekas, susijusias su medžiagomis, energija, laiku ir erdve. Tai gali būti įvairių formų, įskaitant proceso stebėjimo derinimą su anomalijos aptikimu, siekiant ištaisyti defektus ar sustabdyti netinkamų dalių darbą ir dirbtinio intelekto naudojimą procesams valdyti taip, kad būtų kuo mažiau energijos ar medžiagų sunaudojimo.
Žmonių įgalinimas: PG sistemos gali sustiprinti darbuotojų žinias lengvai pasiekdamos svarbiausias ekspertų įžvalgas. PG taip pat gali padėti bendrauti ir koordinuoti su klientais ir tiekėjais, pavyzdžiui, naudojant pokalbių programas.
Kaip sėkmingai naudoti dirbtinį intelektą proceso valdymui
Įdiegti PG proceso valdymui nėra lengva. Tam reikia kruopštaus projektavimo, bandymo ir diegimo. Tam taip pat reikia nuolatinio įvertinimo. Čia yra keletas patarimų, kurie padės greitai pradėti.
1. Apibrėžkite tikslus ir metriką: Prieš pradėdami naudoti AI proceso valdymui, turite turėti aiškią viziją, ką norite pasiekti ir kaip bus matuojama sėkmė, ir turėtumėte apibrėžti konkrečius tikslus ir pagrindinius veiklos rodiklius, kurie atitiktų verslo tikslus ir klientų lūkesčius.
2. Supraskite duomenis: Duomenys yra AI modelių pagrindas. Be gerų duomenų negalite sukurti gerų AI sistemų. Svarbu suprasti turimus šaltinius ir tipą, formatą, kokybę, nuokrypį ir prieinamumą, kurį šie šaltiniai gali suteikti. Apskritai, daugiau duomenų yra geresni, tačiau apskritai mažas, švarus duomenų rinkinys yra naudingesnis nei didelis, triukšmingas ir šališkas. Galiausiai įsitikinkite, kad duomenų šaltinis yra apsaugotas. PG modeliai dažnai yra pažeidžiami prieštaringų atakų, kurios žemina ar pakenkia sprendimams.
3. Pasirinkite tinkamą AI technologiją: Proceso valdymui galima rasti daugybę skirtingų AI technologijų, o naujos yra nuolat išradamos. Reikia pasirinkti tinkamą AI technologiją, atitinkančią duomenų charakteristikas, proceso reikalavimus ir tikslus. Taip pat yra kompromisų, į kuriuos reikia atsižvelgti tarp AI technologijų sudėtingumo, tikslumo, greičio, mastelio ir aiškinamumo. Paprastai geriausia naudoti paprasčiausius metodus, kad būtų pasiekti priimtini rezultatai.
4. Patikrinkite AI sistemą: Prieš diegdami proceso valdymą, turite įsitikinti, kad sistema veikia taip, kaip tikėtasi. Patvirtinimas atliekamas kiekybiškai įvertinant, kaip gerai jis atitinka anksčiau apibrėžtą metriką. Apskritai, AI sistemos esmė yra jos sugebėjimas padaryti naudingas prognozes situacijose, kurių dar niekada nebuvo matoma. Todėl svarbu įvertinti sistemą, remiantis duomenimis, kurių sistema dar nematė. Be to, AI pagrįstos sistemos kartais gali veikti nenuspėjamai, todėl geriausia nustatyti apsaugos priemones tokiai rizikai valdyti.
5. Stebėjimas: Po dislokavimo sistemą reikia reguliariai stebėti ir patobulinti. Stebėti rezultatus, geras prietaisų skydelis su ataskaitas, įspėjimus ir žurnalus bus didelė pagalba.