Pramonės vizija 4. 0
Ateities gamybos pramonė plačiai pritaikys jautresnę dirbtinį intelektą ir intelektualią automatizavimo technologiją, todėl gamybos procesas bus greitesnis ir patogesnis. Tai yra 4 pramonės vizija. 0, kurioje taip pat yra kitų plačių prasmių, apimančių visus įmonės ir tiekimo grandinės aspektus, kartu susiduriant su rimtais iššūkiais gamybos srityje, taip pat susiduriant ne tik į puikias galimybes!
Trejų metų pažanga
Kai gamintojai pradėjo pramonę 4. 0 iniciatyva, jie dažniausiai žinojo, kad tai bus daugiametės pratybos. Matome, kad daugumos įmonių pokyčių procesas yra sklandus, o pramonė labai vystėsi. Daugelis apklaustų bendrovių padarė didelę pažangą 4 pramonėje. 0 ir jau naudojasi nauda.
Kodėl gaminti duomenų valdymą?
„Smart Investment“: įmonės mano, kad siekdamos patobulinti ir įgyti pranašumą pramonėje 4. 0, jos turi įvaldyti gamybos duomenų valdymą. Nuo duomenų iki informacijos, žvalgybos ir veiksmingų įžvalgų dalyvauja visi duomenų valdymo aspektai. Idealiu atveju tai yra integruotas požiūris, palaikantis gamybos operacijas ir verslą.
Plati verslo pranašumai: norime suprasti, kokius pranašumus įmonės įgyja ar tikimasi gauti iš geresnio ir vieningesnio gamybos duomenų valdymo. Klausimas yra toks: "Kokius pranašumus jūs manote ar tikitės gauti iš geresnio, vieningo gamyklos duomenų valdymo, kuris suteikia OT ir IT duomenis kontekstiniuose duomenų scenarijuose, kad būtų galima nedelsiant analizuoti ir veikti, ar kokių privalumų tikitės gauti iš to?" Respondentai gali pasirinkti visas taikomas parinktis. Respondentų pasirinkimai buvo fragmentiški: daugiau nei pusė respondentų pasirinko tik du: tobulinti produkto kokybę ir reaguoti į anomalijas greičiau ir patikimiau.
PG ir analizės pagrindas: Kiekvienas, kuris išbandė AI ar pažengusį analizės projektą, žino, kad garso duomenų valdymas yra būtina sąlyga. Problemos, susijusios su bet kokiu gamybos duomenų valdymo aspektu, gali paveikti analizės rezultatus ir AI darbo kokybę. Analizės rezultatai gali būti naudojami norint įgyti įžvalgos apie bet kurią iš išvardytų tobulinimo sričių.
Kodėl verta pereiti prie dirbtinio intelekto?
Tai yra dirbtinio intelekto amžius. Kaip ir žmogaus intelektas gali išspręsti daugybę problemų, taip pat ir dirbtinis intelektas. Kokie yra pažangios analizės, tokios kaip dirbtinis intelektas (AI), mašinų mokymasis (ML), numatomoji analizė ar receptinė analizė gamykloje, pranašumai? (Išvardykite visus procesus, sritis ar disciplinas).
Pagrindiniai žodžiai respondentai mano, kad svarbiausi pranašumai sukasi apie gamybą: kokybė, produktyvumas, efektyvumas, derlius, priežiūra, saugumas, išlaidos ir kontrolė. Jie taip pat paminėjo klaidų prevenciją, greitį ir efektyvumą. Be to, jie paminėjo stipriąsias puses tokiose verslo srityse kaip valdymas, mokymai, tiekimo grandinė, pajamos, inžinerijos pokyčiai, rinkodara, sukčiavimo aptikimas ir klientų aptarnavimas.