ИИ в производстве — это интеллект машин для выполнения задач, подобных человеческим, — реагирования на внутренние и внешние события, даже автономного предвосхищения событий. Машины могут определить износ инструмента или что-то непредвиденное — возможно, действительно ожидаемое — и они могут отреагировать и решить проблему.
Производители и поставщики услуг искусственного интеллекта постоянно работают над выявлением закономерностей и работой над проблемами, зная, что действительно самые низкие достижения имеют большие последствия. Они всегда были сторонниками более разумного использования роботизации, поэтому кажется логичным, что автоматизированное обучение, которое характеризует ИИ, обнаружит естественную связь с производством. Тем не менее, при такой четкой координации производители часто сталкивались с проблемами при внедрении ИИ.
С трудностями, которые мы преодолеваем сегодня, не было более важного времени, чтобы в полной мере воспользоваться преимуществами ИИ. Ответы, которые ИИ дает для производства, хорошо подходят для того, чтобы помочь им адаптироваться к давлению и условиям, созданным пандемией.
Преимущества ИИ в производстве
Промышленный Интернет вещей (IIoT) делает искусственные процессы эффективными, продуктивными и инновационными, создавая архитектуру, предоставляющую информацию о функциональных и бизнес-системах в режиме реального времени. Данные, получаемые от устройств IoT, необходимо преобразовать в инструкции, которые предписывают машинам выполнять определенные задачи. Эти инструкции разработаны системой искусственного интеллекта для изучения действий человека посредством глубокого обучения, осознания окружения и обработки естественного языка (НЛП). Системы на основе ИИ требуют меньше времени и могут работать непрерывно без ошибок. В результате повышается производительность производства, что еще больше способствует росту бизнеса. Эти результаты повышают производительность и эффективность производственного оборудования. Таким образом, IoT играет жизненно важную роль в отказе от решений на основе ИИ в обрабатывающей промышленности.
Нежелание производителей использовать технологии на основе ИИ
Технологии искусственного интеллекта предлагают производителям инструменты, которые помогут им в процессах профилактического обслуживания и проверки оборудования. Тем не менее, производители неохотно принимают новые технологии, в основном основанные на результатах ИИ, в своих дорогих машинах или оборудовании. Любое неправильное управление может увеличить расходы. Точно так же многие производители сомневаются в возможностях решений на основе ИИ с точки зрения точности процессов обслуживания и проверки. Учитывая эти факторы, довольно деликатно заставить производителей понять, что решения на основе ИИ рентабельны, эффективны и безопасны. Тем не менее производители сейчас все больше признают неявные преимущества решений на основе ИИ и диапазона операций, которые они обслуживают.
Более того, отсутствие ухода среди малого и среднего бизнеса (SMB) и медленная окупаемость инвестиций еще больше замедляют внедрение систем ИИ, особенно в технологически развитых странах, таких как Индия и Бразилия. Кроме того, отсутствие надежной местной архитектуры, а также недостаточное внимание и инвестиции в технологии и инфраструктуру ИИ еще больше ограничивают отказ от ИИ среди малого и среднего бизнеса.
Заключение
Прогнозная аналитика на основе ИИ может применяться для минимизации простоев и улучшения заводских приложений за счет прогнозирования спроса и выбора подходящего способа согласования производства с спросом. Алгоритмы на основе искусственного интеллекта помогают сократить недопроизводство снаряжения, оптимизировать запасы и поддерживать оптимальную производительность за счет интеграции данных с аналитикой. Эта силовая операция, основанная на искусственном интеллекте, в конечном итоге устанавливает новую стратегию ценообразования для производителей. Мировые производители имеют несколько магазинов в разных уголках мира. Производственное предприятие с поддержкой ИИ может стратегически объединить все другие магазины в разных регионах, и если на одном заводе происходит изменение продукта или спроса, операции могут быть перенесены на другие установки по мере необходимости с помощью операций планирования продукта и алгоритма маршрутизации на основе ИИ. .
Мы надеемся, что эта статья была полезной и помогла вам понять, как искусственный интеллект может помочь обрабатывающей промышленности. FutureAnalytica повышает функциональную эффективность за счет автоматизации задач. Спасибо, что читаете наш блог. Если у вас есть какие-либо вопросы, связанные с прогнозной аналитикой, машинным обучением или платформами на основе искусственного интеллекта, отправьте нам письмо по адресу [email protected].
