Implementácia AI pre riadenie procesu nie je ľahká. Vyžaduje si starostlivý návrh, testovanie a nasadenie. Vyžaduje si to aj prebiehajúce hodnotenie. Tu je niekoľko tipov, ako pomôcť rýchlo začať.
S prijatím umelej inteligencie (AI) v aplikáciách, ako je výroba, rozhodovanie a prevádzková efektívnosť, sa výroba pravdepodobne podrobí hlavnej transformácii. Rozšírenie AI má potenciál dramaticky zlepšiť spôsob, akým otehotníme, vytvárame a budujeme, čo vedie k inovatívnemu a efektívnemu vývoju v týchto oblastiach. Keď technológia AI dozrieva, stáva sa prístupnejšou a širšie dostupnejšou, jej vplyv bude rásť iba.
Tradičné prístupy k kontrole procesov sa často spoliehajú na vopred určené modely a pravidlá, ktoré sa často zakladajú na historických údajoch a ľudských odborných znalostiach. Tieto prístupy však majú aj svoje obmedzenia, najmä pri riešení zvyšujúcej sa zložitosti, variability a nepredvídateľnosti moderných výrobných procesov a prostredí, v ktorých pôsobia. Okrem toho tieto metódy často nevyužívajú plné výhody veľkého množstva predvídateľných údajov, ktoré v reálnom čase generujú moderné senzory a systémy v reálnom čase. Tu prichádza do hry umelá inteligencia.
Umelá inteligencia je všeobecne definovaná ako schopnosť strojov robiť veci, o ktorých si zvyčajne myslíme, že vyžadujú ľudskú inteligenciu. Umelá inteligencia prichádza k matematickým vzťahom medzi premennými, a preto často opisujeme programy alebo algoritmy AI ako „modely AI“. Za posledné desaťročie sa modely strojového učenia, ktoré sa učia zlepšovať výkonnosť prostredníctvom údajov, než explicitné programovanie, sa stali výraznými.
Nedávno to ďalej zlepšovalo vzostup základných modelov a generatívna AI. Základné modely sú veľké modely trénované na veľmi veľkých súboroch údajov, ktoré je možné prispôsobiť rôznym úlohám. Poháňa AI do hlavného prúdu ako nikdy predtým.
Potenciálne výhody umelej inteligencie
Všeobecne platí, že AI môže poskytnúť lepšie merania, riešenia a komunikáciu.
Zvýšenie produktivity: Výrobcovia majú často viac údajov, ako vedia, čo majú robiť, a údaje sú palivom pre AI. Analýzou veľkého množstva údajov je možné objaviť skryté vzorce, anomálie a poznatky. Tieto vzťahy sa potom môžu použiť na lepšie pochopenie procesu a prijímanie informovanejších rozhodnutí. To zase optimalizuje výkon procesu a znižuje prestoje.
Zlepšiť kvalitu, odolnosť a udržateľnosť: AI môže pomôcť výrobcom monitorovať a udržiavať kvalitu surovín, výrobkov a vybavenia detekciou a reagovaním na chyby, anomálie a chyby v reálnom čase. Keď sa údaje zvyšujú a zvyšuje sa zložitosť, umožňuje nám to používať nové materiály rýchlejšie v prípade narušenia dodávok a efektívne používať prírodné alebo recyklované materiály s rôznymi vlastnosťami.
Zvýšenie inovácií a konkurencieschopnosti: Podniky môžu uplatňovať AI na inovovanie rýchlejšie a zvýšenie rýchlosti vývoja produktov. Môže to zahŕňať lepšie návrhy produktov, ako sú tie, ktoré sú poháňané rýchlymi a efektívnymi simuláciami založenými na údajoch, a rýchlejšie rekonfigurácie spôsobené ponukou a dopytom. V budúcnosti by AI mohla dokonca pomôcť rozobrať sliebkové znalosti v oblasti dizajnu, výroby a dodávateľa, čo umožnilo zmeny krokov v schopnostiach.
Zníženie odpadu: Technológia AI môže znížiť odpad súvisiaci s materiálmi, energiou, časom a priestorom. To môže mať mnoho podôb, vrátane kombinovania monitorovania procesov s detekciou anomálie na opravu defektov alebo zastavenie práce na chybných častiach a použitia umelej inteligencie na prevádzkovanie procesov spôsobom, ktorý minimalizuje spotrebu energie alebo materiálu.
Posilňovanie ľudí: Systémy AI môžu zlepšiť vedomosti pracovníkov jednoduchým prístupom k najrelevantnejším odborným poznatkom. AI môže tiež pomôcť s komunikáciou a koordináciou so zákazníkmi a dodávateľmi, napríklad pomocou chatbotov.
Ako úspešne využívať umelú inteligenciu na kontrolu procesov
Implementácia AI pre riadenie procesu nie je ľahká. Vyžaduje si starostlivý návrh, testovanie a nasadenie. Vyžaduje si to aj prebiehajúce hodnotenie. Tu je niekoľko tipov, ako pomôcť rýchlo začať.
1. Definujte ciele a metriky: Predtým, ako začnete používať AI na kontrolu procesu, musíte mať jasnú víziu toho, čo chcete dosiahnuť a ako sa bude merať úspech, a mali by ste definovať konkrétne ciele a kľúčové ukazovatele výkonnosti, ktoré sú v súlade s obchodnými cieľmi a očakávaniami zákazníkov.
2. Porozumieť údajom: Údaje sú základom modelov AI. Bez dobrých údajov nemôžete zostaviť dobré systémy AI. Je dôležité pochopiť dostupné zdroje a typ, formát, kvalitu, odchýlku a dostupnosť, ktoré tieto zdroje môžu poskytnúť. Vo všeobecnosti je viac údajov lepšie, ale všeobecne je malý, čistý súbor údajov užitočnejší ako veľký, hlučný a neobjektívny. Nakoniec sa uistite, že je chránený zdroj údajov. Modely AI sú často náchylné na kontradiktórne útoky, ktoré degradujú alebo podvracia rozhodnutia.
3. Vyberte správnu technológiu AI: Na kontrolu procesov je k dispozícii veľa rôznych technológií AI a nové sa neustále vynára. Musí sa zvoliť správna technológia AI, ktorá vyhovuje charakteristikám údajov, požiadavkám na procesy a cieľmi. Existujú tiež kompromisy medzi zložitosťou, presnosťou, rýchlosťou, škálovateľnosťou a interpretovateľnosťou technológií AI. Zvyčajne je najlepšie použiť najjednoduchšie techniky na dosiahnutie prijateľných výsledkov.
4. Overte systém AI: Pred nasadením riadenia procesu sa musíte uistiť, že systém funguje podľa očakávania. Validácia sa vykonáva kvantifikáciou toho, ako dobre spĺňa predtým definované metriky. Všeobecne platí, že cieľom systému AI je jeho schopnosť robiť užitočné predpovede v situáciách, ktoré nikdy predtým neboli vidieť. Preto je dôležité vyhodnotiť systém na základe údajov, ktoré systém predtým nevidel. Okrem toho môžu systémy založené na AI niekedy fungovať nepredvídateľným spôsobom, takže je najlepšie zriadiť záruky na kontrolu týchto rizík.
5. Monitorovanie: Po nasadení je potrebné pravidelne monitorovať a vylepšiť rámec. Na monitorovanie výsledkov bude veľkou pomocou dobrého informačného panela so správami, výstrahmi a protokolmi.