Günümüzde üreticiler artan girdi maliyetlerine, işgücü kıtlığına, tedarik zincirinin kırılganlığına ve daha özelleştirilmiş ürünler sunma baskısına karşı çalışıyor. Suni zeka bu baskılara yanıtın mühim bir parçası haline geliyor.
İçindekiler
Kurumsal strateji suni zekaya bağlı olduğunda
Bir çok üretici, verimi ve kaliteyi artırırken maliyeti düşürmeye çalışır. Suni zeka, ekipman arızalarını tahmin ederek, üretim programlarını ayarlayarak ve tedarik zinciri sinyallerini çözümleme ederek bu hedefleri destek sunar. Bir Google Cloud anketi, üretim yöneticilerinin yarısından fazlasının planlama ve kalite şeklinde arka ofis alanlarında suni zeka aracılarını kullandığını ortaya çıkardı. (https://cloud.google.com/transform/roi-ai-the-next-wave-of-ai-in-manufacturing)
Bu değişiklik mühim bu sebeple suni zeka kullanımı direkt ölçülebilir iş sonuçlarına bağlanıyor. Daha azca arıza süresi, daha düşük hurda, daha iyi OEE (genel ekipman etkinliği) ve geliştirilmiş alan kişi cevap verme kabiliyetinin tümü, pozitif yönde kurumsal stratejiye ve pazardaki genel rekabet gücüne katkıda bulunur.
Son sanayi deneyiminin ortaya çıkardığı şey
-
Motherson Teknoloji Hizmetleri büyük kazanımlar bildirdi – Aracı tabanlı suni zeka, veri platformu birleştirme ve iş gücü etkinleştirme girişimlerini benimsedikten sonrasında bakım maliyetinde %25-30 azalma, arıza süresinde %35-45 azalma ve %20-35 daha yüksek üretim verimliliği.
-
ServiceNow’da şunlar var: üreticilerin iş akışlarını, verileri ve yapay zekayı nasıl birleştirdiğini anlattı ortak platformlarda. Gelişmiş üreticilerin yarısından birazcık fazlasının, suni zeka girişimlerini destekleyen resmi veri yönetimi programlarına haiz olduğu bildirildi.
Bu örnekler seyahatin yönünü gösteriyor: Suni zeka operasyonların içinde kullanılıyor; pilotlarda değil, iş akışlarında.
Bulut ve BT liderlerinin dikkate alması gerekenler
Veri mimarisi
Üretim sistemleri, bilhassa bakım ve kalite açısından düşük gecikmeli kararlara bağlıdır. Liderlerin uç cihazları (çoğunlukla BT altyapısını destekleyen OT sistemleri) bulut hizmetleriyle iyi mi birleştireceklerini bulmaları gerekiyor. Microsoft’un olgunluk yolu kılavuzu veri silolarının ve eski ekipmanların hâlâ bir engel teşkil etmeye devam ettiğini, bundan dolayı verilerin toplanma, saklanma ve paylaşılma şeklini standartlaştırmanın bir çok süre geleceğe dönük birçok imalat ve mühendislik işletmesi için ilk adım bulunduğunu vurguluyor.
Kullanım senaristliği sıralaması
ServiceNow, minik adımlarla başlamanızı ve suni zeka dağıtımlarını kademeli olarak ölçeklendirmenizi önerir. İki yada üç yüksek kıymetli kullanım senaryosuna odaklanmak ekiplerin “pilot tuzağından” kaçınmasına destek sunar. Kestirimci bakım, enerji optimizasyonu ve kalite denetimi kuvvetli başlangıç noktalarıdır bu sebeple faydaların ölçülmesi nispeten kolaydır.
Yönetişim ve güvenlik
Operasyonel teknoloji ekipmanlarını BT ve bulut sistemlerine bağlamak, bazı OT sistemleri daha geniş internete açık olacak şekilde tasarlanmadığından siber riski artırıyor. Liderler veri erişim kurallarını ve seyretme gereksinimlerini dikkatli bir halde tanımlamalıdır. Genel olarak suni zeka yönetişimi daha sonraki aşamalara kadar beklememeli, ilk pilot aşamada başlamalıdır.
İş gücü ve beceriler
İnsan faktörü önemini koruyor. Operatörlerin suni zeka destekli sistemlere güvendiğini anlatmaya gerek yok ve suni zeka tarafınca desteklenen sistemleri kullanırken de güvenin olması gerekiyor. Automation.com’a nazaran, İmalat sektörü kalıcı vasıflı işgücü sıkıntısıyla karşı karşıyaBeceri geliştirme programlarını çağdaş dağıtımların ayrılmaz bir parçası haline getiriyoruz.
Satıcı ekosistemi tarafsızlığı
Birçok üretim ortamının ekosistemi, arka ofiste ve tesis katında çalışan IoT sensörlerini, endüstriyel ağları, bulut platformlarını ve iş akışı araçlarını ihtiva eder. Liderler beraber çalışabilirliğe öncelik vermeli ve herhangi bir sağlayıcıya bağlı kalmaktan kaçınmalıdır. Amaç, tek bir tedarikçinin yaklaşımını benimsemek değil, uzun vadeli esnekliği destekleyen, bireysel kuruluşun iş akışlarına uygun bir mimari oluşturmaktır.
Etkinin ölçülmesi
Üreticiler, kesinti saatleri, bakım maliyetindeki azalma, üretim ve verim şeklinde ölçümleri tanımlamalı ve bu ölçümler devamlı olarak izlenmelidir. Motherson neticeleri gerçekçi kıyaslamalar sağlıyor ve dikkatli ölçümlerle mümkün olan neticeleri gösteriyor.
Gerçekler: abartının ötesinde
Süratli ilerlemeye karşın zorluklar devam etmektedir. Beceri eksikliği, dağıtımı yavaşlatır, eski makineler parçalanmış veriler üretir ve maliyetleri kestirmek kimi zaman zor olsa gerek. Sensörler, bağlantı, entegrasyon emekleri ve veri platformu yükseltmelerinin tümü bir araya geliyor. Ek olarak, üretim sistemleri daha bağlantılı hale geldikçe güvenlik sorunları da artıyor. Son olarak suni zeka insan uzmanlığıyla bir arada var olmalı; Operatörlerin, mühendislerin ve perde arkasındaki veri bilimcilerinin paralel olarak değil, beraber emek vermesi gerekiyor.
Sadece son yayınlar bu zorlukların doğru yönetim ve operasyonel yapılarla yönetilebileceğini gösteriyor. Açık yönetim, işlevler arası takımlar ve ölçeklenebilir mimariler, suni zekanın devreye alınmasını ve sürdürülmesini kolaylaştırır.
Liderler için stratejik tavsiyeler
- Suni zeka girişimlerini iş hedeflerine bağlayın. Emek vermeyi kesinti, hurda ve birim başına maliyet şeklinde KPI’lara bağlayın.
- Dikkatli bir hibrit uç-bulut karışımını benimseyin. Eğitim ve çözümleme için bulut platformlarını kullanırken gerçek zamanlı çıkarımı makinelere yakın tutun.
- İnsanlara yatırım yapın. Alan uzmanlarından ve veri bilimcilerden oluşan karma takımlar önemlidir ve operatörler ile yönetime eğitim sunulmalıdır.
- Güvenliği erkenden entegre edin. Sıfır itimatı varsayarak OT ve BT’yi birleşik bir ortam olarak ele alın.
- Kademeli olarak ölçeklendirin. Bir tesiste kıymeti kanıtlayın, peşinden genişletin.
- Açık ekosistem bileşenlerini seçin. Açık standartlar bir firmanın esnek kalmasına ve satıcıya bağlı kalmayı önlemesine olanak tanır.
- Performansı izleyin. Koşullar değiştikçe, evvel tanımlanmış ölçümlere nazaran ölçülen sonuçlara nazaran modelleri ve iş akışlarını ayarlayın.
Çözüm
Dahili suni zeka dağıtımı artık üretim stratejisinin mühim bir parçası. Motherson, Microsoft ve ServiceNow’un son blog gönderileri, üreticilerin verileri, insanları, iş akışlarını ve teknolojiyi birleştirerek ölçülebilir faydalar elde ettiğini gösteriyor. Yol kolay değil sadece net yönetim, doğru mimari, güvenliğe dikkat, iş odaklı projeler ve insanlara kuvvetli bir odaklanma ile suni zeka, rekabet gücü için ergonomik bir kaldıraç haline geliyor.
(Fotoğraf deposu: el frijole’nin “Jelly Belly Factory Floor” adlı eseri CC BY-NC-SA 2.0 kapsamında lisanslanmıştır.)
Sektör liderlerinden suni zeka ve büyük veriler hakkında daha çok data edinmek ister misiniz? Çıkış yapmak Yapay Zeka ve Büyük Veri Fuarı Amsterdam, Kaliforniya ve Londra’da gerçekleşiyor. Kapsamlı etkinlik, TechEx ve öteki önde gelen teknoloji etkinlikleriyle aynı yerde bulunuyor. Tıklamak Burada daha çok data için.
AI News tarafınca desteklenmektedir TechForge Medyası. Yaklaşan öteki kurumsal teknoloji etkinliklerini ve web seminerlerini keşfedin Burada.