Производство

Необходимо оценить все влияние, которое глобальный искусственный интеллект оказывает на функционирование производственных рынков с точки зрения современных тенденций, чтобы получить наиболее подходящее решение в области стратегии развития бизнеса. Промышленные компании должны переходить к цифровым технологиям. Использование искусственного интеллекта в производстве требует целого ряда ключевых, базовых инноваций в области технологий и производственных процессов.

Варианты использования

РАСШИРЕННЫЙ МОНИТОРИНГ И АВТОКОРРЕКЦИЯ

Мониторинг с возможностью самообучения делает производственные процессы более предсказуемыми и контролируемыми, снижает число задержек, дефектов и отступлений от заданных параметров, приводящих к росту затрат. В рамках производственного процесса доступно огромное количество данных, которое можно использовать в ходе интеллектуального мониторинга

ПРЕДИКТИВНОЕ ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБСЛУЖИВАНИЕ

Прогнозная аналитика позволяет обрабатывать данные сенсоров в ходе производственных процессов и использования оборудования, что дает возможность выявить намечающиеся проблемы с оборудованием, которые в ближайшем будущем могут привести к поломкам. Эта модель может использоваться в дальнейшем для прогнозирования вероятности сбоя оборудования до наступления очередного срока техобслуживания, а также позволяет выяснить, необходимо ли решить проблему сейчас или позже.

УПРАВЛЕНИЕ ЦЕПОЧКОЙ ПОСТАВОК

Чтобы максимально использовать все открывающиеся возможности как на производстве, так и в цепочке поставок, всем сторонам необходимо обладать нужными технологиями и быть готовыми к тесному сотрудничеству. Только самые крупные поставщики и производственники, обладающие всеми необходимыми ресурсами, способны выдерживать нужный темп. Управление цепочкой поставок позволяет определить, где именно возникают крупнейшие риски сбоя и какое влияние они окажут на работу. Прогнозная аналитика также может использоваться для прогнозирования спроса, что позволяет улучшить логистику, а также своевременно договариваться с поставщиками.

ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ

В производственных отраслях уже началось внедрение интеллектуального анализа данных и прогнозной аналитики в центрах управления предприятиями. Основываясь на данных сенсоров, описывающих как сам производственный процесс, так и поступление сырья, соответствующие модели помогают определять оптимальные параметры процессов в реальном времени, что позволяет оптимизировать качество, повысить пропускную способность или обеспечить то и другое одновременно.

КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА

Прогнозные модели используют данные, описывающие производственный процесс, и объединяют их с данными сенсоров, описывающими текущее состояние каждого отдельного элемента, с целью прогнозирования качества конечного результата.

Преимущества

  • Косвенные выгоды от более гибкого, отзывчивого и персонализированного производства товаров с меньшим числом задержек и дефектов и более быстрым выполнением заказов.
  • Более высокая степень автоматизации большего количества производственных процессов.
  • Интеллектуальная автоматизация в различных сферах, начиная от оптимизации цепочек поставок и заканчивая прогнозным планированием.
  • Использование предписывающей аналитики при разработке продукции — разрешение проблем и формирование результатов вместо обычного прогнозирования и реагирования на спрос.
  • Экономия времени.