Hvorfor tøver producenter med at bruge kunstig intelligens?

Hvorfor tøver producenter med at bruge kunstig intelligens?

Tidsstempel: 27. december 2023 kl. 10:19
Kildeknude: 3037024

Kunstig intelligens (AI) refererer til at udvikle computersystemer, der kan udføre opgaver, der typisk kræver menneskelig intellekt. Disse opgaver omfatter læring, ræsonnement, problemløsning, forståelse af naturligt sprog og perception. Det handler om at skabe maskiner, der kan tænke og tilpasse sig.

Introduktion af kunstig intelligens i fremstillingen giver udfordringer og bekymringer ud over dets betydelige fordele, hvilket får virksomheder til at tøve med at implementere det.

Udfordringer ved AI i fremstilling

"Mange producenter er godt klar over AI, og hvordan det kan forbedre processer, men de kan have legitime bekymringer om implementering." 

Det kræver trods alt økonomisk engagement, medarbejderindkøb og kompetencer at gøre det umagen værd. Her er nogle ting, de skal bruge for at navigere.

Implementeringsomkostninger og usikker ROI

Omkostningerne ved implementering og usikkerheden omkring investeringsafkast (ROI) er en primær hindring. Den første investering involverer erhvervelse af AI-infrastruktur, værktøjer og dygtige talenter, hvilket kan være en væsentlig økonomisk forpligtelse for virksomheder. Producenter tøver ofte med at omfavne AI på grund af usikkerheden om at realisere håndgribelige afkast på kort sigt.

Mangel på færdigheder og ekspertise

Arbejdere kan potentielt øge deres produktivitet med 35 % ved at anvende AI. Fremstillingsindustrien kæmper med et behov for flere medarbejdere, der er velbevandret i teknologien. Rekruttering, fastholdelse og opkvalificering af medarbejdere med disse kompetencer udgør en betydelig udfordring, der hindrer den sømløse integration af AI i fremstillingsprocesser. 

Bekymringer om databeskyttelse og sikkerhed

Producenter, der beskæftiger sig med følsomme data, såsom proprietære designs og kundeoplysninger, konfronteres med væsentlige bekymringer om privatlivets fred og sikkerhed. Der er en konstant bekymring om potentielle brud, tyveri af intellektuel ejendom og behovet for at overholde strenge beskyttelsesbestemmelser, hvilket tilføjer et lag af kompleksitet til AI-implementering.

Integration med ældre systemer

Der opstår kompatibilitetsproblemer, når AI-teknologier integreres med eksisterende, ofte forældet, infrastruktur i fremstillingen. Kompleksiteten og omkostningerne forbundet med eftermontering eller udskiftning af ældre systemer udgør praktiske udfordringer for den glatte integration af kunstig intelligens i etablerede fremstillingsprocesser.

Kulturel modstand og organisatoriske udfordringer

Kulturel modstand mod forandring og bekymringer om jobforskydning blandt arbejdere er fremherskende udfordringer. Opnåelse af virksomhedsomfattende tilpasning, sikring af ledelsesforpligtelse og implementering af effektive forandringsledelsesstrategier bliver afgørende for at overvinde modstand og sikre en glidende overgang til AI-forbedret fremstillingspraksis.

Fordele ved AI i fremstilling

AI er afgørende i industrier som fremstilling, især siden ca 90% af produkterne har metalstøbegods, med den gennemsnitlige person typisk inden for 10 fod fra en støbt metalkomponent. AI hjælper med at forbedre effektiviteten af ​​at fremstille disse metalkomponenter, som folk møder dagligt. Det giver maskiner mulighed for at arbejde bedre og mere innovativt, hvilket gør produktionen hurtigere og mere effektiv. 

AI i fremstillingen giver mange fordele. Her er nogle af dem.

1. Strømlinede produktionsprocesser

AI strømlinede fremstillingsproduktionsprocesser ved at optimere supply chain management, forudsigelig vedligeholdelse og efterspørgselsprognose. AI hjælper med at analysere enorme mængder data for at lave præcise forudsigelser om behovet for råmaterialer, sikre rettidig tilgængelighed og minimere mangel.

En anden AI-applikation, forudsigelig vedligeholdelse, involverer overvågning af udstyrsforhold i realtid. Analyse af data fra sensorer hjælper den med at forudsige, hvornår maskiner sandsynligvis vil fejle, hvilket muliggør proaktiv vedligeholdelse for at forhindre dyr nedetid. Dette forlænger udstyrets levetid og reducerer de samlede omkostninger.

Efterspørgselsprognoser, lettet af AI-algoritmer, gør det muligt for producenterne at forudse markedstendenser og udsving. Denne indsigt giver mulighed for bedre planlægning af produktionsplaner og lagerniveauer, hvilket forhindrer overproduktion eller lagermangel. Som følge heraf øges driftseffektiviteten og omkostningerne reduceres gennem optimeret ressourceanvendelse.

2. Forbedret kvalitetskontrol og fejlfinding

Computersyn og maskinlæring forbedrer kvalitetskontrol og defektdetektion markant. Computersyn gør det muligt for maskiner at "se" og analysere visuelle data, hvilket muliggør præcis inspektion af produkter for ufuldkommenheder.

"Maskinlæringsalgoritmer lærer af mønstre og historiske data, og bliver stadig dygtigere til at genkende subtile defekter, der kan gå ubemærket hen gennem traditionelle inspektionsmetoder." 

Resultatet er en væsentlig reduktion i produkttilbagekaldelser og omarbejdning. Ved at identificere og afhjælpe defekter tidligt i fremstillingen kan virksomheder sikre, at kun produkter af høj kvalitet når markedet. Dette øger kundetilfredsheden og fører til betydelige omkostningsbesparelser i forbindelse med omarbejdning af defekte produkter og håndtering af tilbagekaldelser.

3. Forbedret arbejdssikkerhed og ergonomi

AI bidrager til øget arbejdssikkerhed og ergonomi i fremstillingen. Et aspekt involverer brug af AI-drevne og kollaborative robotter (cobots) til at udføre farlige opgaver. 

Disse maskiner er udstyret med sensorer og AI-algoritmer, der giver dem mulighed for at navigere og operere i miljøer, der kan udgøre en risiko for menneskelige arbejdere. AI-drevne robotter hjælper med at reducere sandsynligheden for arbejdsulykker og skader ved at påtage sig opgaver under potentielt farlige forhold.

AI-drevne systemer bruges også til ergonomiske analyser og skadesforebyggelse. De kan vurdere den fysiske belastning af arbejderne ved at analysere faktorer som kropsholdning, bevægelser og arbejdsbelastning. 

Identifikation af potentielle ergonomiske problemer kan føre til forebyggende foranstaltninger. Dette omfatter justering af arbejdsstationer eller undervisning for at mindske risikoen for skader relateret til gentagne eller anstrengende opgaver. 

Succesfuld AI-implementering i fremstilling

Succesfuld implementering af kunstig intelligens i fremstillingen involverer disse strategiske overvejelser og nøglepraksis:

  • Klare mål: Definer specifikke mål for AI-implementering, såsom at forbedre effektiviteten, reducere omkostningerne eller forbedre produktkvaliteten. 
  • Pilotprojekter: Begynd med små AI-projekter for at teste gennemførligheden, identificere udfordringer og demonstrere håndgribelige fordele før en bredere implementering. 
  • Datastyring: Etabler robuste dataindsamlings-, lagrings- og analyseprocesser for at danne grundlaget for AI-algoritmer.
  • Cybersikkerhedsforanstaltninger: Implementer cybersikkerhedsprotokoller for at beskytte følsomme data og beskytte mod potentielle trusler.
  • Brugertræning og involvering: Give medarbejdere omfattende træning i AI-systemer og involvere dem i implementeringsprocessen for at opbygge accept og forståelse.

Få mest muligt ud af kunstig intelligens i fremstillingen

Producenter tøver med at bruge kunstig intelligens primært på grund af forudgående omkostninger, usikkerhed om hurtige returneringer og mangel på færdigheder. At overvinde disse bekymringer gennem små forsøg og fremme viden om teknologien kan tilskynde til en bredere anvendelse i fremstillingsindustrien.

Læs også 6 overbevisende måder at udnytte AI kan booste virksomhedens ydeevne

Tidsstempel:

Mere fra AIIOT teknologi