Miksi valmistajat epäröivät käyttää tekoälyä?

Miksi valmistajat epäröivät käyttää tekoälyä?

Aikaleima: 27. joulukuuta 2023 10
Lähdesolmu: 3037024

Tekoäly (AI) viittaa tietokonejärjestelmien kehittämiseen, jotka voivat suorittaa tehtäviä, jotka tyypillisesti vaativat ihmisälyä. Näitä tehtäviä ovat oppiminen, päättely, ongelmanratkaisu, luonnollisen kielen ja havaintojen ymmärtäminen. Kyse on koneiden luomisesta, jotka voivat ajatella ja mukautua.

Tekoälyn käyttöönotto tuotannossa tuo merkittävien etujensa lisäksi haasteita ja huolenaiheita, mikä saa yritykset epäröimään sen käyttöönottoa.

Tekoälyn haasteet tuotannossa

"Monet valmistajat ovat hyvin tietoisia tekoälystä ja siitä, kuinka se voi parantaa prosesseja, mutta heillä voi olla oikeutettua huolta toteutuksesta." 

Loppujen lopuksi se vaatii taloudellista sitoutumista, työntekijöiden sisäänostoa ja taitoja, jotta se olisi kannattavaa. Tässä on joitain asioita, joita he tarvitsevat navigoidakseen.

Käyttöönoton kustannukset ja epävarma ROI

Käyttöönoton kustannukset ja sijoitetun pääoman tuottoprosentin (ROI) ympärillä oleva epävarmuus ovat ensisijainen este. Alkuinvestointiin kuuluu tekoälyinfrastruktuurin, työkalujen ja osaavien kykyjen hankkiminen, mikä voi olla yrityksille huomattava taloudellinen sitoumus. Valmistajat epäröivät usein omaksua tekoälyä, koska lyhyen aikavälin konkreettisten tuottojen saavuttaminen on epävarmaa.

Taitojen ja asiantuntemuksen puute

työntekijät voivat mahdollisesti parantaa heidän tuottavuuttaan 35 % käyttämällä tekoälyä. Teollisuusteollisuus kamppailee tekniikan hyvin tuntevien työntekijöiden tarpeen kanssa. Näitä pätevyyttä omaavien työntekijöiden rekrytointi, pitäminen ja ammattitaito on merkittävä haaste, joka estää tekoälyn saumattoman integroinnin valmistusprosesseihin. 

Tietosuoja- ja turvallisuusongelmat

Valmistajat, jotka käsittelevät arkaluontoisia tietoja, kuten patentoituja malleja ja asiakastietoja, kohtaavat merkittäviä yksityisyyttä ja turvallisuutta koskevia huolenaiheita. Mahdollisista loukkauksista, henkisen omaisuuden varkauksista ja tarpeesta noudattaa tiukkoja suojamääräyksiä ollaan jatkuvasti huolissaan, mikä tekee tekoälyn toteutuksesta monimutkaisempaa.

Integrointi vanhoihin järjestelmiin

Yhteensopivuusongelmia syntyy, kun tekoälytekniikoita integroidaan olemassa olevaan, usein vanhentuneeseen tuotantoinfrastruktuuriin. Vanhojen järjestelmien jälkiasennukseen tai vaihtamiseen liittyvä monimutkaisuus ja kustannukset asettavat käytännön haasteita tekoälyn sujuvalle integroimiselle vakiintuneisiin valmistusprosesseihin.

Kulttuurivastarinta ja organisatoriset haasteet

Kulttuurinen muutosvastarinta ja huoli työntekijöiden työpaikkojen siirtymisestä ovat yleisiä haasteita. Yrityksen laajuisen yhdenmukaistamisen saavuttaminen, johtajien sitoutumisen varmistaminen ja tehokkaiden muutoksenhallintastrategioiden toteuttaminen ovat välttämättömiä vastustuksen voittamiseksi ja sujuvan siirtymisen varmistamiseksi tekoälyllä tehostettuihin tuotantokäytäntöihin.

Tekoälyn edut tuotannossa

Tekoäly on välttämätön aloilla, kuten valmistus, varsinkin noin 90 % tuotteista on metallivalua, jolloin keskivertoihminen on tyypillisesti 10 metrin säteellä valetusta metallikomponentista. Tekoäly auttaa tehostamaan näiden ihmisten päivittäin kohtaamien metalliosien valmistusta. Sen avulla koneet toimivat paremmin ja innovatiivisemmin, mikä tekee tuotannosta nopeampaa ja tehokkaampaa. 

Tekoäly valmistuksessa tuo monia etuja. Tässä muutama niistä.

1. Virtaviivaiset tuotantoprosessit

Tekoäly virtaviivaisti tuotannon tuotantoprosesseja optimoimalla toimitusketjun hallinnan, ennakoivan ylläpidon ja kysynnän ennustamisen. Tekoäly auttaa analysoimaan valtavia tietomääriä, jotta voidaan tehdä tarkkoja ennusteita raaka-aineiden tarpeesta, mikä varmistaa oikea-aikaisen saatavuuden ja minimoi pulaa.

Toinen tekoälysovellus, ennakoiva ylläpito, sisältää laitteiden kunnon tarkkailun oikeassa ajassa. Antureiden tietojen analysointi auttaa ennustamaan, milloin koneet todennäköisesti epäonnistuvat, mikä mahdollistaa ennakoivan ylläpidon kalliiden seisokkien estämiseksi. Tämä pidentää laitteiden käyttöikää ja pienentää kokonaiskustannuksia.

Tekoälyalgoritmien mahdollistaman kysynnän ennustamisen avulla valmistajat voivat ennakoida markkinatrendejä ja -vaihteluita. Tämä oivallus mahdollistaa paremman tuotantoaikataulujen ja varastotasojen suunnittelun, mikä estää ylituotannon tai varastopulan. Näin ollen toiminnan tehokkuus lisääntyy ja kustannukset pienenevät resurssien optimoinnin ansiosta.

2. Parannettu laadunvalvonta ja vikojen havaitseminen

Tietokonenäkö ja koneoppiminen parantavat merkittävästi laadunvalvontaa ja vikojen havaitsemista. Tietokonenäön avulla koneet voivat "nähdä" ja analysoida visuaalista dataa, mikä mahdollistaa tuotteiden tarkan tarkastuksen virheiden varalta.

"Koneoppimisalgoritmit oppivat malleista ja historiallisista tiedoista ja tulevat yhä taitavammiksi tunnistamaan hienovaraisia ​​​​virheitä, jotka saattavat jäädä huomaamatta perinteisillä tarkastusmenetelmillä." 

Tuloksena on tuotteiden takaisinvetojen ja uudelleenkäsittelyn huomattava väheneminen. Vikojen tunnistaminen ja korjaaminen varhaisessa valmistusvaiheessa antaa yrityksille mahdollisuuden varmistaa, että markkinoille pääsee vain korkealaatuisia tuotteita. Tämä parantaa asiakastyytyväisyyttä ja johtaa merkittäviin kustannussäästöihin, jotka liittyvät viallisten tuotteiden uudelleenkäsittelyyn ja takaisinkutsujen hallintaan.

3. Parannettu työntekijöiden turvallisuus ja ergonomia

Tekoäly edistää työntekijöiden turvallisuutta ja ergonomiaa valmistuksessa. Yksi näkökohta sisältää tekoälyllä toimivien ja yhteistoiminnallisten robottien (kobottien) käyttämisen vaarallisten tehtävien suorittamiseen. 

Nämä koneet on varustettu antureilla ja tekoälyalgoritmeilla, joiden avulla ne voivat navigoida ja toimia ympäristöissä, jotka voivat aiheuttaa riskejä ihmistyöntekijöille. Tekoälyllä toimivat robotit auttavat vähentämään työtapaturmien ja tapaturmien todennäköisyyttä suorittamalla tehtäviä mahdollisesti vaarallisissa olosuhteissa.

Tekoälypohjaisia ​​järjestelmiä käytetään myös ergonomiaanalyysiin ja vammojen ehkäisyyn. Hän osaa arvioida työntekijöiden fyysistä rasitusta analysoimalla tekijöitä, kuten asentoa, liikkeitä ja työtaakkaa. 

Mahdollisten ergonomisten ongelmien tunnistaminen voi johtaa ennaltaehkäiseviin toimenpiteisiin. Tämä sisältää työasemien säätämisen tai koulutuksen, jolla vähennetään toistuviin tai rasittaviin tehtäviin liittyvien vammojen riskiä. 

Onnistunut tekoälyn käyttöönotto valmistuksessa

Onnistunut tekoälyn käyttöönotto valmistuksessa sisältää seuraavat strategiset näkökohdat ja keskeiset käytännöt:

  • Selkeät tavoitteet: Määritä tekoälyn toteuttamiselle erityisiä tavoitteita, kuten tehokkuuden parantaminen, kustannusten vähentäminen tai tuotteiden laadun parantaminen. 
  • Pilottihankkeet: Aloita pienimuotoisista tekoälyprojekteista testataksesi toteutettavuutta, tunnistaaksesi haasteita ja osoittaaksesi konkreettisia etuja ennen laajempaa käyttöönottoa. 
  • Tiedonhallinta: Luo vankat tiedonkeruu-, tallennus- ja analysointiprosessit luodaksesi perustan tekoälyalgoritmeille.
  • Kyberturvallisuustoimenpiteet: Ota käyttöön kyberturvallisuusprotokollia arkaluontoisten tietojen suojaamiseksi ja mahdollisilta uhilta.
  • Käyttäjien koulutus ja osallistuminen: Tarjoa työntekijöille kattavaa koulutusta tekoälyjärjestelmistä ja ota heidät mukaan käyttöönottoprosessiin hyväksynnän ja ymmärryksen lisäämiseksi.

Tekoälyn hyödyntäminen tuotannossa

Valmistajat epäröivät käyttää tekoälyä lähinnä ennakkokustannusten, nopean palautuksen epävarmuuden ja taitojen puutteen vuoksi. Näiden huolenaiheiden ratkaiseminen pienimuotoisten kokeiden avulla ja teknologian tuntemuksen edistäminen voisi kannustaa laajempaan käyttöönottoon valmistusteollisuudessa.

Lue myös 6 vakuuttavaa tapaa tekoälyn hyödyntäminen voi parantaa liiketoiminnan suorituskykyä

Aikaleima:

Lisää aiheesta AIIOT-tekniikka