מדוע היצרנים מהססים להשתמש בבינה מלאכותית?

בינה מלאכותית (AI) מתייחסת לפיתוח מערכות מחשב שיכולות לבצע משימות שדורשות בדרך כלל אינטלקט אנושי. משימות אלו כוללות למידה, חשיבה, פתרון בעיות, הבנת שפה טבעית ותפיסה. מדובר ביצירת מכונות שיכולות לחשוב ולהסתגל.

הצגת בינה מלאכותית בייצור מציבה אתגרים וחששות בנוסף ליתרונות המשמעותיים שלה, מה שגורם לחברות להסס ליישם אותה.

אתגרי הבינה המלאכותית בייצור

"יצרנים רבים מודעים היטב ל-AI ולאופן שבו זה יכול לשפר תהליכים, אבל ייתכן שיש להם חששות לגיטימיים לגבי היישום." 

אחרי הכל, נדרשת מחויבות פיננסית, רכישת עובדים וכישורים כדי שזה יהיה כדאי. הנה כמה דברים שהם צריכים כדי לנווט.

עלות יישום והחזר ROI לא ודאי

עלות היישום ואי הוודאות סביב ההחזר על ההשקעה (ROI) היא מכשול עיקרי. ההשקעה הראשונית כרוכה ברכישת תשתית AI, כלים וכישרונות מיומנים, שיכולים להוות מחויבות פיננסית משמעותית לעסקים. לעתים קרובות היצרנים מהססים לאמץ את הבינה המלאכותית בשל חוסר הוודאות של מימוש תשואות מוחשיות בטווח הקצר.

חוסר מיומנויות ומומחיות

עובדים יכול להגביר את הפרודוקטיביות שלהם ב-35% על ידי שימוש בבינה מלאכותית. תעשיית הייצור מתמודדת עם צורך בעובדים נוספים הבקיאים בטכנולוגיה. גיוס, שימור והשבחת עובדים בעלי כישורים אלה מהווה אתגר משמעותי, ומפריע לשילוב חלק של AI בתהליכי ייצור. 

חששות פרטיות נתונים ואבטחה

יצרנים העוסקים בנתונים רגישים, כגון עיצובים קנייניים ופרטי לקוחות, מתמודדים עם חששות משמעותיים של פרטיות ואבטחה. יש דאגה מתמדת לגבי הפרות פוטנציאליות, גניבת קניין רוחני והצורך לציית לתקנות הגנה מחמירות, מה שמוסיף שכבה של מורכבות ליישום AI.

אינטגרציה עם מערכות מדור קודם

בעיות תאימות מתעוררות בעת שילוב טכנולוגיות בינה מלאכותית עם תשתית קיימת, לעתים מיושנת, בייצור. המורכבות והעלות הכרוכים בהתאמה או החלפת מערכות מדור קודם מציבות אתגרים מעשיים לשילוב חלק של AI בתהליכי ייצור מבוססים.

התנגדות תרבותית ואתגרים ארגוניים

התנגדות תרבותית לשינויים וחששות לגבי עקירת עבודה בקרב עובדים הם אתגרים רווחים. השגת התאמה כלל-חברה, הבטחת מחויבות מנהיגותית ויישום אסטרטגיות אפקטיביות לניהול שינויים הופכים הכרחיים כדי להתגבר על התנגדות ולהבטיח מעבר חלק לשיטות ייצור משופרות בינה מלאכותית.

היתרונות של AI בייצור

AI חיונית בתעשיות כמו ייצור, במיוחד מאז בערך ל-90% מהמוצרים יש יציקות מתכת, כאשר האדם הממוצע בדרך כלל בטווח של 10 רגל מרכיב מתכת יצוק. בינה מלאכותית עוזרת לשפר את היעילות של ייצור רכיבי מתכת אלה שאנשים נתקלים בהם מדי יום. הוא מאפשר למכונות לעבוד בצורה טובה יותר וחדשנית יותר, מה שהופך את הייצור למהיר ויעיל יותר. 

AI בייצור מביא יתרונות רבים. הנה כמה מהם.

1. תהליכי ייצור יעילים

AI ייעל את תהליכי הייצור על ידי אופטימיזציה של ניהול שרשרת האספקה, תחזוקה חזויה וחיזוי ביקוש. בינה מלאכותית עוזרת לנתח כמויות עצומות של נתונים כדי ליצור תחזיות מדויקות לגבי הצורך בחומרי גלם, להבטיח זמינות בזמן ומזעור מחסור.

יישום AI נוסף, תחזוקה חזויה, כולל ניטור תנאי הציוד בזמן אמת. ניתוח נתונים מחיישנים עוזר לו לחזות מתי מכונות צפויות להיכשל, מה שמאפשר תחזוקה יזומה כדי למנוע השבתה יקרה. זה מאריך את תוחלת החיים של הציוד ומפחית את העלויות הכוללות.

חיזוי ביקוש, המופעל על ידי אלגוריתמי AI, מאפשר ליצרנים לצפות מגמות ותנודות בשוק. תובנה זו מאפשרת תכנון טוב יותר של לוחות זמנים לייצור ורמות מלאי, מניעת ייצור יתר או מחסור במלאי. כתוצאה מכך, היעילות התפעולית מוגברת והעלויות מופחתות באמצעות שימוש מיטבי במשאבים.

2. בקרת איכות משופרת ואיתור פגמים

ראיית מחשב ולמידת מכונה משפרות משמעותית את בקרת האיכות וזיהוי פגמים. ראייה ממוחשבת מאפשרת למכונות "לראות" ולנתח נתונים חזותיים, מה שמאפשר בדיקה מדויקת של מוצרים לאיתור פגמים.

"אלגוריתמים של למידת מכונה לומדים מדפוסים ונתונים היסטוריים, והופכים מיומנים יותר ויותר בזיהוי פגמים עדינים שעלולים להיעלם מעיניהם בשיטות בדיקה מסורתיות." 

התוצאה היא הפחתה משמעותית בהחזרות ועיבודים מחדש של מוצרים. זיהוי וטיפול בפגמים בשלב מוקדם בייצור מאפשר לעסקים להבטיח שרק מוצרים באיכות גבוהה יגיעו לשוק. זה משפר את שביעות רצון הלקוחות ומוביל לחיסכון משמעותי בעלויות הקשורות לעיבוד מחדש של מוצרים פגומים וניהול ריקול.

3. בטיחות עובדים וארגונומיה משופרים

AI תורם לשיפור בטיחות העובדים וארגונומיה בייצור. היבט אחד כרוך בשימוש ברובוטים (קובוטים) המופעלים על ידי בינה מלאכותית ושיתופיות לביצוע משימות מסוכנות. 

מכונות אלו מצוידות בחיישנים ובאלגוריתמים של AI המאפשרים להם לנווט ולפעול בסביבות שעלולות להוות סיכונים לעובדים אנושיים. רובוטים המונעים על ידי בינה מלאכותית עוזרים להפחית את הסבירות לתאונות ופציעות במקום העבודה על ידי נטילת משימות בתנאים שעלולים להיות מסוכנים.

מערכות מונעות בינה מלאכותית משמשות גם לניתוח ארגונומיה ומניעת פציעות. הם יכולים להעריך את העומס הפיזי על העובדים על ידי ניתוח גורמים כמו יציבה, תנועות ועומס עבודה. 

זיהוי בעיות ארגונומיות פוטנציאליות יכול להוביל לאמצעי מניעה. זה כולל התאמת תחנות עבודה או מתן הדרכה כדי להפחית את הסיכון לפציעות הקשורות למשימות חוזרות או מאומצות. 

הטמעת AI מוצלחת בייצור

יישום מוצלח של בינה מלאכותית בייצור כרוך בשיקולים אסטרטגיים אלה ובשיטות מפתח:

• יעדים ברורים: הגדר יעדים ספציפיים ליישום AI, כגון שיפור היעילות, הפחתת עלויות או שיפור איכות המוצר. 
• פרויקטי פיילוט: התחל עם פרויקטים של AI בקנה מידה קטן כדי לבדוק היתכנות, לזהות אתגרים ולהפגין יתרונות מוחשיים לפני יישום רחב יותר. 
• ניהול נתונים: צור תהליכי איסוף, אחסון וניתוח נתונים חזקים כדי לספק את הבסיס לאלגוריתמי AI.
• אמצעי אבטחת סייבר: הטמעת פרוטוקולי אבטחת סייבר כדי להגן על נתונים רגישים ולהגן מפני איומים פוטנציאליים.
• הדרכת משתמשים ומעורבות: לספק הכשרה מקיפה לעובדים על מערכות בינה מלאכותית ולערב אותם בתהליך ההטמעה כדי לבנות קבלה והבנה.

להפיק את המרב מה-AI בייצור

היצרנים מהססים להשתמש בבינה מלאכותית בעיקר בגלל עלויות מקדימות, אי ודאות לגבי החזרות מהירות ומחסור בכישורים. התגברות על חששות אלה באמצעות ניסויים בקנה מידה קטן וקידום ידע על הטכנולוגיה עשויה לעודד אימוץ רחב יותר בתעשיית הייצור.

קרא גם 6 דרכים משכנעות למינוף בינה מלאכותית יכולות להגביר את הביצועים העסקיים

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://www.aiiottalk.com/why-manufacturers-hesitating-to-use-ai/