Hvorfor nøler produsenter med å bruke AI?

Hvorfor nøler produsenter med å bruke AI?

Tidsstempel: 27. desember 2023 10:19
Kilde node: 3037024

Kunstig intelligens (AI) refererer til å utvikle datasystemer som kan utføre oppgaver som vanligvis krever menneskelig intellekt. Disse oppgavene inkluderer læring, resonnement, problemløsning, forståelse av naturlig språk og persepsjon. Det handler om å lage maskiner som kan tenke og tilpasse seg.

Å introdusere AI i produksjon byr på utfordringer og bekymringer i tillegg til betydelige fordeler, noe som får selskaper til å nøle med å implementere det.

Utfordringer med AI i produksjon

"Mange produsenter er godt klar over AI og hvordan det kan forbedre prosesser, men de kan ha legitime bekymringer om implementering." 

Tross alt kreves det økonomisk engasjement, medarbeiderkjøp og ferdigheter for å gjøre det verdt det. Her er noen ting de trenger for å navigere.

Implementeringskostnader og usikker ROI

Implementeringskostnadene og usikkerheten rundt avkastning på investeringen (ROI) er et primært hinder. Den første investeringen innebærer å anskaffe AI-infrastruktur, verktøy og dyktige talenter, noe som kan være en betydelig økonomisk forpliktelse for bedrifter. Produsenter nøler ofte med å omfavne AI på grunn av usikkerheten om å realisere konkret avkastning på kort sikt.

Mangel på ferdigheter og kompetanse

Arbeidere kan potensielt øke produktiviteten deres med 35 % ved å bruke AI. Produksjonsindustrien sliter med et behov for flere arbeidere som er godt kjent med teknologien. Å rekruttere, beholde og oppgradere ansatte med denne kompetansen utgjør en betydelig utfordring, og hindrer sømløs integrering av AI i produksjonsprosesser. 

Personvern og sikkerhetshensyn

Produsenter som håndterer sensitive data, for eksempel proprietær design og kundeinformasjon, møter betydelige personvern- og sikkerhetsproblemer. Det er en konstant bekymring for potensielle brudd, tyveri av intellektuell eiendom og behovet for å overholde strenge beskyttelsesbestemmelser, noe som legger til et lag med kompleksitet til AI-implementering.

Integrasjon med eldre systemer

Kompatibilitetsproblemer oppstår når AI-teknologier integreres med eksisterende, ofte utdatert, infrastruktur i produksjonen. Kompleksiteten og kostnadene forbundet med ettermontering eller utskifting av eldre systemer utgjør praktiske utfordringer for jevn integrering av AI i etablerte produksjonsprosesser.

Kulturell motstand og organisatoriske utfordringer

Kulturell motstand mot endringer og bekymringer for forskyvning av jobb blant arbeidere er utbredte utfordringer. Å oppnå selskapsomfattende tilpasning, sikre lederskapsengasjement og implementere effektive endringshåndteringsstrategier blir avgjørende for å overvinne motstand og sikre en jevn overgang til AI-forbedret produksjonspraksis.

Fordeler med AI i produksjon

AI er viktig i bransjer som produksjon, spesielt siden ca 90 % av produktene har metallstøpegods, med en gjennomsnittsperson vanligvis innenfor 10 fot fra en støpt metallkomponent. AI bidrar til å forbedre effektiviteten av å lage disse metallkomponentene som folk møter daglig. Det lar maskiner jobbe bedre og mer innovativt, noe som gjør produksjonen raskere og mer effektiv. 

AI i produksjon gir mange fordeler. Her er noen av dem.

1. Strømlinjeformede produksjonsprosesser

AI strømlinjeformet produksjonsprosesser ved å optimalisere forsyningskjedestyring, prediktivt vedlikehold og etterspørselsprognoser. AI hjelper til med å analysere enorme mengder data for å gi nøyaktige spådommer om behovet for råvarer, sikre rettidig tilgjengelighet og minimere mangel.

En annen AI-applikasjon, prediktivt vedlikehold, innebærer overvåking av utstyrsforhold i virkeligheten. Å analysere data fra sensorer hjelper det å forutsi når maskineri sannsynligvis vil svikte, noe som muliggjør proaktivt vedlikehold for å forhindre kostbar nedetid. Dette forlenger levetiden til utstyret og reduserer de totale kostnadene.

Etterspørselsprognoser, tilrettelagt av AI-algoritmer, gjør det mulig for produsenter å forutse markedstrender og svingninger. Denne innsikten tillater bedre planlegging av produksjonsplaner og lagernivåer, og forhindrer overproduksjon eller lagermangel. Følgelig økes driftseffektiviteten og kostnadene reduseres gjennom optimalisert ressursbruk.

2. Forbedret kvalitetskontroll og feildeteksjon

Datasyn og maskinlæring forbedrer kvalitetskontrollen og defektdeteksjon betydelig. Datasyn lar maskiner "se" og analysere visuelle data, noe som muliggjør presis inspeksjon av produkter for ufullkommenheter.

"Maskinlæringsalgoritmer lærer av mønstre og historiske data, og blir stadig flinkere til å gjenkjenne subtile defekter som kan gå ubemerket hen gjennom tradisjonelle inspeksjonsmetoder." 

Resultatet er en betydelig reduksjon i tilbakekalling og omarbeiding av produkter. Ved å identifisere og adressere defekter tidlig i produksjonen kan bedrifter sikre at kun produkter av høy kvalitet når markedet. Dette øker kundetilfredsheten og fører til betydelige kostnadsbesparelser knyttet til omarbeiding av defekte produkter og håndtering av tilbakekallinger.

3. Forbedret arbeidersikkerhet og ergonomi

AI bidrar til økt arbeidssikkerhet og ergonomi i produksjonen. Ett aspekt involverer bruk av AI-drevne og samarbeidende roboter (cobots) for å utføre farlige oppgaver. 

Disse maskinene er utstyrt med sensorer og AI-algoritmer som lar dem navigere og operere i miljøer som kan utgjøre en risiko for menneskelige arbeidere. AI-drevne roboter bidrar til å redusere sannsynligheten for arbeidsulykker og skader ved å ta på seg oppgaver under potensielt farlige forhold.

AI-drevne systemer brukes også for ergonomianalyse og skadeforebygging. De kan vurdere den fysiske belastningen på arbeiderne ved å analysere faktorer som holdning, bevegelser og arbeidsbelastning. 

Identifisering av potensielle ergonomiske problemer kan føre til forebyggende tiltak. Dette inkluderer justering av arbeidsstasjoner eller opplæring for å redusere risikoen for skader relatert til repeterende eller anstrengende oppgaver. 

Vellykket AI-implementering i produksjon

Vellykket AI-implementering i produksjon involverer disse strategiske hensyn og nøkkelpraksis:

  • Klare mål: Definer spesifikke mål for AI-implementering, som å forbedre effektiviteten, redusere kostnader eller forbedre produktkvaliteten. 
  • Pilotprosjekter: Begynn med småskala AI-prosjekter for å teste gjennomførbarhet, identifisere utfordringer og demonstrere konkrete fordeler før bredere implementering. 
  • Dataledelse: Etabler robuste datainnsamlings-, lagrings- og analyseprosesser for å legge grunnlaget for AI-algoritmer.
  • Nettsikkerhetstiltak: Implementer cybersikkerhetsprotokoller for å beskytte sensitive data og beskytte mot potensielle trusler.
  • Brukeropplæring og involvering: Gi omfattende opplæring til ansatte i AI-systemer og involver dem i implementeringsprosessen for å bygge aksept og forståelse.

Få mest mulig ut av AI i produksjon

Produsenter nøler med å bruke kunstig intelligens hovedsakelig på grunn av forhåndskostnader, usikkerhet om rask retur og mangel på ferdigheter. Å overvinne disse bekymringene gjennom småskala forsøk og fremme kunnskap om teknologien kan oppmuntre til bredere bruk i produksjonsindustrien.

Les også 6 overbevisende måter å utnytte AI kan øke forretningsytelsen

Tidstempel:

Mer fra AIIOT-teknologi