Varför tvekar tillverkare att använda AI?

Artificiell intelligens (AI) syftar på att utveckla datorsystem som kan utföra uppgifter som vanligtvis kräver mänskligt intellekt. Dessa uppgifter inkluderar inlärning, resonemang, problemlösning, förståelse av naturligt språk och perception. Det handlar om att skapa maskiner som kan tänka och anpassa sig.

Att introducera AI i tillverkningen innebär utmaningar och problem utöver dess betydande fördelar, vilket får företag att tveka att implementera det.

Utmaningar med AI inom tillverkning

"Många tillverkare är väl medvetna om AI och hur det kan förbättra processer, men de kan ha legitima farhågor om implementeringen." 

Det krävs trots allt ekonomiskt engagemang, medarbetarnas inköp och kompetens för att göra det värt besväret. Här är några saker de behöver för att navigera.

Kostnad för implementering och osäker ROI

Kostnaden för implementering och osäkerheten kring avkastning på investeringen (ROI) är ett primärt hinder. Den initiala investeringen innebär att skaffa AI-infrastruktur, verktyg och skickliga talanger, vilket kan vara ett betydande ekonomiskt åtagande för företag. Tillverkare tvekar ofta att ta till sig AI på grund av osäkerheten om att realisera påtaglig avkastning på kort sikt.

Brist på kompetens och kompetens

Arbetare kan potentiellt öka sin produktivitet med 35 % genom att använda AI. Tillverkningsindustrin brottas med ett behov av fler arbetare som är väl insatta i tekniken. Att rekrytera, behålla och uppgradera anställda med dessa kompetenser utgör en betydande utmaning, vilket hindrar den sömlösa integrationen av AI i tillverkningsprocesser. 

Datasekretess och säkerhetsproblem

Tillverkare som hanterar känslig data, såsom egen design och kundinformation, konfronteras med betydande integritets- och säkerhetsproblem. Det finns en ständig oro för potentiella intrång, stöld av immateriell egendom och behovet av att följa stränga skyddsbestämmelser, vilket lägger till ett lager av komplexitet till AI-implementeringen.

Integration med äldre system

Kompatibilitetsproblem uppstår när man integrerar AI-teknik med befintlig, ofta föråldrad, infrastruktur i tillverkningen. Komplexiteten och kostnaderna förknippade med eftermontering eller byte av äldre system utgör praktiska utmaningar för en smidig integrering av AI i etablerade tillverkningsprocesser.

Kulturellt motstånd och organisatoriska utmaningar

Kulturellt motstånd mot förändringar och oro för arbetsförflyttning bland arbetare är vanliga utmaningar. Att uppnå företagsomfattande anpassning, säkra ledarskapsengagemang och implementera effektiva förändringshanteringsstrategier blir absolut nödvändigt för att övervinna motstånd och säkerställa en smidig övergång till AI-förbättrad tillverkningsmetoder.

Fördelar med AI inom tillverkning

AI är viktigt i industrier som tillverkning, särskilt sedan ca 90 % av produkterna har metallgjutgods, med den genomsnittliga personen vanligtvis inom 10 fot från en gjuten metallkomponent. AI hjälper till att förbättra effektiviteten i att tillverka dessa metallkomponenter som människor möter dagligen. Det gör att maskiner kan arbeta bättre och mer innovativt, vilket gör produktionen snabbare och effektivare. 

AI i tillverkning ger många fördelar. Här är några av dem.

1. Strömlinjeformade produktionsprocesser

AI effektiviserade tillverkningsprocesser genom att optimera leveranskedjan, förutsägande underhåll och efterfrågeprognoser. AI hjälper till att analysera stora mängder data för att göra korrekta förutsägelser om behovet av råvaror, säkerställa snabb tillgänglighet och minimera brister.

En annan AI-applikation, förutsägande underhåll, innebär övervakning av utrustningens tillstånd i realtid. Att analysera data från sensorer hjälper den att förutsäga när maskiner sannolikt kommer att gå sönder, vilket möjliggör proaktivt underhåll för att förhindra kostsamma stillestånd. Detta förlänger utrustningens livslängd och minskar de totala kostnaderna.

Efterfrågeprognoser, som underlättas av AI-algoritmer, gör det möjligt för tillverkare att förutse marknadstrender och fluktuationer. Denna insikt möjliggör bättre planering av produktionsscheman och lagernivåer, vilket förhindrar överproduktion eller lagerbrist. Följaktligen ökar den operativa effektiviteten och kostnaderna reduceras genom optimerad resursanvändning.

2. Förbättrad kvalitetskontroll och defektdetektering

Datorseende och maskininlärning förbättrar avsevärt kvalitetskontroll och defektdetektering. Datorseende gör att maskiner kan "se" och analysera visuella data, vilket möjliggör exakt inspektion av produkter för brister.

"Maskinlärningsalgoritmer lär sig av mönster och historiska data och blir allt skickligare på att känna igen subtila defekter som kan gå obemärkt förbi genom traditionella inspektionsmetoder." 

Resultatet är en avsevärd minskning av produktåterkallelser och omarbetningar. Genom att identifiera och åtgärda defekter tidigt i tillverkningen kan företag säkerställa att endast högkvalitativa produkter når marknaden. Detta ökar kundnöjdheten och leder till betydande kostnadsbesparingar i samband med omarbetning av felaktiga produkter och hantering av återkallelser.

3. Förbättrad arbetarsäkerhet och ergonomi

AI bidrar till förbättrad arbetarsäkerhet och ergonomi i tillverkningen. En aspekt handlar om att använda AI-drivna och kollaborativa robotar (cobots) för att utföra farliga uppgifter. 

Dessa maskiner är utrustade med sensorer och AI-algoritmer som gör att de kan navigera och arbeta i miljöer som kan utgöra risker för mänskliga arbetare. AI-drivna robotar hjälper till att minska sannolikheten för arbetsplatsolyckor och skador genom att ta på sig uppgifter under potentiellt farliga förhållanden.

AI-drivna system används också för ergonomianalys och skadeförebyggande. De kan bedöma den fysiska belastningen på arbetarna genom att analysera faktorer som hållning, rörelser och arbetsbelastning. 

Att identifiera potentiella ergonomiska problem kan leda till förebyggande åtgärder. Detta inkluderar att justera arbetsstationer eller tillhandahålla utbildning för att minska risken för skador relaterade till repetitiva eller ansträngande uppgifter. 

Framgångsrik AI-implementering i tillverkning

Framgångsrik AI-implementering i tillverkning involverar dessa strategiska överväganden och nyckelmetoder:

• Tydliga mål: Definiera specifika mål för AI-implementering, som att förbättra effektiviteten, minska kostnaderna eller förbättra produktkvaliteten. 
• Pilotprojekt: Börja med småskaliga AI-projekt för att testa genomförbarheten, identifiera utmaningar och visa påtagliga fördelar innan en bredare implementering. 
• Datahantering: Upprätta robusta datainsamlings-, lagrings- och analysprocesser för att lägga grunden för AI-algoritmer.
• Cybersäkerhetsåtgärder: Implementera cybersäkerhetsprotokoll för att skydda känslig data och skydda mot potentiella hot.
• Användarutbildning och engagemang: Tillhandahålla omfattande utbildning till anställda om AI-system och involvera dem i implementeringsprocessen för att bygga upp acceptans och förståelse.

Få ut det mesta av AI i tillverkningen

Tillverkare tvekar att använda AI främst på grund av initiala kostnader, osäkerhet om snabba returer och bristande kompetens. Att övervinna dessa problem genom småskaliga försök och främja kunskap om tekniken kan uppmuntra en bredare användning inom tillverkningsindustrin.

Läs också 6 övertygande sätt att utnyttja AI kan öka affärsprestanda

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://www.aiiottalk.com/why-manufacturers-hesitating-to-use-ai/