Пол Калвер, председатель и финансовый директор Бюро анализа данных, изучает, как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML) повышают эффективность всех производственных процессов.

Обеспечение жизнестойкости, устойчивости и высокого качества работы всегда является приоритетом для производителей, среди них первостепенные задачи, связаны с обеспечением поставок и подбором рабочих. Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, работающие на ML, играют жизненно важную роль в наращивании потенциала производителей в этих областях и достижении их целей по завоеванию доли рынка и сохранению глобальной конкурентоспособности.

Что такое II и ML? Искусственный интеллект — это наука и техника создания умных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ, а машинное обучение — это ветвь II, которая позволяет машине автоматически обучаться, используя данные и алгоритмы, без явного программирования, и может постепенно повышать свою точность с течением времени.

На протяжении многих десятилетий производители внедряют физические технологии, такие как робототехника и автоматизированные станки, и в последнее время стали уделять особое внимание аддитивному производству.

Но по мере того, как производители все больше осознают значение данных, многие обращаются к передовой аналитике данным, II и ML, поддерживаемые платформами IoT, чтобы использовать свои ключевые активы данных. Темпы внедрения этих технологий растут очень быстро.

Последний опрос, проведенный The Manufacturer и IBM, показало, что 65% руководителей обрабатывающей промышленности работают над внедрением, внедрением или использованием AI и ML.

Эта тенденция ускоряется, поскольку ожидается, что в течение следующих пяти лет II и ML на рынке обрабатывающей промышленности вырастут до 57,2% САGR по мере того, как производители реализуют возможности для низкого висячего роста, обеспечиваемые данными.

Благодаря нашему опыту работы в тесном контакте с ведущими производителями в отрасли и как успешный получатель премии Innovation UK за создание глобальной службы прогнозирования аналитики, мы хотим поделиться с вами видением приложений AI и ML внутри и за пределами фабрики.

II за пределами завода
Типичная цепочка поставок включает в себя множество субсубъектов, логистические интерфейсы и географическое местоположение. Цепочка поставок изображается (следующая страница) как линейный поток, но, как правило, это трехмерные комплексные сети. Если в какой-либо момент, особенно если цепочка поставок является нечистой, происходит сбой в каком-либо одном узле в сети снабжения, многие другие компоненты могут не сработать.

Синхронизация спроса и предложения является ключом к тому, чтобы избежать хлыстовых травм, с которыми мы сталкиваемся в настоящее время. Кроме того, по мере того как производство становится более устойчивым, а бизнес-модели, такие как продукты как услуга и повторное использование/реконструкция становятся более распространенными, знание состояния вашего продукта в этой области станет необходимым.

AI и ML призваны играть ключевую роль в цепочке поставок, где технология может использоваться для прогнозирования будущих рисков и поведения, с тем чтобы можно было смягчить риски и максимально увеличить использование активов и продуктов.

II на заводе

Цифровые технологии позволяют создавать гибкие и интеллектуальные производственные процессы, не зависящие от человека, которые могут быстро адаптироваться к изменениям и позволяют производить продукцию на заказ в масштабах. Таковы принципы промышленности 4.0.

Интернет вещей (IoT) является основой для этого и обеспечивает информационную платформу для II и ML, которая будет применяться, когда он соединяет физический мир, как внутри, так и за пределами фабрики, с цифровым миром через сенсоры и кроссы и облачные вычисления.

В этом случае II и ML с помощью анализа могут дать представление, предсказать будущее и инициировать изменения в реальном времени, часто осуществляемые через платформу IoT и производственные системы предприятий.

Тем не менее, с развитием API, обработки естественного языка и появления федеративного обучения, данные для AI и ML для изучения не только должны быть получены от вашей фабрики или цепочки поставок.

Информация с вашего завода может быть объединена с открытыми исходными и рыночными данными, такими как цены на товары, погодные условия, поведение рынка, действия конкурентов, а также со всех ваших заводов по всему миру.

Эта способность умножает силу II и ML в масштабе и привносит новый уровень машинного интеллекта во всю вашу организацию. Это называется мощный II. Производители должны быстро получить доступ к своим знаниям и преодолеть любые препятствия, связанные с затратами времени, ресурсов и управления, с тем чтобы использовать эту технологию.

Paul Calver, Chairman and CFO of The Data Analysis Bureau