Implementace AI pro řízení procesů není snadné. Vyžaduje pečlivé design, testování a nasazení. Vyžaduje také pokračující hodnocení. Zde je několik tipů, jak pomoci začít rychle.
Při přijetí umělé inteligence (AI) v aplikacích, jako je výroba, rozhodování a operační účinnost, bude výroba pravděpodobně podstoupit hlavní transformaci. Rozšíření AI má potenciál dramaticky zlepšit způsob, jakým představujeme, vytváříme a stavíme, což vede k inovativnímu a efektivnímu vývoji v těchto oborech. Vzhledem k tomu, že technologie AI dozrává, se stává dostupnějším a široce dostupnějším, její dopad bude pouze růst.
Tradiční přístupy k ovládání procesů se často spoléhají na předem stanovené modely a pravidla, které jsou často založeny na historických datech a lidských odborných znalostech. Tyto přístupy však mají také svá omezení, zejména při řešení rostoucí složitosti, variability a nepředvídatelnosti moderních výrobních procesů a prostředí, ve kterých působí. Kromě toho tyto metody často nedokážou plně využívat velké množství předvídatelných dat, generovaných v reálném čase moderními senzory a systémy. Zde přichází do hry umělá inteligence.
Umělá inteligence je obecně definována jako schopnost strojů dělat věci, o kterých si obvykle myslíme, že vyžaduje lidskou inteligenci. Umělá inteligence jde o matematické vztahy mezi proměnnými, a proto často popisujeme programy AI nebo algoritmy jako „modely AI“. Během posledního desetiletí se modely strojového učení, které se učí zlepšovat výkon prostřednictvím dat, než explicitní programování, se staly prominentními.
V poslední době to bylo dále posíleno vzestupem základních modelů a generativní AI. Základní modely jsou velké modely vyškolené na velmi velkých datových souborech, které lze přizpůsobit různým úkolům. Pohánět AI do hlavního proudu jako nikdy předtím.
Potenciální výhody umělé inteligence
Obecně může AI poskytovat lepší měření, řešení a komunikaci.
Zvýšení produktivity: Výrobci mají často více údajů, než vědí, co mají dělat, a data jsou palivem pro AI. Analýzou velkého množství dat, skrytých vzorů, anomálií a poznatků. Tyto vztahy pak lze použít k lepšímu porozumění procesu a učinit informovanější rozhodnutí. To zase optimalizuje výkon procesu a snižuje prostoje.
Zlepšit kvalitu, odolnost a udržitelnost: AI může výrobcům pomoci monitorovat a udržovat kvalitu surovin, produktů a vybavení detekcí a reakcí na vady, anomálie a chyby v reálném čase. Jak se zvyšuje data a složitost se zvyšuje, umožňuje nám to rychleji používat nové materiály v případě narušení nabídky a efektivně používat přírodní nebo recyklované materiály s variabilními vlastnostmi.
Zvýšení inovací a konkurenceschopnosti: Podniky mohou používat AI, aby rychleji inovovaly a zvýšily rychlost vývoje produktu. To může zahrnovat lepší návrhy produktů, jako jsou ty poháněné rychlými a efektivními simulacemi založenými na údajích a rychlejší rekonfigurace poháněné nabídkou a poptávkou. V budoucnu by AI mohla dokonce pomoci rozkládat znalosti v oblasti navrhování, výroby a dodavatelských řetězců, což umožnilo změny kroků ve schopnostech.
Snížit odpad: Technologie AI může snížit odpad související s materiály, energií, časem a prostorem. To může mít mnoho forem, včetně kombinace monitorování procesů s detekcí anomálie pro opravu defektů nebo zastavení práce na vadných částech a pomocí umělé inteligence k provozování procesů tak, aby minimalizovala využití energie nebo materiálu.
Zmocnění lidí: Systémy AI mohou zlepšit znalosti pracovníků snadným přístupem k nejdůležitějším znalcům. AI může také pomoci s komunikací a koordinací se zákazníky a dodavateli, například pomocí chatbotů.
Jak úspěšně používat umělou inteligenci pro řízení procesů
Implementace AI pro řízení procesů není snadné. Vyžaduje pečlivé design, testování a nasazení. Vyžaduje také pokračující hodnocení. Zde je několik tipů, jak pomoci začít rychle.
1. Definujte cíle a metriky: Než začnete používat AI pro řízení procesů, musíte mít jasnou vizi toho, čeho chcete dosáhnout a jak bude úspěch měřen, a měli byste definovat konkrétní cíle a klíčové ukazatele výkonnosti, které odpovídají obchodním cílům a očekáváním zákazníků.
2. Porozumění datům: Data jsou základem modelů AI. Bez dobrých dat nemůžete vytvořit dobré systémy AI. Je důležité porozumět dostupným zdrojům a typu, formátu, kvalitě, odchylce a dostupnosti, které tyto zdroje mohou poskytnout. Obecně je více dat lepší, ale obecně je malá, čistá sada dat užitečnější než velká, hlučná a zkreslená. Nakonec se ujistěte, že zdroj dat je chráněn. Modely AI jsou často zranitelné vůči protichůdným útokům, které degradují nebo podvracejí rozhodnutí.
3. Vyberte správnou technologii AI: Pro kontrolu procesů je k dispozici mnoho různých technologií AI a nové jsou neustále vynalezeny. Musí být vybrána správná technologie AI, která odpovídá vlastnostem dat, požadavkům na procesy a cíle. Existují také kompromisy, které je třeba zvážit mezi složitostí, přesností, rychlostí, škálovatelností a interpretovatelností technologií AI. K dosažení přijatelných výsledků je obvykle nejlepší použít nejjednodušší techniky.
4. Ověřte systém AI: Před nasazením řízení procesů se musíte ujistit, že systém funguje podle očekávání. Validace se provádí kvantifikací, jak dobře splňuje dříve definované metriky. Obecně je bodem systému AI jeho schopnost provádět užitečné předpovědi v situacích, které nikdy předtím nebyly vidět. Proto je důležité vyhodnotit systém na základě dat, které systém dosud neviděl. Kromě toho mohou systémy založené na AI někdy fungovat nepředvídatelnými způsoby, takže je nejlepší stanovit záruky pro kontrolu těchto rizik.
5. Monitorování: Po nasazení musí být rámec pravidelně sledován a vylepšen. Pro sledování výsledků bude velká nápověda dobrý přístrojová deska se zprávami, upozorněními a protokoly.