Menurut laporan tinjauan terbaru yang dikeluarkan oleh organisasi penyelidikan, nilai yang akan dibawa oleh kecerdasan buatan kepada industri pembuatan akan mencecah AS$2.3 bilion menjelang 2022, dan dijangka mencecah AS$16.7 bilion menjelang 2027. Daripada automasi dan analitik ramalan, kepada pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan penglihatan komputer, hasil penggunaan sebarang bentuk kecerdasan buatan boleh dilihat dalam kejayaan dan kejayaan pengguna awal seperti IBM, Intel, General Electric, Siemens dan lain-lain. Perniagaan berkembang.
Artikel ini akan melihat beberapa cara syarikat pembuatan boleh mendapat manfaat daripada melaksanakan kecerdasan buatan ke dalam proses mereka. Selain itu, pelbagai aplikasi kecerdasan buatan akan dikongsi yang akan membantu perniagaan menjimatkan kos dan menambah baik proses, tanpa mengira butiran produk.
Pakar industri menegaskan bahawa memanfaatkan kemajuan dalam robotik, percetakan 3D dan kecerdasan buatan boleh meningkatkan kecekapan, Mengurangkan kos dan meningkatkan keselamatan adalah kritikal. Faedah kecerdasan buatan kepada pembuatan adalah dua kali ganda. Di satu pihak, orang ramai melihat pertumbuhan dan skalabiliti yang tidak pernah berlaku sebelum ini yang ditawarkannya kepada perniagaan, dan sebaliknya, kesan positif terhadap pekerja serta produktiviti serta kepuasan mereka.
Ramalan tahap inventori dan permintaan sentiasa menjadi cabaran. Walaupun kaedah tradisional seperti helaian dan kebarangkalian Excel berdasarkan permintaan dan jualan tahun lepas mungkin berkesan sebelum ini, kecerdasan buatan kini membantu mencapai tahap ketepatan baharu. Menggunakan sejumlah besar data sejarah, arah aliran dan peristiwa semasa serta memanfaatkan alatan kecerdasan buatan dan model pembelajaran mesin yang betul untuk meramalkan keperluan perniagaan, tahap ketepatan tertinggi boleh dijamin. Ini termasuk setiap bahagian rantaian bekalan. Contohnya, produk mana yang paling cepat dijual pada masa tertentu dalam setahun; seberapa cepat syarikat kehabisan produk tertentu apabila permintaan turun naik, dan sebagainya. Oleh itu, mengumpul data sejarah dan memperkayakannya dengan data masa nyata boleh memberikan gambaran yang tepat tentang prospek permintaan. Ia juga meningkatkan jualan dan giliran inventori sambil mengurangkan kos dan lebihan pengeluaran.
Menurut Forum Ekonomi Dunia, satu perlima daripada pelepasan karbon global datang daripada pembuatan. Ini termasuk sisa, pengeluaran berlebihan dan, sudah tentu, pelepasan karbon daripada bahan api fosil. Oleh itu, menggunakan teknologi untuk meminimumkan kesan negatif pengeluaran terhadap alam sekitar merupakan isu yang harus ditangani oleh syarikat seawal mungkin. Setelah menerima pakai teknologi digital, langkah seterusnya bagi kebanyakan syarikat pembuatan ialah menjadikan data yang mereka kumpulkan lebih telus. Ini bukan sahaja akan menjadi penanda aras untuk usaha penyahkarbonan, ia juga akan memenangi kepercayaan pelanggan. Menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk memantau pelepasan sepanjang proses pengeluaran, pengangkutan, peralatan, dll., jejak karbon sebenar boleh difahami. Hasilnya, perniagaan boleh mengoptimumkan kecekapan mereka, meramalkan pelepasan dan merancang untuk keperluan dan peraturan masa depan.
Kepintaran buatan boleh membantu perusahaan mengubah dan mengoptimumkan proses dalaman dan luaran dengan memaksimumkan produktiviti dan keuntungan. Perubahan kepada aliran kerja boleh memberi kesan kepada kos, kualiti pengeluaran, penghantaran dan setiap aspek proses pengeluaran. Salah satu penambahbaikan terbesar dalam kitaran hayat produk ialah automasi. Beberapa faedah yang ditawarkannya termasuk mengurangkan kos dan masa untuk memasarkan dengan mengautomasikan tugas yang kompleks atau berulang, menghapuskan risiko yang terdedah kepada kesilapan manusia, membolehkan lebih banyak barisan pengeluaran berskala, meningkatkan produktiviti dan meminimumkan penggunaan tenaga.
Memperkenalkan kecerdasan buatan ke dalam proses pembuatan mempunyai impak yang sama penting dan bernilai terhadap kepuasan pekerja dan kesihatan mental. Menurut satu kajian, kecerdasan buatan meningkatkan kesihatan mental, terutamanya dalam kalangan pekerja berkemahiran rendah sebanyak 2.342 mata, dan sebanyak 2.070 mata dalam kalangan pekerja yang lahir sebelum 1980-an. Mencapai angka ini tidak menghairankan apabila anda mempertimbangkan kesan kecerdasan buatan bukan sahaja pada aspek perniagaan pembuatan tetapi juga pada pekerja korporat. Ia berkurangan dari semasa ke semasa, membantu dalam mempelajari kemahiran dan teknik baharu sambil mengurangkan masa yang diperlukan untuk menaiki kapal dan secara amnya menambah baik persekitaran kerja. Selain itu, menggunakan kecerdasan buatan boleh meningkatkan produktiviti pekerja dengan mengautomasikan tugasan berulang seperti kemasukan data dan mencipta helaian Excel. Dengan cara ini, pekerja mempunyai lebih banyak masa untuk memberi tumpuan kepada aspek lain yang lebih penting dalam kerja mereka.
Jaminan kualiti selalunya difikirkan semula, yang mengakibatkan kos tambahan yang tidak dirancang , kelewatan dalam masa ke pasaran, ketidakpuasan hati pelanggan, dan kehilangan reputasi syarikat. Untuk menghapuskan risiko ini, Accedia mencipta penyelesaian untuk salah seorang pelanggannya dalam industri pembuatan untuk membantu pekerja, jurutera dan pelanggan mereka meramalkan kegagalan masa depan dalam pengeluaran galas. Projek ini memanfaatkan pembelajaran mesin dan model penglihatan komputer untuk mengenal pasti dan mengklasifikasikan kerosakan pada imej galas gagal yang dimuat naik. Pengedaran awan yang teguh membolehkan faedah analitik ramalan merebak ke seluruh kilang pelanggan di seluruh dunia dan mengesan ralat pengeluaran sebelum galas mencapai pelanggan akhir. Ia juga membolehkan analisis punca yang tepat dan pengoptimuman pengeluaran. Laporan McKinsey & Company mendakwa bahawa AI boleh meningkatkan pengesanan kecacatan sebanyak 90% berbanding dengan pemeriksaan manual.
Menurut kajian terbaru, kira-kira 90% daripada semua robot yang digunakan hari ini boleh didapati di kemudahan pembuatan. Apabila orang bercakap tentang robotik dalam pembuatan, orang biasanya memikirkan perkakasan. Walau bagaimanapun, robotik bergantung pada perkakasan seperti pada perisian. Menggunakan kecerdasan buatan termaju dan model pembelajaran mesin, robot boleh melaksanakan tugas di loji pengeluaran lebih cepat daripada manusia sambil menghapuskan risiko ralat. Semua robot pakar dalam tugas tertentu dan bebas sepenuhnya daripada pengawasan manusia. Ini bermakna walaupun robot bertanggungjawab untuk pemasangan, pengendalian bahan, kimpalan, pengedaran atau pengendalian bahan, pekerja boleh memberi tumpuan kepada tugas yang lebih maju dan kritikal perniagaan.
Penggunaan robot di tingkat pembuatan berkemungkinan menarik jualan yang lebih besar dan pelaburan yang lebih tinggi, dan akan meningkatkan kualiti dan kebolehulangan. Ia akan meningkatkan fleksibiliti dan kelajuan ke pasaran. Mengautomasikan proses pembuatan dan tugas penyumberan luar kepada robot akan membolehkan belanjawan gaji diperuntukkan untuk melatih semula bakat dan menyokong pertumbuhan perniagaan.
Melalui teknologi kecerdasan buatan, terutamanya pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), kaedah yang paling biasa untuk menerbitkan laporan ialah chatbots. Natural Language Processing (NLP) ialah teknologi yang agak baharu yang memahami bahasa manusia yang tidak berstruktur dan menukarkannya kepada data berstruktur yang kemudiannya boleh dianalisis. Menggunakan chatbots, pekerja pembuatan mempunyai akses sedia kepada maklumat masa nyata yang tepat tentang tahap pengeluaran yang berbeza, bahagian mesin dan keadaannya, yang amat penting, terutamanya dalam situasi sensitif masa. Pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan kes penggunaan chatbot lain boleh termasuk automasi sokongan pelanggan, pemberitahuan penghantaran atau kemas kini, pertanyaan tingkat pengurusan, inventori dan semakan pembekal. Kecerdasan buatan akan memberikan faedah tambahan seperti akses cepat dan mudah kepada pangkalan data dan pengetahuan, kecekapan dan operasi yang lebih baik, dan pengalaman interaktif yang inovatif untuk pengguna akhir.
Satu lagi kes penggunaan penting kecerdasan buatan dalam pembuatan ialah keselamatan rangkaian industri. Ini boleh termasuk pelanggaran IoT, jangkitan rantaian bekalan, pancingan data, kecurian harta intelek dan juga perisian tebusan, yang boleh mengakibatkan kehilangan sejumlah besar wang dan data berharga. Malangnya, sebagai industri yang menguntungkan, pembuatan adalah sasaran yang jelas untuk penggodam. Akibatnya, lebih daripada 40% syarikat pembuatan mengalami serangan siber pada tahun 2020 sahaja.
Mengguna pakai garis panduan keselamatan yang disyorkan dan rangka kerja keselamatan siber adalah satu kemestian untuk semua orang. Walau bagaimanapun, ini kadangkala tidak mencukupi untuk menangani ancaman dan meminimumkan risiko. Akibatnya, bergantung pada strategi keselamatan siber dipacu AI menjadi kebiasaan baharu. Ia membenarkan pengesanan tingkah laku peninjauan dalaman yang berniat jahat, serangan arahan dan kawalan (termasuk penggunaan alat capaian jauh luaran), serangan brute force SMB, imbasan akaun dan banyak lagi. Kecerdasan buatan boleh mengesan semua ancaman dan serangan ini dalam masa nyata dan mengambil tindakan pembetulan dengan lebih cepat, lebih berkesan dan lebih tepat. Ia juga boleh mengumpul data pada semua trafik rangkaian, menganalisis log dan peristiwa serta meramalkan ancaman.
Menurut laporan tinjauan terbaru oleh Deloitte:
Ketika persaingan dalam pasaran global menjadi semakin sengit, semakin banyak sektor pembuatan telah menyertai permainan kecerdasan buatan - makanan, farmaseutikal, bahan kimia, kereta, elektronik, dll. Walau bagaimanapun, peningkatan pelaksanaan timbunan teknologi AI bukan tanpa cabaran. Halangan nombor satu yang dihadapi syarikat dalam menyelidik kecerdasan buatan adalah keperluan untuk bakat mahir dan kekurangan kepercayaan terhadap sumber dalaman. Oleh itu, seperti yang ditunjukkan oleh pengguna awal kepada kami, cara terbaik untuk menyelesaikan tugas yang menakutkan ini ialah dengan menyumber luarnya kepada pasukan AI yang berdedikasi.
Kini anda boleh melihat pelbagai aplikasi kecerdasan buatan dalam pembuatan dan faedahnya dalam meramalkan keperluan penyelenggaraan, mengoptimumkan proses pembuatan, mengurus rantaian bekalan, meningkatkan skala atau kawalan kualiti . Pengurangan kos adalah sukar sehingga parameter seperti jualan dan kualiti ditingkatkan, maka susunan teknologi AI dan rakan kongsi perisian yang betul boleh mewujudkannya.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah kecerdasan buatan akan membentuk semula masa depan pembuatan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
