בשנים האחרונות הבינה המלאכותית הפכה לכוח מניע חשוב לסבב חדש של מהפכה מדעית וטכנולוגית ושינוי תעשייתי. כאשר הקצב של המהפכה התעשייתית הרביעית ממשיך להאיץ, הביקוש לארגונים לשיפור האיכות והיעילות ולהאיץ את תהליך הפיתוח בר -קיימא הגיע לשיא חסר תקדים, והופעת טכנולוגיית AI מציינת נקודת דלקת חשובה עבור ארגונים.
אילו מכשולים מתמודדים עם חברות הייצור כיום בתהליך של טרנספורמציה דיגיטלית? אילו סדרי עדיפויות וסדרי עדיפויות צריכים להיות חברות בעת השקעה בטכנולוגיות IT ו- AI?
שיפור היעילות התפעולית: עדיפות עליונה לשינוי דיגיטלי בייצור
כעת, ככל שהעולם נכנס ל"עידן הפוסט-אדיבה ", מפה חדשה של ייצור מתבצעת לאט. לא משנה מסולם הייצור, איכות המערכת האקולוגית של שרשרת האספקה, ענף הייצור העולמי נמצא בכיוון "חזק יותר" ובכיוון חדשני יותר, מתקדמים יותר. בהתבוננות במדינה, נתח השוק וההשפעה של הייצור הסיני עולים בהתמדה, ויוצרים גם הרמות היוניות עם הפוטנציאל של "תפוקת איכות חדשה".
בתהליך ההתקדמות בהתמדה לפיתוח איכותי בענפים שונים, טרנספורמציה דיגיטלית היא ללא ספק אחת התוכניות והמגמות החשובות ביותר. מכיוון שמבנה העלויות של ענף הייצור ותעשיית השירות שונה לחלוטין, באופן כללי, העלות הכוללת של חומרי גלם ועבודה בענף הייצור יכולה להוות 70%-80%, כך שחשוב מאוד להפחית את העלויות ולהגדיל את היעילות.
לסיכום, התמקדות בדוגמאות טרנספורמציה של אינטליגנציה דיגיטלית מצוינת בענפים שונים, טכנולוגיה דיגיטלית יכולה לעזור למפעלים להיפרד מהמצב הידני המסורתי לאחר התחזוקה ולקצור את היתרונות העצומים של תחזוקה מונעת. עבור מפעלי ייצור, ההשפעה השולית של ייצור אלף מאותם מוצרים שונה מאוד מזו של ייצור מאה אלף, ולכן ישנה משמעות רבה עבור ארגונים לשמור על פעולה באיכות גבוהה לטווח הארוך של ציוד.
יחד עם זאת, טרנספורמציה דיגיטלית ממלאת גם תפקיד חשוב בהפחתת ההון החוזר של המפעלים בסינון, תכנון וחיזוי מדויק ואופטימיזציה ריכוזית. עם העמקה של טרנספורמציה דיגיטלית, ברגע שהטכנולוגיה הדיגיטלית משולבת עם "אנשים, מכונות וחומרים" או מתקני יישום ותהליכים, ניתן לחזק אותה במערכת ליצירת ערך שימוש חוזר יותר, שהוא אופייני מאוד בענפי ייצור דיסקרטיים בקנה מידה גדול.
תובנות והצעות: בנה שולחן אמצעי דיגיטלי כדי להחיות את נכסי הנתונים
ייצור תעשייתי הוא תעשייה עתירת הון טיפוסית, והטרנספורמציה הדיגיטלית שלה צפויה להיות מלווה בהשקעה אדירה. לפיכך, להבנת מצב ההשקעה ומגמת טכנולוגיית ה- IT יש משמעות התייחסות חשובה עבור ארגונים. גונג הויווי אמר כי עדיף שהמפעלים יעקבו אחר המודל של מודולריזציה ופיתוח הדרגתי, כך שתכנון ויישום של תהליך פריסת טכנולוגיה דיגיטלית יוכלו לקבל תיאום עסקים ומשאבים טובים יותר.
כדי להאיץ את הנחיתה של AI, נתונים וכישרונות באיכות גבוהה הם המפתח
מדוע AI מקבל כל כך הרבה תשומת לב? המטרה העיקרית של הצגת AI על ידי ייצור מפעלים היא להפחית עלויות ולהשתמש ברציונאלית משאבים, התואמת גם את המטרה של צמצום העלויות והגברת היעילות. למרבה המזל, במקרים רבים מתקדמים, AI גנוצרי ומטאוניברס תעשייתי נוחתים אט אט בתחום התעשייתי, ושיעור החדירה הטכני גדל גם הוא בהדרגה, מה שיוצר דרך ריאלית ליישום רחב של טכנולוגיית AI.
זה נכון שבתהליך נחיתת AI והאיץ איטרציה, ארגונים עדיין יתמודדו עם קשיים רבים. מצד אחד, עם התפתחות מהירה של ענף הייצור של סין, כמות הנתונים הגדולה שנוצרו על ידי המבצע היא אחד הנכסים החשובים ביותר לפיתוח AI, עם זאת, גונג הויווי אמר כי הנתונים המסיביים אינם שמישים במאה אחוז, ונתונים באיכות נמוכה מובילים לעתים קרובות למצבים כמו "Vertigo" של דגמים גדולים בשפה, במיוחד עבור AI Generative. בתור אבן הפינה, "איכות הנתונים" קובעת ישירות את הדיוק של דגמי AI.
בנוסף, מפעלי ייצור יכולים לפתח ולתכנן את מפת הדרכים של מקרי שימוש ב- AI ו- AI של AI עבור ארגונים ברמה של תהליך המחקר והפיתוח, תכנון ותזמון של ייצור, רכש לוגיסטי, OEM ושיקוליות איכותית, לאחר מכירות ייצור ומצטיינות תפעולית, שיכולים למלא מימוש ייצור אינטליגנטי ושיפור יעילות ייצור, וחוויה בעסקים. במקביל, המחסור בכישרון ומשאבים מהווה מכשול מרכזי עבור ארגונים ליישם טכנולוגיית AI בטווח הקצר או הארוך. לפיכך, מרבית מפעלי הייצור לא רק צריכים להציג אלגוריתמים טכנולוגיים של AI וכישרונות קשורים אחרים מבחוץ, אלא גם צריכים להקים "ספריית" אנשי צוות תואמים על מנת לעמוד טוב יותר על האתגרים של יישום חדשנות ואינטגרציה עתידית של AI.