Прилагането на AI за контрол на процесите не е лесно. Изисква внимателен дизайн, тестване и внедряване. Това също изисква текуща оценка. Ето няколко съвета, които да помогнат бързо да започнете.
С приемането на изкуствен интелект (AI) в приложения като производство, вземане на решения и оперативна ефективност, производството вероятно ще претърпи голяма трансформация. Разширяването на AI има потенциал да подобри драстично начина, по който представяме, създаваме и изграждаме, водещи до иновативни и ефективни развития в тези области. Тъй като AI технологията узрява, става по -достъпна и широко достъпна, въздействието му само ще расте.
Традиционните подходи за контролиране на процесите често разчитат на предварително определени модели и правила, които често се основават на исторически данни и човешки опит. Тези подходи обаче имат и своите ограничения, особено когато се справят с нарастващата сложност, променливостта и непредсказуемостта на съвременните производствени процеси и средите, в които работят. В допълнение, тези методи често не успяват да се възползват изцяло от големите количества предвидими данни, генерирани в реално време от съвременни сензори и системи. Тук влиза в игра изкуствен интелект.
Изкуственият интелект се определя широко като способността на машините да правят неща, които обикновено смятаме, че изискват човешки интелект. Изкуственият интелект се свежда до математическите връзки между променливите, поради което често описваме AI програми или алгоритми като „AI модели“. През последното десетилетие моделите на машинно обучение, които се научават да подобряват производителността чрез данни, а не изрично програмиране, станаха изявени.
Съвсем наскоро това е допълнително подобрено от възхода на основополагащите модели и генеративния AI. Базовите модели са големи модели, обучени на много големи набори от данни, които могат да бъдат адаптирани към различни задачи. Задвижване на AI в основния поток, както никога досега.
Потенциалните ползи от изкуствения интелект
По принцип AI може да осигури по -добри измервания, решения и комуникации.
Увеличаване на производителността: Често производителите имат повече данни, отколкото знаят какво да правят, а данните са горивото за AI. Чрез анализиране на големи количества данни, скрити модели, аномалии и прозрения могат да бъдат открити. След това тези взаимоотношения могат да бъдат използвани за по -добро разбиране на процеса и вземане на по -информирани решения. Това от своя страна оптимизира производителността на процеса и намалява престоя.
Подобрете качеството, устойчивостта и устойчивостта: AI може да помогне на производителите да наблюдават и поддържат качеството на суровините, продуктите и оборудването, като откриват и реагират на дефекти, аномалии и грешки в реално време. С увеличаването на данните и сложността се увеличава, това ни позволява да използваме нови материали по -бързо в случай на прекъсвания на доставките и ефективно да използваме естествени или рециклирани материали с променливи свойства.
Увеличаване на иновациите и конкурентоспособността: Бизнесът може да прилага AI за по -бързо иновации и увеличаване на скоростта на развитие на продуктите. Това може да включва по-добри дизайни на продукти, като тези, задвижвани от бързи и ефективни симулации, управлявани от данни, и по-бързи преконфигурации, задвижвани от предлагането и предлагането. В бъдеще AI дори би могъл да помогне за разрушаването на знанията за проектиране в проектирането, производството и доставките, като позволи стъпковите промени в възможностите.
Намалете отпадъците: AI технологията може да намали отпадъците, свързани с материали, енергия, време и пространство. Това може да има много форми, включително комбиниране на мониторинг на процесите с откриване на аномалия за фиксиране на дефекти или спиране на работата върху дефектни части и използване на изкуствен интелект за работа на процеси по начин, който свежда до минимум използването на енергия или материал.
Овластяване на хората: AI системите могат да подобрят знанията на работниците чрез лесно достъп до най -подходящите експертни прозрения. AI може също така да помогне за комуникация и координация с клиенти и доставчици, например, използвайки чатботи.
Как да използвам успешно изкуствен интелект за контрол на процесите
Прилагането на AI за контрол на процесите не е лесно. Изисква внимателен дизайн, тестване и внедряване. Това също изисква текуща оценка. Ето няколко съвета, които да помогнат бързо да започнете.
1. Определете целите и показателите: Преди да започнете да използвате AI за контрол на процесите, трябва да имате ясна визия за това какво искате да постигнете и как ще се измерва успехът и трябва да определите конкретни цели и ключови показатели за ефективност, които да се приведат в съответствие с бизнес целите и очакванията на клиентите.
2. Разберете данните: Данните са основата на AI модели. Без добри данни не можете да изграждате добри AI системи. Важно е да се разберат наличните източници и вида, формата, качеството, отклонението и наличността, които тези източници могат да осигурят. По принцип повече данни са по -добри, но като цяло малък, чист набор от данни е по -полезен от голям, шумен и предубеден. Накрая се уверете, че източникът на данни е защитен. Моделите на AI често са уязвими от състезателни атаки, които влошават или подкопават решенията.
3. Изберете правилната AI технология: Много различни AI технологии са достъпни за контрол на процесите, а новите постоянно се измислят. Трябва да се избере правилната AI технология, която да отговаря на характеристиките на данните, изискванията на процеса и целите. Има и компромиси, които трябва да се вземат предвид между сложността, точността, скоростта, мащабируемостта и интерпретацията на AI технологиите. Обикновено е най -добре да използвате най -простите техники за постигане на приемливи резултати.
4. Проверете системата AI: Преди да внедрите контрола на процесите, трябва да се уверите, че системата работи според очакванията. Валидирането се извършва чрез количествено определяне на това колко добре отговаря на дефинираните по -рано показатели. Като цяло, смисълът на AI система е способността му да прави полезни прогнози в ситуации, които никога не са били виждани досега. Ето защо е важно да се оцени системата въз основа на данни, които системата не е виждала преди. В допълнение, системите, базирани на AI, понякога могат да работят по непредсказуеми начини, така че е най-добре да се установят предпазни мерки за контрол на подобни рискове.
5. Мониторинг: След внедряването, рамката трябва редовно да се наблюдава и подобри. За да наблюдавате резултатите, доброто табло с отчети, сигнали и дневници ще бъде от голяма помощ.