สภาพตลาดที่ผันผวนข้อ จำกัด ห่วงโซ่อุปทานการขาดแคลนแรงงานและอุตสาหกรรมทั่วโลกที่รวดเร็วกำลังบังคับให้ผู้ผลิตทุกขนาดเพื่อประเมินวิธีการทำงานของพวกเขา ผู้ผลิตหลายรายได้เริ่มนำเทคโนโลยีมาใช้เพื่อรักษาความได้เปรียบในการแข่งขันและจัดการกับความท้าทายทางธุรกิจมายาวนาน จากระบบอัตโนมัติไปจนถึงเทคโนโลยีดิจิตอล IoT อุตสาหกรรมและอื่น ๆ ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากนวัตกรรมเหล่านี้เพื่อรวบรวมข้อมูลจากระบบกระบวนการและผู้คนที่หลากหลายเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกเชิงกลยุทธ์ที่จำเป็นในการตัดสินใจที่ดีขึ้น
ไม่ต้องสงสัยเลยว่า บริษัท เหล่านี้มีข้อมูลจำนวนมากที่จะทำงานด้วย จากการศึกษาของ McKinsey การผลิตสร้าง 1.9 petabytes หรือ 1,900, 000 terabytes ของข้อมูลเป็นประจำทุกปี ปัญหาคือพวกเขาต้องการวิธีที่ดีกว่าในการจับและวิเคราะห์ข้อมูลและเปลี่ยนเป็นข้อมูลที่ใช้งานได้และพวกเขาจำเป็นต้องทำอย่างรวดเร็ว เป็นผลให้ธุรกิจจำนวนมากหันมาใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อค้นหาโอกาสด้วยข้อมูลของพวกเขาเพื่อปรับปรุงการดำเนินงานของพวกเขา
เหตุใด AI จึงเหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
จากการปรับปรุงอัตราผลตอบแทนการผลิตและเวลาทำงานจนถึงการพยากรณ์ความต้องการและเครื่องตรวจสอบจากระยะไกลอย่างแม่นยำและแม้กระทั่งการควบคุมสินทรัพย์และการปรับปรุงคุณภาพผลิตภัณฑ์ AI สามารถใช้ประโยชน์จากการปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมและการวัดผลการผลิตอย่างมีนัยสำคัญ
มันไม่ใช่เวทมนตร์ แต่เป็นชุดอัลกอริทึมที่ซับซ้อนที่วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากมีความสัมพันธ์หรือเรียนรู้รูปแบบในตัวแปรต่าง ๆ และใช้ความรู้นั้นกับเงื่อนไขปัจจุบันเพื่อช่วยทำนายสถานะในอนาคต นี่ไม่ได้เป็นการบอกว่ามนุษย์ไม่สามารถทำงานเหล่านี้ได้ แต่อัลสามารถทำได้เร็วขึ้นและประมวลผลข้อมูลมากขึ้นด้วยความแม่นยำมากขึ้นปรับปรุงผลลัพธ์ทางธุรกิจ
ตัวอย่างเช่นในสภาพแวดล้อมการผลิตใด ๆ มีกลุ่มงานและเครื่องจักรที่แตกต่างกันหลายอย่างที่รวบรวมข้อมูลของตนเอง ข้อมูลจากอุปกรณ์แต่ละเครื่องอาจแตกต่างกันไปในคุณภาพรูปแบบและเวลาซึ่งสามารถสร้างอุปสรรคและทำให้ยากต่อการวิเคราะห์และรวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูล
ด้วยความช่วยเหลือของเทคโนโลยี AI ข้อมูลจำนวนมากสามารถประมวลผลได้อย่างรวดเร็วทำให้ บริษัท สามารถรวมข้อมูลการดำเนินงานได้อย่างรวดเร็วและถูกต้องคาดการณ์ผลลัพธ์ตามทางเลือกและช่วยให้ผู้ผลิตทำการตัดสินใจที่คล่องตัวและแจ้ง ความสามารถในการทำนายการจองล่วงหน้านี้เป็นที่ที่ความแข็งแกร่งของ AI อยู่และสามารถเพิ่มผลผลิตผลิตภัณฑ์ได้อย่างมาก
ด้วยการระบุสาเหตุที่แท้จริงของปัญหาคุณภาพของผลิตภัณฑ์ AI สามารถช่วยลดข้อบกพร่องของผลิตภัณฑ์และอัตราที่สนใจและเพิ่มผลผลิตการผลิต ด้วยข้อมูลและการวิเคราะห์โดยละเอียดผู้ผลิตสามารถแก้ไขปัญหาการควบคุมคุณภาพก่อนที่พวกเขาจะส่งผลกระทบโดยตรงต่อบรรทัดล่างของ บริษัท ลองดูตัวอย่างเช่นนี้กันเถอะ
ใช้ AI เพื่อปรับปรุงคุณภาพเครื่องยนต์
ผู้ผลิตเครื่องยนต์ระดับโลกผลิตเครื่องยนต์ดีเซลขนาดใหญ่สำหรับชุดเครื่องกำเนิดไฟฟ้าแอพพลิเคชั่นกองทัพเรือและทางทะเลและยานพาหนะทางทหาร หลังจากการประกอบเครื่องยนต์แต่ละเครื่องจะต้องทำการทดสอบอย่างเข้มงวด ในระหว่างการทดสอบแม้แต่ผู้ให้บริการที่มีประสบการณ์มากที่สุดก็มักจะไม่สามารถตรวจจับสัญญาณที่ละเอียดอ่อนของปัญหานำไปสู่ความล้มเหลวของความหายนะระหว่างการทดสอบหรือเมื่อเครื่องยนต์ทำงาน ความล้มเหลวเหล่านี้ทำให้เกิดการสูญเสียอย่างมีนัยสำคัญการจัดส่งล่าช้าสร้างพื้นที่การทดสอบ backlogged และการผลิตต้นน้ำต้นทุน บริษัท หลายล้านดอลลาร์ต่อปีและส่งผลเสียต่อการส่งมอบตรงเวลา
ปัญหาไม่ใช่การขาดข้อมูล แต่เป็นวิธีการใช้งาน ในความเป็นจริงโรงงานได้รวบรวมข้อมูลกระบวนการมานานหลายปี แต่ใช้สำหรับการติดตามผลหลังจากเกิดความล้มเหลว โดยการดูข้อมูลในวิธีที่มีปฏิกิริยานี้ทีมไม่สามารถเข้าใจได้ว่าทำไมความล้มเหลวเหล่านี้จึงเกิดขึ้นหรือจัดการกับพวกเขาในเชิงรุก ในที่สุดปัญหาเหล่านี้ถูกมองว่าเป็นค่าใช้จ่ายในการทำธุรกิจจนกว่า บริษัท จะพิจารณาการใช้ AI กับข้อมูลที่มีอยู่เพื่อทำนายความล้มเหลวของสินทรัพย์ที่สำคัญก่อนที่จะเกิดขึ้น
ผู้ผลิตเริ่มต้นด้วยโปรแกรมนำร่องเพื่อวางรากฐานข้อมูลที่จำเป็นสำหรับ AI เพื่อสร้างผลกระทบ ด้วยความจำเป็นที่จะต้องใช้ข้อมูลในอดีต บริษัท ได้ทำการทำความสะอาดและวิเคราะห์ข้อมูลเป็นครั้งแรกด้วยความช่วยเหลือของ AI ลดคะแนนข้อมูล 20 พันล้านจุดจาก 100 เครื่องยนต์เป็น 6 พันล้านจุดข้อมูลที่มีอิทธิพลมากที่สุดใน 48 ชั่วโมง
ถัดไปเชื่อมต่อชุดหลายรุ่นตามเวลาและโมเดลเพื่อให้เห็นภาพข้อมูลและระบุช่องว่างข้อมูลใด ๆ จากการวิเคราะห์ช่องว่างจะทำการปรับเปลี่ยนข้อมูลบางอย่างบ่อยขึ้นซึ่งจะเป็นการปรับปรุงการสร้างแบบจำลอง ด้วยการใช้แพลตฟอร์ม AI การวิเคราะห์ทั้งหมดจะทำในสภาพแวดล้อมที่มีความเสี่ยงต่ำโดยไม่มีผลกระทบใด ๆ ต่อการผลิตในปัจจุบัน
จากข้อมูลนี้ผู้ผลิตสามารถสร้าง baselines ระบุแนวโน้มและความผิดปกติและพัฒนาแผนการที่จะนำข้อมูลไปสู่การปฏิบัติ ในเวลาเพียงไม่กี่สัปดาห์พวกเขาได้จัดทำรายงานที่ระบุกลุ่มเครื่องยนต์ความเสี่ยงตามหมายเลขซีเรียล จากข้อมูลนี้ผู้ผลิตสงสัยว่าเครื่องยนต์เหล่านี้มีความน่าจะเป็นสูงกว่าของปัญหาในระหว่างการทดสอบการควบคุมคุณภาพหรือในสาขา โดยการเชื่อมโยงข้อมูลการทดสอบกับความล้มเหลวของผลิตภัณฑ์จริงรายงานระบุปัญหาเครื่องยนต์มากกว่า 80 เปอร์เซ็นต์ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา
เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องทราบว่าโครงการนี้เป็นกระบวนการวนซ้ำเนื่องจากโมเดล AI กำลังเรียนรู้อยู่ตลอดเวลา ในเวลาประมาณ 45 วันแบบจำลองสามารถทำนายความล้มเหลวล่วงหน้าได้ 30 นาทีด้วยอัตราบวกเท็จเป็นศูนย์
ลดการหยุดชะงักของการดำเนินงาน
ในระหว่างการเปิดตัวอย่างเป็นทางการโซลูชัน AL เชื่อมต่อกับข้อมูลเรียลไทม์ที่สร้างขึ้นโดยระบบควบคุมการทดสอบและอินเทอร์เฟซเครื่องจักรของมนุษย์ (HMI) สิ่งนี้ไม่มีผลต่อการทำงานปกติ ในความเป็นจริงโมเดลได้ถูกรวมเข้ากับซอฟต์แวร์ทดสอบมาตรฐานของ บริษัท และผู้ประกอบการไม่ทราบด้วยซ้ำว่ามีการใช้งาน พวกเขาเพียงแค่ต้องรู้ว่าตอนนี้อินเทอร์เฟซ HMI ของพวกเขาจะแจ้งให้พวกเขาทราบถึงปัญหาที่อาจเกิดขึ้นและวิธีจัดการกับพวกเขา
ใน 90 วันแรกแอปพลิเคชัน AI ตรวจพบเหตุการณ์เรียลไทม์ 20 รายการหลีกเลี่ยงความเสียหายของเครื่องยนต์มากกว่า 4.5 ล้านเหรียญสหรัฐและได้รับผลตอบแทนจากการลงทุน 10 เท่า (ROI) สำหรับโครงการ
ดังที่แสดงให้เห็นว่าการใช้ประโยชน์จาก AI สามารถให้วิธีการลดข้อบกพร่องด้านคุณภาพในเชิงรุกประหยัดเงินและปรับปรุงอัตราการส่งมอบในขณะที่ลดการหยุดชะงักของการดำเนินงาน เริ่มต้นด้วยรากฐานที่แข็งแกร่งของข้อมูลและการทำงานกับพันธมิตรที่มีประสบการณ์ AI สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นในการผลักดันผลลัพธ์ทางธุรกิจและช่วยให้ผู้ผลิตแข่งขันในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่พัฒนาอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน
แต่ AI ไม่จำเป็นต้องเป็นโซลูชันขนาดเดียวที่เหมาะกับทุกคน ขึ้นอยู่กับความต้องการของคุณแอปพลิเคชันและสถานการณ์เฉพาะโซลูชันที่แตกต่างต้องได้รับการปรับแต่ง ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องมีพันธมิตรที่เชื่อถือได้อยู่เคียงข้างคุณ เมื่อพูดถึง AI พวกเขาสามารถประเมินได้ว่าคุณอยู่ที่ไหนในการเดินทางการเปลี่ยนแปลงทางดิจิตอลของคุณเข้าใจเป้าหมายหรือความท้าทายของคุณและระบุวิธีแก้ปัญหาจากผู้ขายชั้นนำที่เหมาะสมกับความต้องการที่แท้จริงของคุณมากที่สุด