Имплементација АИ за контролу процеса није лако. Потребан је пажљив дизајн, тестирање и распоређивање. Такође захтева и сталну процену. Ево неких савета који ће вам помоћи да брзо кренете.
Усвајањем вештачке интелигенције (АИ) у апликацијама као што су производња, доношење одлука и оперативне ефикасности, производња ће вероватно проћи велику трансформацију. Ширење АИ-а има потенцијал да драматично побољша начин на који замишљамо, стварамо и градимо, што води до иновативних и ефикасних развоја у овим областима. Како АИ технологија сазрева, постаје приступачнија и широко доступна, његов утицај ће само расти.
Традиционални приступи контроли процеса често се ослањају на унапред одређене моделе и правила, које се често заснивају на историјским подацима и људској стручности. Међутим, ови приступи такође имају своја ограничења, посебно када се баве све већом сложеношћу, променљивошћу и непредвидивошћу модерних производних процеса и окружења у којима послују. Поред тога, ове методе често не успеју да у потпуности искористе велике количине предвидљивих података, генерисаних у реалном времену модерним сензорима и системима. Овде се игра вештачка интелигенција.
Вештачка интелигенција је широко дефинисана као способност машина за обављање ствари које обично мислимо да је потребна људска интелигенција. Вештачка интелигенција се своди на математичке односе између променљивих, због чега често описујемо АИ програме или алгоритме као "АИ моделе". Током протекле деценије, машински модели учења који уче да побољшавају перформансе путем података, а не експлицитно програмирање постали су истакнути.
Недавно је то даље побољшано порастом основних модела и генеративног АИ. Базни модели су велики модели обучени на веома великим скуповима података који се могу прилагодити различитим задацима. Пропадају у главни ток као никад до сада.
Потенцијалне предности вештачке интелигенције
Генерално, АИ може да пружи боља мерења, решења и комуникације.
Повећати продуктивност: често произвођачи имају више података него што знају са којим се знају и подаци су гориво за АИ. Анализом великих количина података, скривених образаца, аномалија и увида може се открити. Ови односи се затим могу користити за боље разумевање процеса и дају информисаније одлуке. То заузврат оптимизује перформансе процеса и смањује време застоја.
Побољшајте квалитет, отпорност и одрживост: АИ може помоћи у произвођачима да прате и одржавају квалитет сировина, производе и опреме откривањем и реаговањем на недостатке, аномалије и грешке у реалном времену. Како се повећава повећава и сложеност, то нам омогућава да брже користимо нове материјале у случају поремећаја понуде и ефикасно користимо природне или рециклиране материјале са променљивим својствима.
Повећати иновације и конкурентност: Предузећа могу брже примијенити АИ да брже и повећају брзину развоја производа. Ово може укључивати боље дизајне производа, попут оних који су вођени брзим и ефикасним симулацијама погођеним подацима и брже реконфигурације које се покрећу понудом и потражњом. У будућности је АИ чак могао да помогне да се поквари силушено знање у ланцима дизајна, производње и снабдевања, омогућавајући промјене корака у могућностима.
Смањите отпад: АИ технологија може смањити отпад у вези са материјалима, енергијом, временом и простором. Ово може имати много облика, укључујући комбиновање надгледања процеса са препознавањем аномалија да би се утврдило оштећења или престанак рада на неисправним деловима и коришћењем вештачке интелигенције за рад процеса на начин који минимизира употребу енергије или материјалне употребе, укључујући и вештачку интелигенцију на начин који минимизира енергију или материјал или материјал или материјално или материјално или материјално користи или да минимизира енергију или материјал или материјална употреба или материјалну употребу или материјално коришћење или материјалну употребу или материјално или материјално или материјално користе процесе или престанак вештачке интелигенције за рад у процесу или материјално.
Оснаживање људи: АИ системи могу побољшати знање радника лако приступити најрелевантнијим стручним увидима. АИ такође може помоћи у комуникацији и координацији са купцима и добављачима, на пример помоћу Цхатботс-а.
Како успешно користити вештачку интелигенцију за контролу процеса
Имплементација АИ за контролу процеса није лако. Потребан је пажљив дизајн, тестирање и распоређивање. Такође захтева и сталну процену. Ево неких савета који ће вам помоћи да брзо кренете.
1. Дефинисати циљеве и метрике: Пре него што почнете да користите АИ за контролу процеса, морате имати јасну визију онога што желите да постигнете и како ће се мерити успех и треба да дефинишете посебне циљеве и кључне индикаторе перформанси који се усклађују са пословним циљевима и очекивањима купаца.
2 Разумети податке: Подаци су темељ АИ модела. Без добрих података не можете да изградите добре АИ системе. Важно је разумети расположиве изворе и врсту, формат, квалитет, одступање и доступност да ови извори могу пружити. Генерално, више података је боље, али уопште, мали, чисти скуп података је кориснији од велике, бучне и пристрасности. Коначно, осигурајте да је извор података заштићен. АИ модели су често рањиви на противничке нападе који деградирају или субверирају одлуке.
3. Изаберите праву АИ технологију: Многе различите АИ технологије доступне су за контролу процеса, а нови се непрестано измишљају. Мора се одабрати права АИ технологија која одговара карактеристикама података, процесним захтевима и циљевима. Постоје и компромиса за разматрање сложености, тачности, брзине, скалабилности и интерпремирања АИ технологија. Обично је најбоље користити најједноставније технике за постизање прихватљивих резултата.
4. Потврдите АИ систем: Пре употребе контроле процеса, морате да будете сигурни да систем ради како се очекује. Валидација се врши квантификацијом колико добро испуњава претходно дефинисане метрике. Опћенито, тачка АИ система је његова способност да се постигне корисна предвиђања у ситуацијама које никада раније нису виделе. Стога је важно проценити систем заснован на подацима да систем раније није видео. Поред тога, АИ системи засновани на који могу понекад да раде на непредвидивим начинима, тако да је најбоље успоставити заштитне мере за контролу таквих ризика.
5. Надгледање: Након размештања, оквир се мора редовно надгледати и побољшати. Да бисте пратили резултате, добру контролну таблу са извештајима, упозорењима и трупцима биће велика помоћ.