Miljardidollarine tööstusliku tehisintellekti turg: tehisintellekt kui tööstuslik tööriist – kui tootmishallid muutuvad intelligentseteks

Ehitamine või ostmine? Tehisintellekti strateegia saatuslik viga

Globaalne töötlev tööstus on muutuste lävel, mille ulatus on suurem kui konveieri või esimeste tööstusrobotite kasutuselevõtt. Me liigume füüsilise töö pelgalt automatiseerimisest kognitiivsete protsesside automatiseerimise poole. Kuid tee „nutika tehaseni“ on palju keerulisem, kui läikivad brošüürid teile uskuma panevad. Kuigi turuprognoosid ennustavad tööstusliku tehisintellekti plahvatuslikku kasvu üle 150 miljardi dollari aastaks 2030, paljastab tehasepõrandatele pilk karmi reaalsuse: kuni 85 protsenti kõigist tehisintellekti algatustest ebaõnnestub enne, kui nad pakuvad mõõdetavat lisaväärtust.

See paradoks – tohutu potentsiaal koos kõrge veamääraga – on praeguse tööstusdebati keskne teema. Ebaõnnestumise põhjused on harva algoritmid ise, vaid pigem väljakujunenud struktuuride ajaloolises keerukuses: killustatud andmesilod, aegunud masinaprotokollid ja kultuuriliste muutuste alahindamine lämmatavad innovatsiooni. Ettevõtted seisavad silmitsi väljakutsega integreerida oma pärandsüsteemid tipptasemel tehisintellektiga, ilma et see ohustaks käimasolevat tegevust.

Järgnev artikkel süveneb sellesse, kuidas seda tasakaalustavat toimingut saavutada. See analüüsib, miks **hallatud tehisintellekt** on muutumas üha olulisemaks strateegiliseks alternatiiviks kallile ettevõttesisesele arendusele, ning kasutab konkreetseid kasutusjuhtumeid, nagu **ennustav hooldus**, **arvutipõhine kvaliteedikontroll** ja **tarneahela optimeerimine**, et näidata, kus tehnoloogia investeeringutasuvus juba realiseerub. Samuti vaatleme kriitiliselt tehisintellekti spetsialistide tohutut puudust, vajadust tugevate juhtimisstruktuuride järele uute ELi määruste valguses ja tarnijaga seotuse ohtu. Siit saate teada, kuidas tööstusharu areneb pelgalt andmete kogumisest autonoomsete, otsustusvõimeliste süsteemideni ja miks kogu tehnoloogiast hoolimata on inimtegur endiselt edu võti.

Digitaalsest lubadusest operatiivse reaalsuseni – ja miks enamik projekte ebaõnnestub

Tööstuslik tootmine seisab silmitsi paradigma muutusega, mis ulatub kaugemale varasematest automatiseerimislainetest. Kui varasemad tehnoloogilised revolutsioonid asendasid füüsilise töö ja korduvad ülesanded, siis tehisintellekt lubab nüüd üle võtta kognitiivsed protsessid, ära tunda mustreid andmevoogudes ja teha otsuseid reaalajas. Siiski on visiooni ja reaalsuse vahel lõhe, mis tekitab ettevõtete juhtides üha suuremat ärevust. Tööstusliku tehisintellekti ülemaailmne turg ulatus 2024. aastaks ligikaudu 43,6 miljardi USA dollarini ja prognooside kohaselt kasvab see 2030. aastaks 153,9 miljardi USA dollarini, mis tähendab keskmist 23-protsendilist aastast kasvumäära. Samal ajal kasvab tehisintellekti turg töötlevas tööstuses 5,32 miljardilt USA dollarilt 2024. aastal prognoositava 47,88 miljardi USA dollarini 2030. aastaks.

Need muljetavaldavad arvud varjavad aga ebamugavat tõde: kuni 85 protsenti kõigist ettevõtete tehisintellekti projektidest ebaõnnestub enne, kui need toodavad mingit kasu. Selle põhjused on mitmetahulised ja ulatuvad ebapiisavast andmete kvaliteedist ja asjatundlikkuse puudumisest kuni organisatsioonilise vastuseisuni. Traditsioonilised rakendusmeetodid, mille puhul ettevõtted püüavad luua oma tehisintellekti infrastruktuure, osutuvad aeganõudvateks, kulukateks ja riskantseteks. Kohandatud tehisintellekti süsteemi arendusaeg võib olla 18–24 kuud ja see võib maksta 500 000–2 miljonit dollarit – ilma edu garantiita.

Killustatus kui tööstusandmete põhiprobleem

Tootmisüksused on ajalooliselt arenenud ökosüsteemid, mis koosnevad erinevatest süsteemipõlvkondadest. Ettevõtte ressursiplaneerimise (ERP) süsteemid räägivad teist keelt kui tootmise juhtimissüsteemid (MES), toote elutsükli halduse (PLM) platvormid toimivad kliendisuhete halduse (CRM) lahendustest eraldi ja tööstuslikud juhtimissüsteemid põhinevad sageli aastakümneid vanadel patenteeritud protokollidel. See tehnoloogiline killustatus on tehisintellekti eduka rakendamise suurim takistus. Andmed eksisteerivad kõikjal, kuid mitte kusagil kujul, mida saaks otse kasutada.

Ligi 47 protsenti töötleva tööstuse juhtidest peab digitaalsete algatuste peamiseks takistuseks killustatud ja madala kvaliteediga andmekogumeid. Andurite andmed puuduvad, nimetamiskonventsioonid on osakondade lõikes erinevad ja turvanõuded takistavad sageli juurdepääsu kriitilisele teabele. Lisaks on masinõppe mudelite treenimiseks vajalikud ajaloolised andmed sageli ebajärjekindlad, mittetäielikud või lihtsalt puuduvad. Tulemus: ebapiisavatel alustel treenitud tehisintellekti mudelid annavad ebausaldusväärseid ennustusi ja tugevdavad umbusaldust tehnoloogia vastu.

Nende heterogeensete andmeallikate integreerimine nõuab süstemaatilisi andmehalduse lähenemisviise. Edukad organisatsioonid alustavad kõigi andurite, ajalooliste andmebaaside ja süsteemide põhjaliku inventuuriga. Nad rakendavad integratsiooniplatvorme või ETL-torustikke, mis standardiseerivad andmevormingud enne, kui tehisintellekti mudelid neid töötlevad. Nad rakendavad ametlikke andmekvaliteedi raamistikke automaatse valideerimise ja puhastamisega, et tuvastada vigu enne, kui need mudeleid rikuvad. Organisatsioonid, mis loovad need alused, vähendavad tehisintellekti mudelite arendusaega poole võrra ja väldivad kulukaid ümberkirjutamisi.

Hallatud tehisintellekt kui strateegiline alternatiiv

Hallatud tehisintellekti platvormid pakuvad põhimõtteliselt teistsugust lähenemisviisi. Selle asemel, et kogu tehnilist infrastruktuuri ise ehitada ja hallata, tellivad ettevõtted juurutamise, haldamise ja optimeerimise spetsialiseerunud partneritelt. Need platvormid ühendavad ERP-, PLM-, MES- ja CRM-süsteemide struktureeritud andmeid struktureerimata sisuga, nagu e-kirjad, aruanded ja vastavusdokumentatsioon. Intelligentne kontekstuaalne kiht õpib sisemistest protsessidest, klassifitseerib teavet, suunab ülesandeid ja jälgib nende edenemist suure täpsusega. Peamine omadus: automatiseerimine toimub ilma, et meeskonnad peaksid oma tuttavaid tööriistu või protsesse muutma.

Selliste lähenemisviiside abil on tööstuskliendid saavutanud kümnete miljonite ulatuses tootlikkuse kasvu. Lisaks otsesele kulude kokkuhoiule teatavad juhid teenustaseme lepingute paremast järgimisest, tegevusprotsesside suuremast läbipaistvusest ning kvalifitseeritud personali vabastamisest inseneritöödeks, teenuste osutamiseks ja innovatsiooniks. Modulaarne lähenemisviis võimaldab üleminekut pilootprojektilt tootmiskeskkonda päevade, mitte kuude jooksul. Sujuv integratsioon olemasolevate süsteemidega, nagu SAP, Oracle või ServiceNow, ei nõua põhjalikke süsteemi uuendusi. Juurutamine on loodud nii, et see minimeeriks katkestusi, pakkudes samal ajal kiiret ja mõõdetavat väärtust.

Turvalisus ja vastavus kui aluspõhimõte

Turvalisus ja vastavus ei ole hallatud tehisintellekti platvormide lisandmoodulid, vaid arhitektuuri lahutamatud komponendid. Süsteemid rakendatakse kliendi turvalises pilvekeskkonnas või kohapeal, tagades, et andmed ei lahku kunagi ettevõtte kontrolli alt. Rollipõhine juurdepääsukontroll, täielikud auditeerimisjäljed ja krüptimine kaitsevad tundlikku teavet igal tasandil. See turvaarhitektuur on eriti oluline rangete regulatiivsete nõuetega tööstusharudes, alates farmaatsiast ja lennundusest kuni autotööstuseni.

Euroopa isikuandmete kaitse üldmäärus (GDPR) seab tehisintellekti kasutamisele spetsiifilised nõuded. Tehisintellekti süsteemid peavad järgima selliseid põhimõtteid nagu eesmärgi piiramine ja andmete minimeerimine, pakkuma läbipaistvat teavet oma toimimise kohta ning tagama andmesubjekti õigused, nagu juurdepääs, kustutamine ja vastuväited. Üksikisikutele olulist mõju avaldavate automatiseeritud otsuste puhul on vaja täiendavaid kaitsemeetmeid, sealhulgas õigust inimese poolsele läbivaatamisele. Uus ELi masinamäärus 2023/1230 ja tehisintellekti määrus 2024/1689 laiendavad neid nõudeid, et lisada tööstuskeskkonnas kasutatavate autonoomsete süsteemide ja iseõppivate masinate konkreetsed turvasätted.

Tootjad peavad rakendama ohutusahelaid, mis piiravad iseõppivate süsteemide tööd õppefaasides määratletud riskiparameetritega. Mobiilsetele autonoomsetele masinatele, näiteks ladudes kasutatavatele juhita transpordisüsteemidele, kehtivad spetsiaalsed tervise- ja ohutusnõuded. Tugevad küberturvalisuse meetmed peavad hõlmama ohutusahelaid, mis hoiavad ära võrgurünnakutest ja süsteemi ohtudest tuleneva ohtliku masinate käitumise. Inimeste kõrval töötavate koostöörobotite jaoks peavad uued ohutuslahendused käsitlema nii liikuvate osade füüsilisi riske kui ka psühholoogilisi stressoreid koostöökeskkondades.

Võitlus tehisintellekti talentide pärast ja oskuste puudujääk

Tehisintellekti alase oskusteabe puudumine on üks olulisemaid takistusi tehnoloogia kasutuselevõtul. Nash Squaredi uuring näitab, et tehisintellekti oskuste puudujääk ületab nüüd isegi suurandmete ja küberturvalisuse oma, mistõttu tehnoloogiajuhid otsivad meeleheitlikult talente. Ligikaudu 51 protsenti tegevjuhtidest teatab ebapiisavatest teadmistest tehisintellekti mudelite ja tööriistade kohta juhtkonna ja juhatuse tasandil. See teadmiste puudujääk põhjustab märkimisväärset vastumeelsust investeerimisotsuste tegemisel.

Finants- ja tootmissektoris teatab umbes 40 protsenti tööandjatest tehisintellekti kasutuselevõtu takistuseks olulistest oskuste puudujääkidest. Probleemi süvendab tehnoloogia kiire areng. Tehisintellektiga seotud ametikohtade arv on Euroopas viimase viie aasta jooksul kasvanud 71 protsenti aastas, mis näitab tihedat konkurentsi asjakohaste teadmiste pärast. Tehisintellekti oskustega spetsialistide palk on keskmiselt 56 protsenti kõrgem kui kolleegidel, kellel neid oskusi pole – see on enam kui kaks korda rohkem kui eelmisel aastal.

Edukad organisatsioonid ei lahenda seda probleemi mitte peamiselt välise värbamise, vaid olemasoleva tööjõu süstemaatilise oskuste täiendamise kaudu. Juhtivad ettevõtted käivitavad tehisintellekti akadeemiaid ja nõudmisel pakutavaid koolitusplatvorme, mida sageli juhib personaliosakond, et arendada sisemist tehisintellekti oskusteavet ulatuslikult. Mõned pakuvad koolituse läbinud töötajatele ametlikke tehisintellekti sertifikaate või märke, muutes oskuste täiendamise pidevaks ja stiimulitel põhinevaks protsessiks.

On ülioluline, et koolitus ei oleks mõeldud ainult tehnilisele personalile või andmeteadlastele. Esmase tasandi töötajad, juhid ja isegi tippjuhid vajavad haridust tehisintellekti põhitõdede ja rakenduste osas, mis on nende konkreetse rolliga seotud. Ka koolituse iseloom areneb pidevalt. Paljud organisatsioonid ühendavad traditsioonilist klassiruumis toimuvat õpet praktilise õppega, näiteks interaktiivsete töötubadega, kus meeskonnad harjutavad tehisintellekti tööriistade kasutamist reaalsete äriprobleemide lahendamisel. See vastab peamisele vajadusele: töötajad õpivad kõige paremini turvalistes keskkondades katsetades.

Ennustav hooldus kui näide

Ennustavat hooldust peetakse tööstuses üheks küpsemaks tehisintellekti rakenduseks ja see domineeris 2024. aastal tootmise tehisintellekti turul. Selle arengu põhjuseks on kasvav keskendumine seadmete rikete vähendamisele, seisakuaja minimeerimisele ja tehase kasutamise optimeerimisele. Erinevate sektorite tootjad on üha enam rakendanud tehisintellektil põhinevaid ennustussüsteeme, mis analüüsivad andurite andmeid, tuvastavad anomaaliaid ja ennustavad seadmete rikkeid enne nende tekkimist. See ennetav lähenemisviis võimaldab õigeaegseid sekkumisi, hoiab ära kulukad katkestused ja suurendab üldist tootmise efektiivsust.

Peamised tööstusharud, nagu autotööstus, rasketehnika, energeetika ja pooljuhtide tootmine, seavad esikohale ennustava hoolduse, eriti kapitalimahukates ja suuremahulistes tegevustes, kus ootamatud rikked võivad põhjustada olulisi kahjusid. Asjade interneti ja pilveplatvormidega integreeritud tehisintellekti algoritmid võimaldavad reaalajas seisundi jälgimist ja intelligentset diagnostikat, pakkudes selget eelist traditsiooniliste reaktiivsete või ajapõhiste hooldusmeetodite ees. Tehisintellektil põhinevate teadmiste laialdane kasutamine rikete ennetamiseks, hooldusgraafikute optimeerimiseks ja varuosade kadude minimeerimiseks on selle segmendi juhtpositsioonile oluliselt kaasa aidanud.

Ennustava hoolduse investeeringutasuvus, mis tuleneb seadmete paremast kättesaadavusest, varade pikemast elueast ja tööjõukulude vähenemisest, muudab selle tootjate jaoks strateegiliseks fookuseks. Strateegilisi ennustava hoolduse programme rakendavad ettevõtted avastavad majanduslikku kasu, mis ulatub kaugemale otsestest kulude kokkuhoiust, sealhulgas varade kasutamise paranemine 35–45 protsenti, varude kulude vähenemine 50–60 protsenti ja tootmisvõimsuse suurenemine 20–25 protsenti.

Üks ülemaailmne tootja võttis CNC-masinatele ja robotsüsteemidele kasutusele ennustava hoolduse, vähendades seadmete rikkeid aasta jooksul 40 protsenti, mille tulemuseks oli märkimisväärne kulude kokkuhoid ja sujuvam tootmisprotsess. Üks elektriettevõte kasutas ennustavat hooldust turbiinide ja generaatorite jälgimiseks, tuvastades hooldusvajadused varakult ja säästes aastas 500 000 dollarit, vähendades samal ajal oluliselt töökatkestusi. Frito-Lay kasutab oma seadmetes andurite komplekti, et ennustada mehaanilisi rikkeid enne nende tekkimist, võimaldades seadmete hooldusele ennetavamat lähenemist. Esimesel aastal, mil Frito-Lay kasutas tehisintellektil põhinevat ennustavat hooldust, ei esinenud Frito-Lay seadmetel ühtegi ootamatut riket.

Kvaliteedikontroll masinnägemise abil

Tehisintellekt on arvutinägemise kaudu kvaliteedikontrolli revolutsiooniliselt muutmas, automatiseerides visuaalseid kontrolle ja võimaldades defektide tuvastamist reaalajas. Traditsioonilised käsitsi teostatavad kontrollimeetodid on aeganõudvad, ebajärjekindlad ja veaohtlikud isegi siis, kui neid teevad kogenud kvaliteedikontrolli inspektorid. Tehisintellekti integreerimine kõrglahutusega pildistamise ja intelligentse tarkvaraga võimaldab nüüd tootjatel defekte reaalajas tuvastada, jäätmeid vähendada ja tootmisliine enneolematu täpsusega optimeerida.

Erinevalt reeglipõhistest süsteemidest, mis nõuavad eelnevalt määratletud kriteeriume ja järjepidevaid defektitüüpe, õpivad tehisintellektil põhinevad pilditöötlussüsteemid mustreid ulatuslikest pildiandmestikest. Need suudavad tuvastada anomaaliaid ja kõrvalekaldeid, isegi neid, mida pole varem esinenud, mistõttu on need eriti tõhusad dünaamilistes tootmiskeskkondades, kus tootekujundus või materjalid sageli muutuvad. Süvaõppe algoritmide abil eristavad need süsteemid täpsemalt vastuvõetavaid tootevariatsioone ja tegelikke defekte, vähendades oluliselt nii valepositiivseid kui ka valenegatiivseid tulemusi.

Selliste tööstusharude jaoks nagu pooljuhtide tootmine või meditsiiniseadmete tootmine, kus mikromeetriline täpsus on oluline, pakub tehisintellektil põhinev masinnägemine suuremahuliseks tootmiseks vajalikku järjepidevust ja kiirust. Need süsteemid saavad hakkama sagedaste tootemuudatustega ja kohaneda kiiresti uute tootetüüpide, disainide või SKU-dega ilma aeganõudva ümberprogrammeerimise või käsitsi kalibreerimiseta. Need tunnevad ära ja kontrollivad laia valikut tekstuure, värve, pindu ja pakenditüüpe, säilitades kontrollitäpsuse erinevate tootesarjade lõikes.

Stuttgardis asuv keskmise suurusega autotööstuse tarnija võttis kasutusele arvutinägemisel põhineva tehisintellektil põhineva kvaliteedikontrollisüsteemi. Lahendus kontrollib päevas üle 10 000 detaili, vähendab kontrolliaega 60 protsenti ja tuvastab defektid, mis käsitsi kontrollimisel sageli märkamata jäävad. Täiustatud süsteemid saavutavad nüüd üle 90 protsendilise defektide avastamise määra, vähendades samal ajal tööjõukulusid enam kui 90 protsenti ja pakkudes 90-protsendilist reaalajas nähtavust ja hoiatusi.

Siit saate teada, kuidas teie ettevõte saab kiiresti, turvaliselt ja ilma kõrgete sisenemisbarjäärideta rakendada kohandatud tehisintellekti lahendusi.

Hallatud tehisintellekti platvorm on teie igakülgne ja muretu tehisintellekti pakett. Keerulise tehnoloogia, kalli infrastruktuuri ja pikkade arendusprotsesside asemel saate spetsialiseerunud partnerilt teie vajadustele vastava võtmed kätte lahenduse – sageli juba mõne päeva jooksul.

Peamised eelised lühidalt:

⚡ Kiire teostus: Ideest rakenduseni päevade, mitte kuude jooksul. Pakume praktilisi lahendusi, mis loovad kohest väärtust.

🔒 Maksimaalne andmeturve: Teie tundlikud andmed jäävad teie kätte. Garanteerime turvalise ja nõuetele vastava töötlemise ilma andmeid kolmandate osapooltega jagamata.

💸 Finantsriski pole: maksate ainult tulemuste eest. Suured esialgsed investeeringud riist- ja tarkvarasse või personali jäävad täielikult ära.

🎯 Keskendu oma põhitegevusele: Keskendu sellele, mida sa kõige paremini oskad. Meie tegeleme sinu tehisintellekti lahenduse kogu tehnilise juurutamise, käitamise ja hooldusega.

📈 Tulevikukindel ja skaleeritav: teie tehisintellekt kasvab koos teiega. Tagame pideva optimeerimise ja skaleeritavuse ning kohandame mudeleid paindlikult uutele nõuetele.

Lisateavet selle kohta siin:

• Hallatud tehisintellekti lahendus – tööstuslikud tehisintellekti teenused: konkurentsivõime võti teenuste, tööstuse ja masinaehituse sektoris

Tarneahela optimeerimine intelligentsete algoritmide abil

Tehisintellekt muudab tarneahela juhtimist täpsema nõudluse prognoosimise, optimeeritud varude haldamise ja intelligentse marsruudiplaneerimise kaudu. Amazon kasutab tehisintellektil põhinevat nõudluse prognoosimist, et tagada varude taseme optimeerimine vastavalt tulevastele toote populaarsuse tipphetkedele või langustele, saavutades selle enam kui 400 miljoni toote puhul minimaalse inimese sekkumisega. Ettevõte kasutab tehisintellekti ka defitsiidis või suure nõudlusega toodete automaatseks ümbertellimiseks.

Walmart on välja töötanud patenteeritud tehisintellektil ja masinõppel põhineva logistikalahenduse nimega Route Optimization, mis optimeerib sõidumarsruute reaalajas, maksimeerib pakkimisruumi ja minimeerib läbisõitu. Selle tehnoloogia abil on Walmart oma marsruutidelt eemaldanud 30 miljonit juhimiili, säästes 94 miljonit naela CO2 heitkoguseid. Logistikateenuse pakkuja GXO oli üks esimesi ettevõtteid, kes võttis kasutusele tehisintellektil põhineva varude loendamise. Süsteem suudab skannida kuni 10 000 kaubaalust tunnis ning genereerida reaalajas varude loendusi ja teadmisi.

JD Logistics on avanud mitu iseteeninduslikku ladu, mis kasutavad kaupade optimaalse paigutuse määramiseks tehisintellektil põhinevat tarneahela tehnoloogiat. See tehisintellekti rakendamine tarneahela haldamises aitas JD Logisticsil suurendada saadaolevate laoüksuste arvu 10 000-lt 35 000-le ja parandada tegevuse efektiivsust 300 protsenti. Lineage Logistics kasutab tehisintellekti algoritmi, et tagada toidu saabumine sihtkohta õigel temperatuuril. Algoritm ennustab, millal konkreetsed tellimused lattu saabuvad või sealt lahkuvad, võimaldades lao töötajatel kaubaaluste tõhusa positsioneerimise abil ettevalmistusi teha. See tehisintellekti kasutamine tarneahelas võimaldas Lineage Logisticsil suurendada tegevuse efektiivsust 20 protsenti.

Tehisintellekti kasutuselevõtu tootlikkuse paradoks

Tehisintellekti tootlikkuse paradoks: miks majanduslangus tuleb esimesena – ja siis kasv plahvatab

Hiljutised uuringud näitavad keerulisemat reaalsust kui lihtsalt lubadus kohesest tootlikkuse kasvust. Uuringud tehisintellekti kasutuselevõtust USA tootmisettevõtetes näitavad, et tehisintellekti kasutuselevõtt viib sageli mõõdetava, kuid ajutise tulemuslikkuse languseni, millele järgneb toodangu, tulude ja tööhõive tugevam kasv. See nähtus järgib J-kõvera trajektoori ja aitab selgitada, miks tehisintellekti majanduslik mõju on kohati pettumust valmistanud, hoolimata selle transformatiivsest potentsiaalist.

Lühiajalised kahjud olid suuremad vanemate ja väljakujunenud ettevõtete puhul. Noorte ettevõtete andmed näitasid, et kahjusid sai teatud äristrateegiatega leevendada. Vaatamata varajastele kahjumitele näitasid tehisintellekti varased kasutuselevõtjad aja jooksul tugevamat kasvu. Uuring näitab, et tehisintellekti kasutuselevõtt kipub lühiajaliselt tootlikkust takistama, kusjuures ettevõtted kogevad pärast tehisintellekti tehnoloogiate kasutamise alustamist mõõdetavat tootlikkuse langust. Isegi pärast suuruse, vanuse, kapitalivaru, IT-infrastruktuuri ja muude tegurite kontrollimist leidsid teadlased, et organisatsioonid, mis rakendasid tehisintellekti ärifunktsioonide jaoks, kogesid tootlikkuse langust 1,33 protsendipunkti võrra.

See langus ei ole lihtsalt algusprobleemide küsimus, vaid viitab sügavamale ebakõlale uute digitaalsete tööriistade ja vananenud tegevusprotsesside vahel. Ennustava hoolduse, kvaliteedikontrolli või nõudluse prognoosimise jaoks kasutatavad tehisintellekti süsteemid nõuavad sageli ka investeeringuid andmeinfrastruktuuri, töötajate koolitamisse ja töövoo ümberkujundamisse. Ilma nende täiendavate elementideta võivad isegi kõige arenenumad tehnoloogiad toimida kehvasti või tekitada uusi kitsaskohti.

Vaatamata mõnede ettevõtete esialgsetele kahjudele leidis uuring selge taastumise ja lõpuks paranemise mustri. Pikema perioodi jooksul edestasid tehisintellekti kasutusele võtnud tootmisettevõtted oma konkurente, kes seda ei võtnud, nii tootlikkuse kui ka turuosa poolest. See taastumine järgnes esialgsele kohanemisperioodile, mille jooksul ettevõtted täiustasid protsesse, laiendasid digitaalseid tööriistu ja kasutasid ära tehisintellekti süsteemide genereeritud andmeid. Suurima kasvu saavutasid ettevõtted, mis olid juba enne tehisintellekti kasutuselevõttu digitaalselt küpsed.

Masinõpe kui alus

Masinõppe segment hõivas 2024. aastal tootmisvaldkonna tehisintellekti turu suurima osa, mis rõhutab selle olulist rolli andmepõhise otsustusprotsessi, protsesside optimeerimise ja adaptiivse automatiseerimise edendamisel kogu tööstusharus. Tootjad toetuvad üha enam masinõppe algoritmidele, et analüüsida andurite, masinate ja ettevõtte süsteemide genereeritud märkimisväärseid operatiivandmeid, paljastades mustreid ja korrelatsioone, mida tavapärased meetodid võivad kahe silma vahele jätta.

See võimekus võimaldab ettevõtetel suurendada tootmise efektiivsust, parandada kvaliteedikontrolli ja kiiresti kohaneda muutuvate turutingimustega. Sellised tööstusharud nagu autotööstus, elektroonika ning metalli- ja rasketehnika tootmine on masinõpet kasutanud mitmesuguste rakenduste jaoks, sealhulgas nõudluse prognoosimiseks, ennustavaks hoolduseks, anomaaliate tuvastamiseks ja protsesside optimeerimiseks. Tehnoloogia võime õppida ja täiustada end reaalajas andmete põhjal muudab selle eriti väärtuslikuks dünaamilistes keskkondades, mida iseloomustavad keerulised protsessid ja varieeruvus.

Masinõppe integreerimine tööstuslike IoT platvormide, pilvandmetöötluse ja servaseadmetega on oluliselt laiendanud selle rakendusala nii diskreetses kui ka protsessitootmises. Selle võime automatiseerida otsuste tegemist, vähendada inimlikke vigu ja tuvastada varjatud ebatõhususi on kinnistanud masinõppe staatust fundamentaalse tehisintellekti tehnoloogiana. Kuna tootjad püüdlevad parema paindlikkuse, skaleeritavuse ja konkurentsivõime poole, on masinõpe kujunenud tootmissektori tehisintellekti sektoris kõige laialdasemalt kasutusele võetud ja mõjukamaks tehnoloogiaks.

Digitaalsed kaksikud ja simulatsioonipõhine disain

Digitaalsed kaksikud on üks paljulubavamaid arenguid tööstuslikus tehisintellektis. Need füüsiliste varade, protsesside või süsteemide virtuaalsed koopiad võimaldavad ettevõtetel läbi viia ulatuslikke simulatsioone ja jõudluse optimeerimist. See etapp hõlmab tuhandete simuleeritud tööjärjestuste käivitamist, et tuvastada süsteemi kitsaskohti, mahutavuse piiranguid ja efektiivsuse võimalusi. Täiustatud optimeerimistehnikad, sealhulgas geneetilised algoritmid, Bayesi optimeerimine ja sügav tugevdusõpe, võimaldavad digitaalsetel kaksikutel maksimeerida tegevuse efektiivsust.

Tehisintellekti ja masinõppe integreerimine laiendab digitaalsete kaksikute võimalusi märkimisväärselt tavapärasest simulatsioonivõimekusest kaugemale. Need tehnoloogiad võimendavad digitaalsete kaksikute loomupärast dünaamikat, tõstes need intelligentseteks ja ennasttäistavateks süsteemideks. Tehisintellektil põhinevad digitaalsed kaksikud suudavad ennustada seadmete rikkeid ja soovitada parandusmeetmeid enne probleemide tekkimist, muutes tootmisoperatsioone ennustava analüüsi ja autonoomsete otsustusvõimaluste abil.

BMW kasutab tehisintellektil põhinevaid tööriistu ennustava hoolduse jaoks, suurendades tootlikkust 30 protsenti ja vähendades optimeeritud tootmisplaanide kaudu energiakulusid. Mercedes-Benzist sai esimene tootja, kes sai 3. taseme autonoomse sõidu sertifikaadi, mis põhineb tehisintellektil põhinevatel süsteemidel, mida on treenitud enam kui 10 000 katsesõiduki andmetega. Digitaalsete kaksikute ülemaailmne turg ulatus 2023. aastal 16 miljardi dollarini ja kasvab keskmiselt 38 protsenti aastas.

Tootmisorganisatsioonid kasutavad digitaalseid kaksikuid mitme kriitilise funktsiooni jaoks: virtuaalne prototüüpimine disainifaasis, vähendades seeläbi füüsiliste iteratsioonide arvu enne tootmist; tootmisprotsessi optimeerimine ebatõhususte tuvastamiseks ja algpõhjuste analüüsi läbiviimiseks; kvaliteedijuhtimine reaalajas hälbe tuvastamise ja materjalide analüüsi abil; ning tarneahela ja logistika optimeerimine, eriti just-in-time tootmise jaoks.

Muutuste juhtimine ja organisatsiooni ümberkujundamine

Edukas tehisintellekti integreerimine nõuab palju enamat kui lihtsalt tehnoloogia rakendamist. Muutuste juhtimine muutub kriitiliseks eduteguriks, kui organisatsioonid võtavad kasutusele tehisintellekti süsteeme. Kultuuriline vastuseis, mure töökoha turvalisuse pärast ja tehisintellekti võimete mõistmise puudumine võivad oluliselt takistada nende omaksvõttu. Juhtivad ettevõtted käsitlevad tehisintellekti kasutuselevõttu tervikliku organisatsioonilise ümberkujundamisena, mis nõuab struktureeritud lähenemisviise kõigi sidusrühmade ettevalmistamiseks ja kaasamiseks.

Muutuste juhtimise tuum seisneb töötajate aktsepteerimise ja pühendumise edendamises eelseisvatele muudatustele. See hõlmab vajalike muudatuste analüüsimist, selge rakenduskava väljatöötamist, selget ja läbipaistvat suhtlust kõigi sidusrühmadega ning koolitust ja täiendõpet mõjutatud töötajatele. Töötajad, kes on kindlalt veendunud, et kõik nende oskused jäävad järgmise kolme aasta jooksul asjakohaseks, on peaaegu kaks korda motiveeritumad kui need, kes usuvad, et nende oskused muutuvad ebaoluliseks.

Töötajad, kes tunnevad end oma professionaalses arengus toetatuna, on 73 protsenti motiveeritumad kui need, kes teatavad kõige vähem toetusest, mistõttu on õppimisele juurdepääs üks tugevamaid motivatsiooni ennustajaid. Uuringud näitavad aga, et tööandjate professionaalse arengu jõupingutused on ebaühtlased. Ainult 51 protsenti mitte-juhtidest tunneb, et neil on õppimiseks ja arenguks vajalikud ressursid, võrreldes 72 protsendiga tippjuhtidest. Kuigi 75 protsenti generatiivse tehisintellekti igapäevastest kasutajatest tööl tunneb, et neil on õppimiseks ja arenguks vajalikud ressursid, tunneb sama vaid 59 protsenti harvaesinevatest kasutajatest.

Edukad organisatsioonid käivitavad tehisintellekti akadeemiaid ja nõudmisel pakutavaid koolitusplatvorme, mida sageli juhivad personaliosakonnad, et arendada sisemisi tehisintellekti võimekusi ulatuslikult. Mõned on hakanud pakkuma koolituse läbinud töötajatele ametlikke tehisintellekti sertifikaate või märke, muutes professionaalse arengu ühekordsest sündmusest pidevaks, stiimulipõhiseks protsessiks. Oluline on see, et koolitus ei ole mõeldud ainult tehnilisele personalile või andmeteadlastele. Esmase tasandi teadmustöötajad, juhid ja isegi tippjuhid vajavad haridust tehisintellekti põhitõdede ja nende rolliga seotud rakenduste kohta.

Saksamaa globaalses tehisintellekti konkurentsis

Saksamaa on oma tehisintellekti ümberkujundamises kriitilises pöördepunktis. Saksamaa tehisintellekti turu maht ulatus 2025. aastal 9,04 miljardi euroni ja riigis tegutseb 1250 tehisintellekti ettevõtet. Suurte Saksa ettevõtete seas, kus töötab 250 või enam töötajat, ulatus tehisintellekti kasutuselevõtt 15,2 protsendini. Üle 70 protsendi Saksamaa ettevõtetest plaanib 2025. aastal investeerida tehisintellekti, et kiirendada andmeanalüüsi, protsesside automatiseerimist, uusi tooteid ja ärimudeleid ning suurendada tulusid.

Saksamaal on tootmissektor tehisintellekti kasutuselevõtu teerajaja, kus 42 protsenti tööstusettevõtetest kasutab tootmises tehisintellekti. Tootmine on kõige sagedamini kasutatav rakendus. Suured ettevõtted kasutavad tehisintellekti palju sagedamini (66 protsenti) kui väikesed ettevõtted (36 protsenti). Sektorite lõikes on tehisintellekti kõige sagedasemad kasutajad äriteenuste pakkujad (55 protsenti), millele järgnevad masinaehitus, elektrotehnika ja autotööstus (veidi alla 40 protsendi).

Baden-Württemberg positsioneerib end koos Cyber ​​Valleyga, mis on Euroopa suurim tehisintellekti uurimisvõrgustik. Ülikoolid nagu Tübingen ja Max Plancki Instituut teevad tihedat koostööd Boschi, Amazoni ja teistega. Tulemused on käegakatsutavad: Bosch teatab 500 miljoni euro suurusest efektiivsuse kasvust 15 tehases tänu tehisintellektiga toetatud kvaliteedikontrollile ja ennustavale hooldusele. Ka autosektor seab uusi standardeid. Mercedes-Benzist sai esimene tootja, kes sai heakskiidu 3. taseme autonoomsele sõidule, mis põhineb tehisintellekti süsteemidel, mida on treenitud enam kui 10 000 katsesõiduki andmetega.

Baierimaa rõhutab läbipaistvust ja on teinud Saksa ettevõtetest praktilise ja usaldusväärse tehisintellekti kasutuselevõtu etaloni Euroopas. Aastatel 2022–2024 kaasas München 1,2 miljardit eurot riskikapitali, mis toetas enam kui 450 tehisintellekti ettevõtet. Investeeringud kvantarvutusse ja tehisintellekti kirjaoskuse programmidesse muudavad Baierimaa ülemaailmse nähtavusega innovatsioonikeskuseks.

Väikesed ja keskmise suurusega ettevõtted seisavad silmitsi eriliste väljakutsetega

Tehisintellekti kasutuselevõtt tekitab erilisi väljakutseid väikestele ja keskmise suurusega ettevõtetele (VKEdele). Ligikaudu 43 protsendil VKEdest pole plaanis tehisintellekti rakendada ning klientidega suhtlevad ettevõtted näitavad üles erilist vastumeelsust. Tehisintellekti rakendamise peamine takistus tuleneb piiratud organisatsioonilisest arusaamast ja asjatundlikkusest. Ligi pooled kõigist VKEdest väljendasid olulist muret tehisintellekti täpsuse pärast ja nõudsid tugevaid järelevalvemehhanisme. Ettevõtted vajavad tehnoloogilistelt lahendustelt järjepidevat ja usaldusväärset jõudlust. Tehisintellekti süsteemid, millel on ettearvamatud kulutused või puudub läbipaistvus, võivad õõnestada organisatsiooni usaldust.

Edukas tehisintellekti integreerimine nõuab enamat kui lihtsalt tehnoloogilisi investeeringuid. See nõuab põhjalikku strateegilist planeerimist, töötajate koolitamist ja kultuurilist kohanemist. VKEd peavad välja töötama selged tegevuskavad, mis viivad tehisintellekti võimekuse vastavusse konkreetsete ärieesmärkidega, haldama võimalikke tööjõu häireid ja looma toetavaid tehnoloogilisi infrastruktuure. Soovitatav on etapiviisiline rakendusstrateegia, mis minimeerib riske ja suurendab organisatsiooni usaldust.

Rakendusraamistik hõlmab tavaliselt kolme kriitilist etappi: esialgne uurimine kulutõhusate tehisintellekti tööriistade abil tehnilise oskusteabe loomiseks; järkjärguline integreerimine sihipäraste tehisintellekti lahenduste väljatöötamise kaudu konkreetsete operatiivülesannete jaoks; ja edasijõudnud kohandamine patenteeritud tehisintellekti mudelite loomise kaudu, mis on kooskõlas ainulaadsete ärivajadustega. Organisatsioonid peaksid keskenduma terviklike tugiinfrastruktuuride loomisele, mis hõlmavad juurdepääsu ekspertide tehnoloogilisele juhendamisele, tehisintellekti tööriistade integreerimist olemasolevate tootlikkusplatvormidega, selgete juhtimis- ja eetiliste raamistike loomist ning pideva õppimise ja kohanemise mehhanismide loomist.

Tarnijaga seotus ja strateegiline sõltumatus

Sõltuvus ühest tehisintellekti pakkujast kujutab endast märkimisväärset strateegilist riski. Pakkujaga seotus tekib siis, kui süsteem on ühe pakkujaga nii tihedalt seotud, et teisele üleminek muutub ebapraktiliseks või kulukaks. Tehisintellekti ja masinõppe puhul tähendab see sageli koodi kirjutamist otse pakkuja SDK või API vastu. Kuigi ühe pakkuja kasutamine võib esialgu tunduda lihtne, tekitab see ohtlikke sõltuvusi. Kui integratsioon kasutab pakkuja oma API-kõnesid, muutub teenuse vahetamine keeruliseks, kui teenus muutub kättesaamatuks, muudab oma tingimusi või võtab kasutusele uue mudeli.

Tehisintellekti lüüsid takistavad tarnijaga seotust, varjates tarnija andmed. Kuna rakendus suhtleb ainult värava ühtse API-ga, ei ole tarnijapõhised lõpp-punktid kunagi kõvakodeeritud. Kasutades avatud standardeid, näiteks OpenAI-ga ühilduvat API-t, saavad ettevõtted erinevate tarnijate vahel vahetada ilma koodi ümber kirjutamata. See lahtisidumine on pikaajalise paindlikkuse jaoks kriitilise tähtsusega ja hoiab ära sõltuvuse üksikutest tehnoloogiapakkujatest.

Kaasaegsed hallatud tehisintellekti platvormid rakendavad LLM-agnostilist arhitektuuri, tagades sõltumatuse üksikutest müüjatest, nagu OpenAI või Google. Ettevõtted saavad vahetada erinevate keelemudelite vahel, teisaldada töökoormusi pilvede vahel või isegi ise hostida mudeleid ilma rakenduskoodi ümber kirjutamata. Andmevormingud ja protokollid põhinevad avatud standarditel, mis võimaldab andmeid eksportida ja analüüsida mis tahes tööriistaga, vältides seeläbi seotust andmemüüjaga.

Autonoomsete tööstussüsteemide tulevik

Eksperdid ennustavad, et 2030. aastaks areneb tööstuslik tehisintellekt abisüsteemidest täielikult autonoomseteks toiminguteks. Tootmises jälgivad, analüüsivad ja juhivad tehisintellekti süsteemid iseseisvalt keerulisi protsesse reaalajas, tehes sekundi murdosa jooksul otsuseid töövoogude optimeerimiseks ilma inimese sekkumiseta. See ümberkujundamine nõuab usalduse loomist tehisintellekti jõudluse ja usaldusväärsuse vastu, kuna tootjad peavad olema kindlad, et delegeerivad juhtimise autonoomsetele süsteemidele, mis on võimelised käsitlema väga paindlikke, kohandatud ja kiireid protsesse.

Äärealade tehisintellekt ja masinõpe ennustava juhtimise jaoks on võtmetrend. Tehisintellekt on migreerunud pilvest serva, võimaldades manustatud seadmetel andurite andmeid lokaalselt töödelda ja reaalajas reageerida. See vähendab ajakriitiliste otsuste latentsusaega, võimaldab käitumismudelitel põhinevat ennustavat hooldust ja suurendab vastupidavust, vähendades sõltuvust pilveinfrastruktuurist. Pöörlevate seadmete anomaaliate tuvastamine vibratsiooni ja masinõppe mudelite abil, ennustav kvaliteedikontroll tootmisliinidel arvutinägemise abil ning adaptiivne protsesside optimeerimine keemia- ja toiduainetetööstuses on muutunud reaalsuseks.

Koostöörobotid ja autonoomsed süsteemid muudavad inimese ja masina interaktsiooni. Samal ajal kui traditsioonilised tööstusrobotid on puuridesse piiratud, jagavad koostöörobotid ja autonoomsed mobiilrobotid ruumi inimestest töötajatega. Ohutu teekonna planeerimine 3D-andurite ja tehisintellekti abil, paindlik ümberprogrammeerimine muutuvate ülesannete jaoks ning sujuv integreerimine MES- ja WMS-süsteemidega võimaldavad uusi rakendusstsenaariume. Nende hulka kuuluvad prügikastide komplekteerimine ja kokkupanek hübriidliinidel, autonoomne materjalide transport nutikates ladudes ning kontrolli- ja hooldustööd ohtlikes piirkondades.

Järgmised viis aastat annavad tööstusautomaatikale uue tähenduse, ühendades reaalajas juhtimise tehisintellektiga, ühenduvuse küberturvalisusega ning füüsilised süsteemid digitaalsete kaksikutega. OEM-id, süsteemidisainerid ja tehnoloogiapakkujad, kes neid trende varakult omaks võtavad, ehitavad kohanemisvõimelisemaid, skaleeritavamaid ja tulevikukindlamaid platvorme. Üleminek automatiseerimiselt autonoomiale on peatselt saabumas ja ettevõtted, kes investeerivad praegu, kujundavad järgmise kümnendi tööstusmaastikku.

☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane

☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!

 

Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.

Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital

Ootan meie ühist projekti.

 

 

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajajate äriarendus / turundus / PR / mõõde

Xpert.digital on sügavad teadmised erinevates tööstusharudes. See võimaldab meil välja töötada kohandatud strateegiad, mis on kohandatud teie konkreetse turusegmendi nõuetele ja väljakutsetele. Analüüsides pidevalt turusuundumusi ja jätkates tööstuse arengut, saame tegutseda ettenägelikkusega ja pakkuda uuenduslikke lahendusi. Kogemuste ja teadmiste kombinatsiooni abil genereerime lisaväärtust ja anname klientidele otsustava konkurentsieelise.

Lisateavet selle kohta siin:

• Kasutage Xpert.digital 5 -kordist kompetentsi ühes paketis alates 500 €/kuus