Оптимизация цепочек поставок и прогнозное обслуживание в производственном секторе: ИИ меняет отрасль
Предварительная версия Xpert
Опубликовано: 22 декабря 2024 г. / Обновление от: 22 декабря 2024 г. — Автор: Конрад Вольфенштейн
Возможности для экономики: как ИИ будет способствовать дальнейшему развитию производственного сектора в 2025 году
Производственная отрасль переживает эпохальные перемены, и одной из движущих сил этих перемен является искусственный интеллект (ИИ). К 2025 году ИИ будет восприниматься не просто как вспомогательный инструмент, но и как стратегический двигатель, стимулирующий инновации, эффективность и устойчивость в отрасли. Эта трансформация не только изменит рабочие процессы, но и окажет глубокое влияние на бизнес-модели, стратегии устойчивого развития и конкурентоспособность компаний.
ИИ как движущая сила производственной революции
Автоматизация в обрабатывающей промышленности вышла на новый уровень. Хотя до сих пор ИИ использовался в основном для автоматизации повторяющихся процессов, теперь он способен принимать сложные решения и динамически адаптировать производственные системы. «ИИ становится для компаний стратегическим партнером, который не только оптимизирует процессы, но и позволяет создавать новые бизнес-модели», — подчеркивает отраслевой эксперт.
Благодаря способности анализировать огромные объемы данных в режиме реального времени ИИ позволяет производственным компаниям достигать беспрецедентной гибкости. Машины учатся контролировать и корректировать свою производительность самостоятельно, а компании могут делать точные прогнозы относительно будущих событий. Прогнозируемое обслуживание — это лишь один пример того, как ИИ может снизить затраты и минимизировать время простоя.
Устойчивое развитие как главный приоритет
Ключевой областью, в которой ИИ будет играть ключевую роль к 2025 году, является устойчивое развитие. Важность экологических, социальных и управленческих целей (ESG) значительно возросла в последние годы, и многие производственные компании поставили перед собой амбициозные цели в области климата. Тем не менее, часто существует разрыв между инвестициями компаний и областями, которые оказывают наибольшее воздействие на окружающую среду. ИИ помогает закрыть этот инвестиционный разрыв.
Системы искусственного интеллекта могут анализировать данные по всей цепочке создания стоимости: от закупок сырья до производства и логистики. Это позволяет компаниям более эффективно использовать свои ресурсы, сокращать выбросы и минимизировать отходы. «ИИ дает нам возможность не только принимать устойчивые решения, но и адаптировать их в режиме реального времени», — говорит представитель отрасли.
Примером этого является оптимизация цепочек поставок. ИИ может рассчитывать выбросы CO₂ на транспортных маршрутах и помогать компаниям выбирать более экологически чистые альтернативы. При этом производственные процессы контролируются таким образом, чтобы потребление энергии было сведено к минимуму. Интеллектуальные алгоритмы гарантируют, что машины будут работать только тогда, когда они действительно необходимы, и предлагают альтернативы, которые потребляют меньше энергии.
Повышение эффективности за счет интеллектуальной автоматизации
Помимо содействия устойчивому развитию, ИИ также способствует повышению эффективности производства. Использование роботов и производственных систем с поддержкой искусственного интеллекта значительно повышает производительность. Эти системы могут гибко адаптироваться к меняющимся производственным требованиям, что является важным преимуществом, особенно во времена глобальной неопределенности.
Решения на основе искусственного интеллекта позволяют быстрее выводить продукцию на рынок, обеспечивая при этом качество. Ошибки в производстве выявляются и исправляются на ранней стадии, сводя к минимуму отходы. «ИИ расширяет границы возможного в производстве. Мы видим совершенно новое измерение гибкости и точности», — сказал отраслевой эксперт.
Новые бизнес-модели и возможности благодаря ИИ
ИИ также открывает новые бизнес-модели для производственных компаний. Анализ больших объемов данных позволяет выявить тенденции и потребности клиентов на ранней стадии. Это позволяет компаниям предлагать персонализированные продукты и услуги, адаптированные к конкретным потребностям клиентов. Сервисизацию, то есть добавление услуг к продуктам, будет проще реализовать с помощью ИИ.
Другим примером является так называемое «производство без света», при котором полностью автоматизированные производственные мощности работают без присутствия человека. Это видение становится реальностью благодаря технологиям искусственного интеллекта, таким как машинное обучение, распознавание изображений и автономная робототехника.
Проблемы и возможности в борьбе с ИИ
Несмотря на все преимущества, использование ИИ также сопряжено с проблемами. Одним из самых больших препятствий является интеграция технологии в существующие системы. Многие производственные компании сталкиваются с вопросом, как успешно внедрить ИИ, не нарушая существующие процессы. Стратегическое партнерство и сотрудничество с поставщиками технологий играют здесь решающую роль.
Еще одним аспектом является обработка данных. «Данные — это новая нефть обрабатывающей промышленности, но их необходимо правильно обрабатывать и использовать», — поясняет эксперт. Компании должны обеспечить высокое качество своих данных и соблюдение правил защиты данных.
Влияние на мир труда также не следует недооценивать. В то время как ИИ создает новые рабочие места, некоторые традиционные профессии устаревают. Поэтому компании должны инвестировать в дальнейшее обучение своих сотрудников на раннем этапе, чтобы облегчить переход. Роль людей изменится: вместо ручной работы основное внимание будет уделяться мониторингу и управлению интеллектуальными системами.
Взгляд в будущее: обрабатывающая промышленность в 2025 году
К 2025 году ИИ выведет обрабатывающую промышленность в новую эру. Компании, которые используют эту технологию стратегически, повысят свою конкурентоспособность и в то же время будут работать более устойчиво. Интегрируя ИИ, они смогут не только сократить расходы, но и внести положительный вклад в жизнь общества.
Таким образом, ИИ в обрабатывающей промышленности будет способствовать следующим изменениям:
- Устойчивое производство: меньше потребления ресурсов, меньше выбросов, больше эффективности.
- Гибкость и оперативность: более быстрая адаптация к изменениям рынка и индивидуальным запросам клиентов.
- Новые бизнес-модели: от сервитизации к полностью автоматизированной «фабрике по отключению света».
- Повышенная эффективность: более высокая производительность при меньших затратах.
- Трансформация мира труда: новые возможности для высококвалифицированных рабочих мест.
Использование ИИ больше не является необязательным дополнением, а является решающим фактором для будущего обрабатывающей промышленности. Компании, которые сейчас инвестируют в эту технологию, закладывают основу для устойчивого успеха в быстро меняющемся мире.
🔄📈 Поддержка торговых платформ B2B – стратегическое планирование и поддержка экспорта и мировой экономики с помощью Xpert.Digital 💡
Торговые платформы типа «бизнес для бизнеса» (B2B) стали важной частью динамики мировой торговли и, таким образом, движущей силой экспорта и глобального экономического развития. Эти платформы предлагают значительные преимущества компаниям любого размера, особенно МСП – малому и среднему бизнесу – которые часто считаются основой немецкой экономики. В мире, где цифровые технологии становятся все более заметными, способность адаптироваться и интегрироваться имеет решающее значение для успеха в глобальной конкуренции.
Подробнее об этом здесь:
Искусственный интеллект в производственном секторе: разработки до 2025 года
Роль искусственного интеллекта в обрабатывающей промышленности
Искусственный интеллект (ИИ) играет все более важную роль в обрабатывающей промышленности и, как ожидается, принесет глубокие изменения в 2025 году. Это уже не просто практический инструмент для автоматизации производственных этапов, а, скорее, все более стратегический инструмент для перехода к большей конкурентоспособности, эффективности и устойчивости. Везде, где системы, поддерживаемые искусственным интеллектом, развивают свои возможности, возникают возможности, выходящие далеко за рамки простой оптимизации процессов. Но что именно это означает для компаний, работников и всей экономической среды?
«ИИ не только автоматизирует процессы, но теперь может сделать производственные компании в целом более гибкими и позволить им сбалансировать технологический прогресс с целями ESG». Это заявление ясно дает понять, что ИИ не должен ограничиваться только отдельными аспектами производства. Особенно в то время, когда компании все чаще приходится оценивать по экологическим и социальным стандартам, искусственный интеллект вносит важный вклад в ориентацию и контроль сложных цепочек создания стоимости. В следующих разделах рассказывается о том, как ИИ может быть использован в производстве к 2025 году и какие изменения он принесет в экономику.
1. От автоматизации к стратегической трансформации
Процессы автоматизации на основе искусственного интеллекта уже не являются редкостью в обрабатывающей промышленности. Многие компании уже используют роботизированные системы, алгоритмы машинного обучения и платформы, управляемые данными, чтобы сделать отдельные этапы производства более эффективными и экономичными. Следующий эволюционный шаг — превратить это избирательное повышение эффективности во всеобъемлющую стратегическую трансформацию. Системы искусственного интеллекта могут самостоятельно оптимизировать процессы, реагировать на изменения спроса и использовать прогнозный анализ, чтобы указать на возможные риски на ранней стадии. Таким образом, не только само производство становится более интеллектуальным и гибким, но и вся компания может быстрее адаптироваться к динамичным требованиям рынка.
«Это уже не просто инструмент, а стратегический пионер перемен». Эти изменения проявляются, прежде всего, в том, что все больше компаний осознают, какой вклад ИИ может внести в устойчивое, ресурсосберегающее и в то же время конкурентоспособное производство. . Даже если внедрение изначально потребует инвестиций в виде времени, денег и обучения, эти усилия окупятся, как только соответствующие решения искусственного интеллекта будут эффективно и по требованию интегрированы в повседневный бизнес.
2. Устойчивое развитие как корпоративный фокус и искусственный интеллект как ключевой фактор
В последние годы интерес к устойчивому развитию значительно возрос. В то же время многие компании осознают, что их деятельность необходимо оценивать по четким климатическим целям и строгим критериям ESG (экологические, социальные, управленческие). Растет разрыв между желанием действовать устойчиво и фактической реализацией. Зачастую это происходит потому, что компании не знают точно, в каких областях их инвестиции могут иметь наибольший эффект. Именно здесь в игру вступает ИИ: благодаря своей способности оценивать огромные объемы данных, делать выводы и давать рекомендации к действию в режиме реального времени, он может помочь направить капитал более конкретно в области, имеющие высокую экологическую и климатическую значимость.
Например, платформы анализа ИИ позволяют отслеживать весь жизненный цикл продукта: от выбора сырья до его транспортировки и переработки. На основе этой информации можно оценить, какие этапы производства являются особенно ресурсоемкими. Также можно увидеть, где можно провести оптимизацию с точки зрения потребления энергии и воды, выбросов загрязняющих веществ или отходов. Прогнозы на основе искусственного интеллекта также показывают, где сравнительно небольшие изменения могут оказать большое влияние на окружающую среду. Таким образом, инвестиционный разрыв в устойчивом развитии постепенно закрывается.
3. Оптимизация производственных процессов посредством прогнозного анализа
Ключевым вариантом использования ИИ в производстве является профилактическое обслуживание. Это включает в себя мониторинг машин и систем с целью прогнозирования и предотвращения ошибок и сбоев на ранней стадии. Модели обработки данных постоянно исследуют измеренные значения, такие как вибрации, температура или параметры качества продукции, и сравнивают их с историческими данными. При появлении признаков надвигающейся неисправности система может подать сигнал тревоги. Это позволяет компаниям предотвратить дорогостоящие простои производства и продлить срок службы своих систем. Результатом является меньший износ материала, снижение энергопотребления благодаря оптимальной работе машин и увеличение времени работы. Это означает, что не только экономия средств является прямым следствием таких приложений ИИ, но и важными шагами на пути к бережному использованию ресурсов.
Планирование производства также можно сделать более эффективным с помощью ИИ. Благодаря полностью интегрированным системам весь производственный процесс может быть объединен в сеть: от приема заказов и управления складом до логистики доставки. ИИ выявляет узкие места и неиспользуемые мощности, оптимизирует производственные планы и тем самым увеличивает загрузку машин и рабочих. При этом снижается риск перепроизводства, что, в свою очередь, снижает потребность в складских помещениях и снижает расход сырья. Если используются интеллектуальные алгоритмы, которые прогнозируют продажи и потребности в материалах на основе поведения клиентов или сезонных условий, всю цепочку поставок можно поддерживать гораздо более гибко и ответственно.
4. Адаптируемые сети создания стоимости
Сегодняшние производственные компании все чаще работают в глобальных сетевых цепочках поставок. Для этого необходима не только четкая координация действий поставщиков, производителей и торговых партнеров, но и умение гибко реагировать на краткосрочные внешние воздействия. Такие события, как стихийные бедствия, экономические кризисы или политические конфликты, могут привести к сбоям в цепочках поставок. «ИИ способен контролировать устойчивость всей цепочки создания стоимости и может помочь компаниям стать более экологичными». Это одно из самых больших преимуществ систем, поддерживаемых ИИ: они могут использовать анализ данных и моделирование для заранее выявления возможных узких мест». а сценарии действий предполагают минимизацию риска проблем с доставкой.
Кроме того, ИИ будет играть более важную роль в глобальной координации транспортных маршрутов. Интеллектуальные предложения маршрутов и данные в реальном времени могут использоваться для экономии миль, времени и топлива, например, избегая заторов на дорогах и собирая или объединяя доставки. Это не только означает снижение затрат, но и вносит ценный вклад в защиту климата. Для многих компаний такая оптимизация находится на переднем крае целей ESG. ИИ может начать прямо здесь и принимать решения, основанные на фактах, в пользу ресурсосберегающей логистики.
5. Новые бизнес-модели и дополнительная добавленная стоимость
Помимо повышения эффективности, ИИ открывает новые перспективы для инновационных бизнес-моделей в обрабатывающей промышленности. Одним из примеров являются модели обслуживания, аналогичные концепции «Оборудование как услуга». Машина или система остается собственностью производителя, пока клиент платит за ее использование. С помощью систем искусственного интеллекта интервалы технического обслуживания и производительность контролируются в режиме реального времени, что позволяет гарантировать оптимальную доступность системы. Обе стороны выигрывают: заказчик получает надежные условия производства, а производитель — постоянный поток доходов. Этот подход также имеет долгосрочные преимущества, поскольку производители напрямую заинтересованы в том, чтобы поддерживать системы в технически безупречном состоянии как можно дольше и минимизировать таким образом растрату ресурсов.
Кроме того, ИИ также обеспечивает услуги на основе данных, например, в виде цифровых двойников. Виртуальный образ реальной производственной среды создается для проведения моделирования и проверки возможных оптимизаций перед их внедрением на практике. На этой основе могут быть разработаны целенаправленные меры, ускоряющие производственные процессы и снижающие затраты без возникновения непредвиденных рисков. Такие цифровые двойники уже зарекомендовали себя в новаторских отраслях и к 2025 году станут частью стандартного репертуара во все большем количестве областей.
6. Требования к квалификации и обучение сотрудников
Поскольку ИИ становится все более распространенным в производственном секторе, требования к рабочей силе также меняются. Поскольку некоторые рутинные задачи становятся все более автоматизированными, растет спрос на персонал, обладающий навыками анализа данных, машинного обучения и управления процессами. Сотрудники должны научиться понимать, контролировать и оптимизировать системы искусственного интеллекта. Важно, чтобы компании своевременно инвестировали в возможности дальнейшего обучения, чтобы их сотрудники соответствовали этим будущим областям. Это не только приносит пользу самим сотрудникам, но и обеспечивает долгосрочную конкурентоспособность компании.
В то же время существует вероятность появления новых профилей вакансий в производственном секторе. Специалисты по искусственному интеллекту и аналитики данных часто тесно сотрудничают с экспертами по производству для разработки цифровых решений и подключения существующих систем. В случае успешной реализации привлекательность всей отрасли возрастает, поскольку границы между классическим производством и современными ИТ становятся все более размытыми. Задача состоит в том, чтобы сделать эту трансформацию социально приемлемой, вовлекая в процесс сотрудников, показывая им перспективы и рассматривая дальнейшее обучение как часть корпоративной стратегии, ориентированной на будущее.
7. Прозрачность и принятие
Какими бы многообещающими ни были возможности, предоставляемые ИИ, важно, чтобы эта технология использовалась ответственно. В частности, в тех областях, где человеческие ошибки или неполные данные могут иметь фатальные последствия, необходимо обеспечить надежность и надежность систем ИИ. Для достижения этой цели компаниям необходимы прозрачные процессы и четкие инструкции по разработке, обучению и обслуживанию решений искусственного интеллекта. Надежный ИИ означает не только то, что результаты верны и понятны, но также соблюдение требований по защите данных и этических принципов.
Опыт показал, что признание сотрудниками увеличивается, когда раскрываются преимущества, и нет необходимости опасаться неожиданных или «тайных» решений, принимаемых ИИ. Поэтому открытое общение о потенциале и ограничениях ИИ имеет важное значение. Предложения по обучению и информации помогают уменьшить страхи и создать общее понимание новых технологий. В конечном итоге ИИ будет работать наиболее эффективно там, где его воспринимают как надежную поддержку в повседневной работе.
8. Перспективы на будущее: перестройка бизнес-стратегий
Изменения, которые ИИ внесет в производство к 2025 году, не могут ограничиваться отдельными изолированными проектами. Скорее, следует ожидать, что компаниям придется адаптировать всю свою бизнес-стратегию, чтобы устойчиво получать выгоду от технологий искусственного интеллекта. Области производства, логистики, исследований, разработок и управления все больше сливаются друг с другом, поскольку ИИ обеспечивает интегрированный взгляд на все бизнес-процессы. Лицам, принимающим решения, и менеджерам поручено принять эти импульсы и спроектировать структуры компаний так, чтобы инновации в области ИИ можно было быстро протестировать и внедрить.
В то же время долгосрочная ориентация становится все более важной. «Для многих производственных компаний устойчивое развитие является главным приоритетом». Единые платформы искусственного интеллекта позволяют объединить все отделы, чтобы можно было обмениваться информацией и оценивать ее в режиме реального времени. Будь то потребление энергии, закупка материалов или планирование персонала – ИИ повсюду предоставляет информацию о том, как можно усовершенствовать или реструктурировать процессы, чтобы они стали более экономически эффективными и устойчивыми. Этот процесс постоянного совершенствования может стать значимым конкурентным фактором и оказать положительное влияние на имидж. Компании, которые участвуют в этом процессе на ранней стадии, имеют хорошие возможности для расширения доли рынка и позиционируют себя как пионеры экологически чистого и инновационного производства.
9. Экономические и социальные последствия
Экономические возможности, возникающие в результате использования ИИ, огромны. В то же время существуют и социальные последствия, которыми нельзя пренебрегать. Повышение производительности и снижение затрат могут привести к тому, что некоторые услуги станут дешевле и, следовательно, доступными для более широких слоев населения. Примеры этого включают более долговечные продукты, которые необходимо реже ремонтировать или заменять, или инновационные производственные процессы, которые укрепляют региональное расположение и сокращают длинные транспортные маршруты.
В то же время производство, в значительной степени управляемое искусственным интеллектом, может создать новые технологические конфликты, если, например, отдельные регионы или страны будут иметь меньший доступ к соответствующим данным или техническим ресурсам. Международное сотрудничество и ответственное регулирование могут помочь избежать подобных дисбалансов. Поскольку многие компании используют глобальные цепочки поставок, сотрудничество с поставщиками также играет важную роль в обеспечении последовательного и ответственного использования приложений ИИ.
10. ИИ как двигатель устойчивого прогресса
К 2025 году ИИ, несомненно, преобразует обрабатывающую промышленность – как на технологическом, так и на стратегическом уровне. «Инвестиционный разрыв в устойчивом развитии будет закрыт». Этот прогноз лежит в основе тенденции использования ИИ не только для сокращения затрат, но и для достижения экологических и социальных целей. Преимущества очевидны: автоматизированные процессы работают более эффективно, сокращают отходы и повышают качество продукции. В то же время системы искусственного интеллекта позволяют принимать обоснованные решения, выстраивать устойчивые цепочки поставок и разрабатывать новые бизнес-модели, которые идеально вписываются в стратегии ESG компаний.
Четкое видение, прозрачные структуры и постоянная квалификация сотрудников являются решающими факторами. Только тогда можно будет использовать весь потенциал ИИ, не ставя под угрозу общественное признание и не нарушая аспекты защиты данных. В конечном итоге речь идет о взгляде на классические производственные системы в новом свете: ИИ предлагает прекрасную возможность объединить экономический успех и экологическую ответственность. Если компании воспользуются этой возможностью, производство действительно может стать лидером в 2025 году, продемонстрировав, как технологии, устойчивое развитие и социальный прогресс идут рука об руку и устанавливают новые стандарты для промышленного сектора.
Мы здесь для вас - советы - планирование - реализация - управление проектами
☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.
☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.
☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.
☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B
☑️ Пионерское развитие бизнеса
Буду рад стать вашим личным консультантом.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .
Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.
Xpert.Digital - Конрад Вольфенштейн
Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.
С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.
Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.
Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus