人工智能如何缩小制造业的执行差距

产业解读 244条 2021-10-21 14:25

虽然大多数制造公司已经开始探索自动化技术的下一步人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) ,但他们希望自己的组织使用人工智能技术的位置与他们目前的位置之间存在巨大差距。 2019 年,推进自动
      虽然大多数制造公司已经开始探索自动化技术的下一步——人工智能(AI)和机器学习(ML),但他们希望自己的组织使用人工智能技术的位置与他们目前的位置之间存在巨大差距。

      2019年,推进自动化协会(A3)对其成员公司采用人工智能的情况进行了调查。当时,超过76%的受访者表示,未来三年人工智能将对他们的公司很重要,但不到5%的人指出,他们已经在广泛实施人工智能。近两年过去了,制造业企业的雄心与执行力之间的差距基本上保持不变,尽管在许多情况下,“未来工厂”的物理基础设施已经部署到位。

                                    

      那么,是什么让企业在雄心和执行力的差距上站在了错误的一边呢?他们试图做他们一直在做的事情,并希望有一个更好的结果。这是行不通的,因为传统的制造系统和流程非常不灵活。

      通常,制造过程是为单一产品或功能创建和优化的。如果需要修改流程,比如为了生产产品的新版本或新型号年,就需要彻底检修以适应新产品。

      如今,制造企业面临的挑战是如何让这些僵化的系统变得更灵活,尤其是在自动化的背景下。删除现有系统并从头开始创造一些新内容并不是一个可行的选择——无论是在经济上还是在物流上。通过部署AI/ML软件作为现有网络和计算基础设施之上的一层,企业可以以低成本有效地使以前僵化的制造流程更加灵活,并缩小雄心与执行之间的差距。

      除了节省成本和提高灵活性,工厂对人工智能系统的接受程度也是采用的一个重要指标。对Symbio来说,关键是它不是简单的自动化;这是人与机器之间的协作。公司不需要取代人类,而是可以设计出让人们更有效地参与的系统,通过高效的人机交互,变化可以自动发生。更重要的是,以正确的方式设计和评估自动化——例如,沿着产能路线而不仅仅是劳动力组成部分——可以在制造团队之间建立信任。这为在其他领域创造更有价值、更有创造力和更令人满意的工作创造了机会。将AIML添加到现有的自动化系统中,甚至是当前正在部署的自动化系统中,使制造商能够实现面向未来的系统和流程。

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