Innleiðing AI fyrir stjórnun ferla er ekki auðvelt. Það krefst vandaðrar hönnunar, prófa og dreifingar. Það krefst einnig áframhaldandi mats. Hér eru nokkur ráð til að hjálpa til við að byrja fljótt.
Með því að nota gervigreind (AI) í forritum eins og framleiðslu, ákvarðanatöku og rekstrarhagkvæmni er líklegt að framleiðsla gangi undir mikla umbreytingu. Stækkun AI hefur möguleika á að bæta verulega hvernig við ímyndum okkur, skapa og byggja upp, sem leiðir til nýstárlegrar og skilvirkrar þróunar á þessum sviðum. Eftir því sem AI tækni þroskast, verður aðgengilegri og víða aðgengileg, áhrif hennar munu aðeins vaxa.
Hefðbundnar aðferðir til að stjórna ferlum treysta oft á fyrirfram ákveðin líkön og reglur, sem eru oft byggðar á sögulegum gögnum og þekkingu manna. Hins vegar hafa þessar aðferðir einnig takmarkanir sínar, sérstaklega þegar þeir eru að takast á við vaxandi flækjustig, breytileika og ófyrirsjáanleika nútíma framleiðsluferla og umhverfisins sem þeir starfa í. Að auki tekst þessar aðferðir oft ekki að nýta mikið magn af fyrirsjáanlegum gögnum, sem eru búnar til í rauntíma af nútíma skynjara og kerfum. Þetta er þar sem gervigreind kemur til leiks.
Gervigreind er í stórum dráttum skilgreind sem getu véla til að gera hluti sem við teljum venjulega krefjast greindar manna. Gervigreind kemur niður á stærðfræðilegum tengslum milli breytna og þess vegna lýsum við oft AI forritum eða reikniritum sem „AI líkönum.“ Undanfarinn áratug hafa vélanámslíkön sem læra að bæta árangur með gögnum frekar en skýr forritun orðið áberandi.
Nú nýverið hefur þetta verið aukið enn frekar með hækkun grunnlíkana og kynslóðar AI. Grunnlíkön eru stór líkön sem eru þjálfuð á mjög stórum gagnasöfnum sem hægt er að laga að ýmsum verkefnum. Knýja AI í almennum straumi sem aldrei fyrr.
Hugsanlegur ávinningur af gervigreind
Almennt getur AI veitt betri mælingar, lausnir og samskipti.
Auka framleiðni: Oft hafa framleiðendur meiri gögn en þeir vita hvað þeir eiga að gera og gögn eru eldsneyti fyrir AI. Með því að greina mikið magn af gögnum er hægt að uppgötva falin mynstur, frávik og innsýn. Síðan er hægt að nota þessi sambönd til að skilja betur ferlið og taka upplýstari ákvarðanir. Þetta hámarkar árangur ferilsins og dregur úr niður í miðbæ.
Bæta gæði, seiglu og sjálfbærni: AI getur hjálpað framleiðendum að fylgjast með og viðhalda gæðum hráefna, vara og búnaðar með því að greina og bregðast við göllum, frávikum og villum í rauntíma. Þegar gögn eykst og flækjustig eykst gerir þetta okkur kleift að nota ný efni hraðar ef truflanir eru á framboði og nota á skilvirkan hátt náttúruleg eða endurunnin efni með breytilega eiginleika.
Auka nýsköpun og samkeppnishæfni: Fyrirtæki geta beitt AI til að nýsköpun hraðar og aukið hraða vöruþróunar. Þetta getur falið í sér betri vöruhönnun, svo sem þau sem ekið er af skjótum og skilvirkum gagnadrifnum uppgerðum, og hraðari endurstillingu sem knúin er af framboði og eftirspurn. Í framtíðinni gæti AI jafnvel hjálpað til við að brjóta niður þagga þekkingu í hönnun, framleiðslu og birgðakeðjum, sem gerir kleift að breytast skref í getu.
Draga úr úrgangi: AI tækni getur dregið úr úrgangi sem tengist efnum, orku, tíma og rúm. Þetta getur verið á mörgum gerðum, þar á meðal að sameina eftirlit með ferli með frávik uppgötvun til að laga galla eða hætta vinnu við gallaða hluta, og nota gervigreind til að stjórna ferlum á þann hátt sem lágmarkar orku eða efnisnotkun.
Styrkandi menn: AI -kerfi geta aukið þekkingu starfsmanna með því að nálgast viðeigandi viðeigandi sérsniðin innsýn. AI getur einnig hjálpað til við samskipti og samhæfingu við viðskiptavini og birgja, til dæmis með því að nota chatbots.
Hvernig á að nota gervigreind með góðum árangri til að stjórna ferli
Innleiðing AI fyrir stjórnun ferla er ekki auðvelt. Það krefst vandaðrar hönnunar, prófa og dreifingar. Það krefst einnig áframhaldandi mats. Hér eru nokkur ráð til að hjálpa til við að byrja fljótt.
1.
2. Skilja gögnin: Gögn eru grunnurinn að AI gerðum. Án góðra gagna geturðu ekki smíðað góð AI kerfi. Það er mikilvægt að skilja fyrirliggjandi heimildir og gerð, snið, gæði, frávik og framboð sem þessar heimildir kunna að veita. Almennt eru fleiri gögn betri, en almennt er lítið, hreint gagnasett gagnlegt en stórt, hávaðasamt og hlutdrægt. Að lokum, vertu viss um að gagnaheimildin sé varin. AI líkön eru oft viðkvæm fyrir andstæðum árásum sem niðurlægja eða fella niður ákvarðanir.
3. Veldu rétta AI tækni: Margar mismunandi AI tækni eru tiltækar til að stjórna ferli og stöðugt er verið að finna upp nýja. Velja þarf rétta AI tækni sem passar gagnaeinkenni, kröfur um ferli og markmið. Það eru einnig viðskipti sem þarf að hafa í huga milli flækjustigs, nákvæmni, hraða, sveigjanleika og túlkunar AI tækni. Venjulega er best að nota einfaldustu aðferðirnar til að ná viðunandi árangri.
4. Staðfesting er gerð með því að mæla hversu vel það uppfyllir áður skilgreinda mælikvarða. Almennt er punktur AI -kerfis hæfni þess til að gera gagnlegar spár við aðstæður sem aldrei hafa sést áður. Þess vegna er mikilvægt að meta kerfið út frá gögnum sem kerfið hefur ekki séð áður. Að auki geta AI-byggð kerfi stundum starfað á ófyrirsjáanlegan hátt, svo það er best að koma á öryggisráðstöfunum til að stjórna slíkri áhættu.
5. Eftirlit: Eftir dreifingu þarf reglulega að fylgjast með umgjörðinni og bæta. Til að fylgjast með niðurstöðum mun gott mælaborð með skýrslum, viðvörunum og annálum vera mikil hjálp.