Üretimin dönüm noktası: Yapay zeka stratejik bir itici güç olarak
Özet
Günümüzdeki üreticiler, yapay zekayı girdi maliyetlerini düşürmek, verimliliği artırmak ve tedarik zinciri sorunlarını çözmek için kullanıyor. Yapay zeka, ekipman arızalarını tahmin ederek ve üretim süreçlerini optimize ederek maliyetleri düşürüyor ve üretkenliği artırıyor. Motherson Technology Services gibi şirketler, yapay zeka sayesinde bakım maliyetlerini düşürdü ve üretim verimliliğini artırdı. Başarılı yapay zeka uygulamaları, iş sonuçlarını iyileştiriyor ve şirketlerin pazarda daha rekabetçi olmasını sağlıyor.
Günümüzdeki üreticiler, artan girdi maliyetleri, işgücü kıtlığı, tedarik zinciri kırılganlığı ve daha fazla özelleştirilmiş ürün sunma baskısıyla mücadele ediyor. Yapay zeka, bu baskılara bir yanıtın önemli bir parçası haline geliyor.
Kurumsal strateji yapay zekaya bağlı olduğunda
Çoğu üretici, verimliliği ve kaliteyi iyileştirirken maliyetleri düşürmeye çalışır. Yapay zeka, ekipman arızalarını tahmin ederek, üretim programlarını ayarlayarak ve tedarik zinciri sinyallerini analiz ederek bu hedefleri destekler. Bir Google Cloud araştırması, imalat yöneticilerinin yarısından fazlasının planlama ve kalite gibi arka ofis alanlarında yapay zeka ajanları kullandığını ortaya koydu. (https://cloud.google.com/transform/roi-ai-the-next-wave-of-ai-in-manufacturing)
Bu değişim önemlidir çünkü yapay zekanın kullanımı doğrudan ölçülebilir iş sonuçlarıyla bağlantılıdır. Azaltılmış kesinti süresi, daha düşük hurda, daha iyi OEE (genel ekipman etkinliği) ve geliştirilmiş müşteri yanıt verme hızı, olumlu kurumsal stratejiye ve pazardaki genel rekabet gücüne katkıda bulunur.
Yakın zamandaki endüstri deneyiminin ortaya koydukları
Motherson Technology Services, ajan tabanlı yapay zeka, veri platformu konsolidasyonu ve işgücü etkinleştirme girişimlerini benimledikten sonra önemli kazanımlar bildirdi: %25-30 bakım maliyeti azalması, %35-45 kesinti süresi azalması ve %20-35 daha yüksek üretim verimliliği.
ServiceNow, üreticilerin iş akışlarını, verileri ve yapay zekayı ortak platformlarda nasıl birleştirdiğini açıklamıştır. İleri düzeydeki üreticilerin yarısından fazlasının, yapay zeka girişimlerini desteklemek için resmi veri yönetişimi programlarına sahip olduğunu bildirdi.
Bu örnekler, gidişatın yönünü gösteriyor: Yapay zeka operasyonların içinde, pilot projelerde değil, iş akışlarında konuşlandırılıyor.
Bulut ve BT liderlerinin dikkate alması gerekenler
Veri mimarisi
Üretim sistemleri, özellikle bakım ve kalite için düşük gecikmeli kararlara bağlıdır. Liderler, uç cihazları (genellikle destekleyici BT altyapısına sahip OT sistemleri) bulut hizmetleriyle nasıl birleştireceklerini belirlemelidir. Microsoft'un olgunluk yolu rehberliği, veri silolarının ve eski ekipmanların bir engel olmaya devam ettiğini vurgular, bu nedenle verilerin nasıl toplandığı, saklandığı ve paylaşıldığının standartlaştırılması, birçok geleceğe yönelik imalat ve mühendislik işletmesi için genellikle ilk adımdır.
Kullanım senaryosu sıralaması
ServiceNow, küçükten başlamayı ve yapay zeka uygulamalarını kademeli olarak ölçeklendirmeyi önerir. İki veya üç yüksek değerli kullanım senaryosuna odaklanmak, ekiplerin "pilot tuzağı"ndan kaçınmasına yardımcı olur. Tahmini bakım, enerji optimizasyonu ve kalite kontrolü güçlü başlangıç noktalarıdır çünkü faydaları ölçmek nispeten kolaydır.
Yönetişim ve güvenlik
Operasyonel teknoloji ekipmanını BT ve bulut sistemleriyle bağlamak, bazı OT sistemleri daha geniş internete maruz kalacak şekilde tasarlanmadığından, siber riski artırır. Liderler, veri erişim kurallarını ve izleme gereksinimlerini dikkatlice tanımlamalıdır. Genel olarak, yapay zeka yönetişimi daha sonraki aşamalara kadar beklenmemeli, ilk pilot projede başlamalıdır.
İşgücü ve beceriler
İnsan faktörü önemlidir. Operatörlerin yapay zeka destekli sistemlere güvenmesi aşikardır ve sistemleri kullanma konusunda güven olmalıdır.