Å implementere AI for prosesskontroll er ikke lett. Det krever nøye design, testing og distribusjon. Det krever også pågående evaluering. Her er noen tips for å komme i gang raskt.
Med adopsjon av kunstig intelligens (AI) i applikasjoner som produksjon, beslutningstaking og driftseffektivitet, vil produksjon sannsynligvis gjennomgå en stor transformasjon. Utvidelsen av AI har potensial til å forbedre måten vi blir gravid, skaper og bygge, noe som fører til innovativ og effektiv utvikling på disse feltene. Når AI -teknologien modnes, blir mer tilgjengelig og allment tilgjengelig, vil virkningen bare vokse.
Tradisjonelle tilnærminger til å kontrollere prosesser er ofte avhengige av forhåndsbestemte modeller og regler, som ofte er basert på historiske data og menneskelig kompetanse. Imidlertid har disse tilnærmingene også sine begrensninger, spesielt når de arbeider med den økende kompleksiteten, variasjonen og uforutsigbarheten til moderne produksjonsprosesser og miljøene de opererer i. I tillegg klarer ikke disse metodene å dra full nytte av de store mengdene forutsigbare data, generert i sanntid av moderne sensorer og systemer. Det er her kunstig intelligens spiller inn.
Kunstig intelligens er bredt definert som maskinens evne til å gjøre ting som vi normalt tror krever menneskelig intelligens. Kunstig intelligens kommer ned på matematiske forhold mellom variabler, og det er grunnen til at vi ofte beskriver AI -programmer eller algoritmer som "AI -modeller." I løpet av det siste tiåret har maskinlæringsmodeller som lærer å forbedre ytelsen gjennom data snarere enn eksplisitt programmering blitt fremtredende.
Nylig har dette blitt ytterligere forbedret av økningen av grunnleggende modeller og generative AI. Basemodeller er store modeller trent på veldig store datasett som kan tilpasses en rekke oppgaver. Drive AI til mainstream som aldri før.
De potensielle fordelene med kunstig intelligens
Generelt kan AI gi bedre målinger, løsninger og kommunikasjon.
Øk produktiviteten: Ofte har produsentene mer data enn de vet hva de skal gjøre med, og data er drivstoffet for AI. Ved å analysere store mengder data, kan skjulte mønstre, anomalier og innsikt oppdages. Disse forholdene kan da brukes til å bedre forstå prosessen og ta mer informerte beslutninger. Dette optimaliserer prosessens ytelse og reduserer driftsstans.
Forbedre kvalitet, spenst og bærekraft: AI kan hjelpe produsenter med å overvåke og opprettholde kvaliteten på råvarer, produkter og utstyr ved å oppdage og svare på mangler, avvik og feil i sanntid. Når data øker og kompleksiteten øker, lar dette oss bruke nye materialer raskere i tilfelle forsyningsforstyrrelser og effektivt bruke naturlige eller resirkulerte materialer med variable egenskaper.
Øk innovasjon og konkurranseevne: Bedrifter kan bruke AI for å innovere raskere og øke hastigheten på produktutviklingen. Dette kan omfatte bedre produktdesign, for eksempel de som er drevet av raske og effektive datadrevne simuleringer, og raskere rekonfigurasjoner drevet av tilbud og etterspørsel. I fremtiden kan AI til og med bidra til å bryte ned silnet kunnskap innen design, produksjon og forsyningskjeder, noe som muliggjør trinnendringer i evner.
Reduser avfall: AI -teknologi kan redusere avfall relatert til materialer, energi, tid og rom. Dette kan ta mange former, inkludert å kombinere prosessovervåking med anomalideteksjon for å fikse feil eller stoppe arbeidet på feildeler, og bruke kunstig intelligens til å betjene prosesser på en måte som minimerer energi eller materialbruk.
Å styrke mennesker: AI -systemer kan forbedre arbeidernes kunnskap ved å enkelt få tilgang til den mest relevante ekspertinnsikten. AI kan også hjelpe med kommunikasjon og koordinering med kunder og leverandører, for eksempel ved hjelp av chatbots.
Hvordan du kan bruke kunstig intelligens til prosesskontroll
Å implementere AI for prosesskontroll er ikke lett. Det krever nøye design, testing og distribusjon. Det krever også pågående evaluering. Her er noen tips for å komme i gang raskt.
1. Definer mål og beregninger: Før du begynner å bruke AI for prosesskontroll, må du ha en klar visjon om hva du vil oppnå og hvordan suksess vil bli målt, og du bør definere spesifikke mål og viktige resultatindikatorer som samsvarer med forretningsmål og kundeforventninger.
2. Forstå dataene: Data er grunnlaget for AI -modeller. Uten gode data kan du ikke bygge gode AI -systemer. Det er viktig å forstå tilgjengelige kilder og type, format, kvalitet, avvik og tilgjengelighet som disse kildene kan gi. Generelt er mer data bedre, men generelt er et lite, rent datasett mer nyttig enn et stort, støyende og partisk. Til slutt, sørg for at datakilden er beskyttet. AI -modeller er ofte sårbare for motstridende angrep som forringer eller undergraver beslutninger.
3. Velg riktig AI -teknologi: Mange forskjellige AI -teknologier er tilgjengelige for prosesskontroll, og nye blir stadig oppfunnet. Den rette AI -teknologien må velges som passer til dataegenskaper, prosessbehov og mål. Det er også avveininger å vurdere mellom kompleksiteten, nøyaktigheten, hastigheten, skalerbarheten og tolkbarheten til AI-teknologier. Det er vanligvis best å bruke de enkleste teknikkene for å oppnå akseptable resultater.
4. Kontroller AI -systemet: Før du distribuerer prosesskontroll, må du sørge for at systemet fungerer som forventet. Validering gjøres ved å kvantifisere hvor godt den oppfyller de tidligere definerte beregningene. Generelt er poenget med et AI -system dets evne til å komme med nyttige spådommer i situasjoner som aldri har blitt sett før. Derfor er det viktig å evaluere systemet basert på data som systemet ikke har sett før. I tillegg kan AI-baserte systemer noen ganger operere på uforutsigbare måter, så det er best å etablere sikkerhetstiltak for å kontrollere slike risikoer.
5. Overvåking: Etter distribusjon må rammene overvåkes og forbedres regelmessig. For å overvåke resultater vil et godt dashbord med rapporter, varsler og logger være en stor hjelp.