产业4.0周游近年发热点,由数字技术的进步及其使制造业大全发生革命的潜力所驱动产业4.0的特征是先进技术集成化,如人工智能(AI)、物联网(IoT)、大数据分析器和高级机器人技术,预示新纪元智能、互连自优化工厂
毋庸置疑这些技术有可能改变产业, 环产业4.0 也引起人们对不切实际期望和忽略实施相关挑战和复杂性风险的关切平衡接受4.0产业的潜力和保持对所需投资的现实观点,改变管理与整合努力对实现长期成功至关重要。
创建路径图
AI为您的制造环境服务, 您必须先判断您的工厂准备实施AI或大数据投资植物成熟模型是一个战略框架,用于评估和指导数字技术在制造设施中的应用通常由多级组成,从基本自动化和数据收集到先进集成优化制造过程不等。通过评价工厂当前成熟度,组织可以找出漏洞,优先改进领域,并创建数字变换路径图
优先评价AI适配性
理解人工智能在制造环境中有效处理问题类型很重要确定您的制造问题是否合宜AI时需要考虑的六大因素如下:
- 数据可用性.AI, 特别是机器学习模型需要大量高质量数据才能有效学习和性能获取充足相关问题数据后,AI可能是一个可行的选择
- 复杂度.AI擅长处理复杂多方面的问题,涉及多变量或模式识别如果制造问题复杂 AI可能合适
- 复用任务.AI可高效自动化重复任务,如检查、质量控制或数据分析问题多花时间重复任务可自动化时,AI可能大有裨益
- 预测解析.AI精通根据历史数据预测未来结果,如需求预测、设备故障预测或流程优化如果问题从预测解析中得益 AI可能是合适的方法
- 可适配性.AI模型可学习并适应制造环境的变化,为动态环境提供重要优势问题需要技术适应进化条件时 AI可能是合适的
- 可缩放性.人工智能常易处理大量数据或应用到多生产线或工厂
理由谨慎
实施人工智能制造时,切记下列因素至关重要:
- 定义清晰目标.开始清晰定义AI实现目标识别具体问题并设定可测量目标帮助选择正确的AI技术并跟踪它随时间推移的有效性
- 数据质量和可用性.AI, 特别是机器学习模型依赖大量高质量和有代表性的数据学习保证你访问必要的数据并做到干净、准确和结构化投资适当的数据管理实践对成功实施AI至关重要
- 整合现有系统.思考AI技术将如何与您的现有制造系统整合,包括硬件、软件和通信协议无缝集成对高效操作和尽量减少中断至关重要
- 技能和专门知识.AI实施需要一个多学科团队,拥有AI、数据科学、制造流程以及OTIT基础架构方面的专门知识评估当前团队能力并找出需要通过招聘、培训或与外部专家结为伙伴来填补的空白
- 合作伙伴.选择右伙伴是AI成功集成制造的关键因素与经验丰富的伙伴协作,这些伙伴拥有辅助技能、专长和经证明的跟踪记录,可大大提高实施AI的有效性和总体价值
- 变化管理.实施AI可显著改变制造过程操作方式有效改变管理对确保顺利接受并尽量减少来自员工的阻力至关重要交流AI的好处,提供必要的培训并让雇员积极参与实施过程
