AI och ML revolutionerar tillverkningsindustrin

Sammanfattning av artikel i Industry Week /  Bill Graca | Senior Director, NA Automotive, Capgemini Invent

Tillverkningsindustrin, särskilt fordonsproduktionen, har nått en gräns för processoptimering med traditionella metoder. För att fortsätta förbättra effektiviteten behöver branschen använda artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML). Dessa teknologier kan höja produktivitet, utrustningseffektivitet (OEE), säkerhet och kvalitet mer än tidigare kontinuerliga förbättringsprocesser och digitala uppgraderingar. Den globala marknaden för AI inom tillverkningsindustrin förväntas växa med 22,7% årligen fram till 2030.

AI tillämpningar

Trots AI:s snabba utveckling är dess användning i produktionen ännu i sin linda. Många äldre tillverkningsindustrier men även nya EV-batterifabriker är långsamma att implementera AI, men vissa företag börjar experimentera med AI-verktyg för att skala upp lösningar. AI och ML används för att förbättra produktionsplaneringen och optimera leveranskedjan. AI-system kan dynamiskt justera produktionsscheman, minska bufferttider och sänka kostnader. EV-batteritillverkare använder AI för att hantera den ökande efterfrågan och optimera batterikvaliteten genom AI-driven dataanalys.

Utmaningar och framtid

Eftersom data är bränslet för AI-inlärningsmodeller och materialet som maskininlärningsalgoritmer arbetar med, så måste tillverkningsindustrin som vill börja bygga AI/ML-användningsområden börja med att förstå hur deras befintliga dataarkitektur är uppbyggd. Det är kritiskt att förstå hur tillgängliga produktionsdata är, och vilka hinder som finns för åtkomst av data och hur man kan ta bort dessa hinder. Efter åtkomst av data är nästa steg att inventera användningsområden över hela produktionsprocessen och bedöma det potentiella värdet som AI och ML kan skapa för varje. Idén är att prioritera de användningsområden som erbjuder snabbast vinster först. 

Ledarskap och kulturförändring

För att framgångsrikt implementera AI krävs en kulturförändring i organisationen, där både ledare och anställda engagerar sig i processen. Genom att metodiskt införa AI kan tillverkningsindustrin överkomma nuvarande begränsningar och öka sin produktivitet, kvalitet, säkerhet och därmed höja sin konkurrenskraft.