Sztuczna inteligencja siłą napędową przyszłych działań inwestycyjnych

Technologie wspomagane przez AI (Artificial Intelligence) już od dawna zmieniają sposób w jaki się komunikujemy, jak pracujemy, gramy, robimy zakupy i dbamy o nasze zdrowie. Dla firm sztuczna inteligencja stała się absolutnym imperatywem tworzenia i utrzymania przewagi konkurencyjnej. Sztuczna inteligencja to także kluczowy element inwestycyjny firm zorientowanych na przyszłość.

 

I chociaż inteligencja maszynowa istnieje od pięćdziesiątych lat, ostatnio osiągnęła kolejny punkt tj. przeszła od fazy eksperymentalnej do praktycznego, komercyjnego zastosowania.

 

AI, dlaczego właśnie teraz?

 

Urządzenia takie jak np. wirtualni asystenci – Siri i Alexa, autonomiczne samochody, inteligentne czujniki i urządzenia, sklepy bez kasy sprawiły, że sztuczna inteligencja stała się częścią naszego codziennego życia. Ponieważ zasięg sztucznej inteligencji stale rośnie i rozszerza się w ogromnym tempie, wzrasta liczba firm skupionych wokół nowych aplikacji, zakłócają tym samym dotychczasowy porządek w branżach, z którą się styka. Według ostatnich badań Bank of America Merrill Lynch wykorzystanie przez rynek AI rozszerza się w handlu detalicznym, cyberbezpieczeństwie i innych branżach i jest to kolejny ewolucyjny krok po komputerach PC i Internecie.

 

Największe firmy na świecie przeznaczają swoje zasoby na AI podkreślając jej ogromny potencjał i szeroką gamę zastosowania w celu poprawy ich modeli biznesowych. Sztuczna inteligencja osiągnęła punkt zwrotny i jest obecnie na wczesnym etapie przyjmowania. W ciągu ostatnich kilku lat postęp w tej dziedzinie gwałtownie przyspieszył, a firmy ścigają się, aby wykorzystywać w swoich działaniach m.in. uczenie maszynowe.

 

AI w przedsiębiorstwach

 

Dzięki sile sztucznej inteligencji, prawie każda duża firma na świecie przechodzi dzisiaj przez cyfrową transformację. Badania przeprowadzone przez Capgemini wskazują, że chociaż firmy otaczają się dużo bardziej zaawansowanymi rozwiązaniami technologicznymi niż w jakimkolwiek innym momencie historii, tylko 39% menedżerów uważa, że ​​ma cyfrowe możliwości i talenty potrzebne, aby konkurować z innymi na rynku. W tym miejscu należy wytłumaczyć, że transformacja cyfrowa nie wynika jedynie z digitalizacji zadań wykonywanych ręcznie, ale pochodzi z automatyzacji całych procesów, pozostawiając ludziom kierowanie strategią, a nie jej wykonaniem. Ta zmiana obejmuje przetwarzanie danych, ich analizę oraz dalszą predykcję.

 

Przyszłość sztucznej inteligencji w produkcji

 

Jak możemy przeczytać z raportu PWC przedsiębiorstwa, które wykorzystują AI osiągają dużo lepsze wyniki biznesowe. Ale tym, co wyróżnia te firmy jest fakt, że zamiast koncentrować się najpierw na jednym celu, a następnie przejść do następnego, dzięki sztucznej inteligencji rozwijają się w trzech obszarach jednocześnie: transformacji biznesowej, usprawnieniu procesu decyzyjnego oraz zmodernizowanych systemach i procesach.

 

W jakich działaniach jest wykorzystywana AI?

-> Zwiększenie produktywności dzięki automatyzacji (44%)
-> Usprawnianiu procesu podejmowania decyzji (41%)
-> Poprawie jakości obsługi klienta (40%)

 

Według raportu, 96% respondentów planuje wykorzystać symulacje AI takie jak cyfrowe bliźniaki. Bliźniak cyfrowy może nie tylko dostarczyć szczegółowych informacji w czasie rzeczywistym na temat bieżącej wydajności ale także zwiększyć prędkość i pomóc obniżyć ryzyko przyszłych operacji. Dzięki równoległemu modelowaniu ogromnej liczby scenariuszy, symulacje umożliwiają szybkie przewidywanie prawdopodobnych wydarzeń i „rozgrywanie” najważniejszych działań bez podejmowania żadnego ryzyka w świecie rzeczywistym. 

 

W raporcie można również przeczytać, dziewięćdziesiąt osiem procent respondentów rozumie potrzebę wdrażania AI w przedsiębiorstwach. Dobrze przemyślane i odpowiednio wdrożone procesy sztucznej inteligencji mogą ocenić istniejące modele pod każdym kątem biznesowym.

 

Bez Tytułu

Wykres uwzględniający wykorzystanie AI w planowanych działaniach 2022

 

Jak widać na wykresie, główny cel wykorzystania AI ma służyć:

-> Prognozowaniu warunków rynkowych (57%)
-> Wsparciu finansowemu, sprzedażowemu, do planowania marketingowego (54%)
-> Poprawie łańcucha dostaw i operacji (54%)
-> Rozwojowi nowych produktów (54%)

 

AI DBR77

 

Agorytmy AI DBR77 oparte są na metodzie uczenia maszynowego, których celem jest wsparcie i odpowiednie pokierowanie procesami decyzyjnymi realizowanymi w zakładach produkcyjnych oraz centrach logistycznych. Wpływa to na optymalizację działań, wykluczenie błędów ludzkich, a także oferuje szeroką gamę danych, służącą podejmowaniu decyzji.

 

Jakich korzyści można oczekiwać?

 

Przede wszystkiem przedsiębiorcy mogą oczekiwać poprawy efektywności produkcji, gdyż algorytmy AI są w stanie zbadać proces produkcyjny oraz zaproponować rozwiązania zwiększające wydajność w zakładzie. Algorytmy pozwalają również na pełniejsze wykorzystanie zasobów organizacji, pozwalając na ocenę i dopasowanie umiejętności pracowników do aktualnego zapotrzebowania na linii produkcyjnej. Niezmiernie ważnym czynnikiem jest również ograniczenie kosztów działania poprzez wykorzystanie potencjału zbieranych w zakładzie danych i optymalizację procesów biznesowych za pomocą sztucznej inteligencji.

Niwelowanie przestojów to kolena korzyść. Poprzez ograniczenie przestojów na podstawie danych historycznych, jak i tych zbieranych w czasie rzeczywistym można wyeliminować zbędne procesy zachodzące w zakładzie.

 

W jakich działaniach można wykorzystać AI DBR77?


-> Optymalizacji OEE na stanowisku produkcyjnym
-> MPS – Średnioterminowym Planie Produkcji
-> MPS – Średnioterminowym Planie Produkcji
-> Przypisywaniu pracowników do stanowisk produkcyjnych
-> Predykcji awarii oraz przestoju maszyn
-> Zarządzaniu materiałem na linii produkcyjnej
-> Optymalizacji ścieżek transportowych

 

Na czym polega wyjątkowość technologii DBR77?

 

-> pełna synchronizacja AI z bliźniakiem cyfrowym DBR77
-> rozwiązanie dedykowane jest dla produkcji
-> Możliwość importu wszystkich formatów danych
-> Wykorzystanie metodyki wielowątkowych zdarzeń

 

Autor: Małgorzata Samborska Platforma Robotów DBR77

Data publikacji: 17 sierpnia 2022