Kondisi pasar yang berfluktuasi, kendala rantai pasokan, kekurangan tenaga kerja, dan industri global yang bergerak cepat memaksa produsen dari semua ukuran untuk mengevaluasi kembali cara mereka beroperasi. Banyak produsen telah mulai mengadopsi teknologi untuk mempertahankan keunggulan kompetitif dan mengatasi tantangan bisnis yang sudah lama ada. Dari otomatisasi hingga teknologi digital, IoT industri, dan banyak lagi, bisnis dapat memanfaatkan inovasi ini untuk akhirnya menangkap data dari beragam sistem, proses, dan orang untuk memberikan wawasan strategis yang diperlukan untuk membuat keputusan yang lebih baik.
Tidak ada keraguan bahwa perusahaan -perusahaan ini memiliki banyak data untuk dikerjakan. Menurut sebuah studi McKinsey, manufaktur menghasilkan 1,9 petabytes atau 1.900, 000 terabyte data setiap tahun. Masalahnya adalah mereka membutuhkan cara yang lebih baik untuk menangkap dan menganalisis data dan mengubahnya menjadi informasi yang dapat digunakan, dan mereka perlu melakukannya dengan cepat. Akibatnya, banyak bisnis beralih ke kecerdasan buatan (AI) untuk menemukan peluang dengan data mereka untuk meningkatkan operasi mereka.
Mengapa AI sempurna untuk analisis data?
Dari meningkatkan hasil manufaktur dan uptime, hingga peramalan permintaan secara akurat dan mesin pemantauan dari jarak jauh, dan bahkan mengendalikan aset dan meningkatkan kualitas produk, AI dapat dimanfaatkan untuk secara signifikan meningkatkan efisiensi dan metrik produktivitas secara signifikan.
Ini bukan sihir, tetapi serangkaian algoritma yang kompleks yang menganalisis sejumlah besar data, mengkorelasikan atau mempelajari pola dalam berbagai variabel, dan menerapkan pengetahuan itu pada kondisi saat ini untuk membantu memprediksi keadaan di masa depan. Ini bukan untuk mengatakan bahwa manusia tidak dapat melakukan tugas -tugas ini, tetapi Al dapat melakukannya lebih cepat dan memproses lebih banyak data dengan presisi yang lebih besar, meningkatkan hasil bisnis.
Misalnya, di lingkungan manufaktur apa pun, ada beberapa kelompok kerja dan mesin yang berbeda semuanya mengumpulkan data mereka sendiri. Informasi dari setiap perangkat dapat bervariasi dalam kualitas, format, dan waktu, yang dapat menciptakan hambatan dan membuatnya sulit untuk menganalisis dan mendapatkan wawasan yang berarti dari data.
Dengan bantuan teknologi AI, sejumlah besar data dapat diproses dengan cepat, memungkinkan perusahaan untuk menggabungkan informasi operasional dengan cepat dan akurat, memprediksi hasil berdasarkan alternatif, dan memungkinkan produsen untuk membuat keputusan yang gesit dan terinformasi. Kemampuan prediktif pre-emptive ini adalah tempat kekuatan AI berada, dan dapat sangat meningkatkan hasil produk.
Dengan mengidentifikasi akar penyebab masalah kualitas produk, AI dapat membantu mengurangi cacat produk dan tingkat memo dan meningkatkan hasil manufaktur. Dengan informasi dan analisis terperinci, produsen dapat mengatasi masalah kontrol kualitas sebelum mereka secara langsung memengaruhi garis bawah perusahaan. Mari kita lihat salah satu contohnya.
Gunakan AI untuk meningkatkan kualitas mesin
Produsen mesin global memproduksi mesin diesel besar untuk set generator, aplikasi angkatan laut dan laut, dan kendaraan militer. Setelah perakitan, setiap mesin mengalami pengujian yang ketat. Selama pengujian, bahkan operator yang paling berpengalaman sering gagal mendeteksi tanda -tanda masalah yang halus, yang menyebabkan kegagalan bencana selama pengujian atau begitu mesin dalam layanan. Kegagalan ini telah menyebabkan kerugian yang signifikan, pengiriman yang tertunda, menciptakan area pengujian yang ditimbulkan dan produksi hulu, menelan biaya jutaan dolar per tahun, dan berdampak negatif pada pengiriman tepat waktu.
Masalahnya bukanlah kekurangan data, tetapi bagaimana itu digunakan. Bahkan, pabrik telah mengumpulkan data proses selama bertahun-tahun, tetapi hanya menggunakannya untuk pekerjaan tindak lanjut setelah kegagalan terjadi. Dengan melihat data dengan cara reaktif ini, tim tidak dapat memahami mengapa kegagalan ini terjadi atau secara proaktif mengatasinya. Pada akhirnya, masalah ini dipandang sebagai biaya melakukan bisnis sampai perusahaan mempertimbangkan menggunakan AI pada data yang ada untuk memprediksi kegagalan aset kritis sebelum terjadi.
Pabrikan mulai dengan program percontohan untuk meletakkan dasar data yang diperlukan bagi AI untuk membuat dampak. Mengingat kebutuhan untuk menggunakan data historis, perusahaan pertama kali melakukan pembersihan dan analisis data, dengan bantuan AI, mengurangi 20 miliar titik data dari 100 mesin menjadi 6 miliar titik data yang paling berpengaruh dalam 48 jam.
Selanjutnya, hubungkan beberapa set model berdasarkan waktu dan model untuk memvisualisasikan data dan mengidentifikasi kesenjangan data apa pun. Berdasarkan analisis kesenjangan, penyesuaian dilakukan untuk mengekstraksi data tertentu lebih sering, sehingga meningkatkan pemodelan. Dengan menggunakan platform AI, seluruh analisis dilakukan dalam lingkungan berisiko rendah tanpa dampak pada produksi saat ini.
Dari data ini, produsen dapat membuat garis dasar, mengidentifikasi tren dan anomali, dan mengembangkan rencana untuk menerapkan informasi tersebut. Hanya dalam beberapa minggu, mereka menghasilkan laporan yang mengidentifikasi sekelompok mesin risiko berdasarkan nomor seri. Berdasarkan informasi ini, produsen curiga bahwa mesin ini memiliki probabilitas masalah yang lebih tinggi selama tes kontrol kualitas atau di lapangan. Dengan menghubungkan data uji dengan kegagalan produk aktual, laporan tersebut secara akurat mengidentifikasi lebih dari 80 persen masalah mesin selama beberapa tahun.
Penting untuk dicatat bahwa proyek ini adalah proses berulang, karena model AI terus belajar. Dalam sekitar 45 hari, model ini dapat memprediksi kegagalan 30 menit sebelumnya dengan tingkat positif nol palsu.
Meminimalkan gangguan operasi
Selama peluncuran resmi, solusi AL terhubung ke data real-time yang dihasilkan oleh sistem kontrol uji dan antarmuka mesin manusia (HMI). Ini tidak berpengaruh pada operasi normal. Faktanya, model tersebut telah diintegrasikan dengan perangkat lunak pengujian standar perusahaan, dan operator bahkan tidak menyadari bahwa itu telah diimplementasikan. Mereka hanya perlu tahu bahwa sekarang antarmuka HMI mereka akan memberi tahu mereka tentang potensi masalah yang menjulang dan bagaimana menghadapinya.
Dalam 90 hari pertama, aplikasi AI mendeteksi 20 acara real-time, menghindari lebih dari $ 4,5 juta dalam kerusakan mesin, dan mencapai pengembalian 10x atas investasi (ROI) untuk proyek tersebut.
Seperti yang diilustrasikan oleh kasus ini, memanfaatkan AI dapat memberikan produsen cara untuk secara proaktif mengurangi cacat kualitas, menghemat uang, dan meningkatkan tarif pengiriman sambil meminimalkan gangguan operasi. Dimulai dengan fondasi data yang kuat dan bekerja dengan mitra berpengalaman, AI dapat memberikan wawasan yang diperlukan untuk mendorong hasil bisnis dan membantu produsen bersaing dalam lingkungan bisnis yang berkembang pesat saat ini.
Tapi AI tidak harus menjadi solusi satu ukuran untuk semua. Bergantung pada kebutuhan, aplikasi, dan situasi spesifik Anda, solusi yang berbeda perlu disesuaikan. Karena itu, penting untuk memiliki pasangan tepercaya di pihak Anda. Ketika datang ke AI, mereka dapat menilai di mana Anda berada dalam perjalanan transformasi digital Anda, memahami tujuan atau tantangan Anda, dan mengidentifikasi solusi dari vendor top yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda yang sebenarnya.