Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) αναφέρεται στην ανάπτυξη συστημάτων υπολογιστών που μπορούν να εκτελούν εργασίες που συνήθως απαιτούν ανθρώπινη διάνοια. Αυτές οι εργασίες περιλαμβάνουν μάθηση, συλλογισμό, επίλυση προβλημάτων, κατανόηση της φυσικής γλώσσας και αντίληψης. Πρόκειται για τη δημιουργία μηχανών που μπορούν να σκέφτονται και να προσαρμόζονται.

Η εισαγωγή της τεχνητής νοημοσύνης στην κατασκευή παρουσιάζει προκλήσεις και ανησυχίες πέρα ​​από τα σημαντικά οφέλη της, με αποτέλεσμα οι εταιρείες να διστάζουν να την εφαρμόσουν.

Προκλήσεις της τεχνητής νοημοσύνης στη Μεταποίηση

«Πολλοί κατασκευαστές γνωρίζουν καλά την τεχνητή νοημοσύνη και πώς μπορεί να βελτιώσει τις διαδικασίες, αλλά μπορεί να έχουν εύλογες ανησυχίες σχετικά με την εφαρμογή τους». 

Σε τελική ανάλυση, χρειάζεται οικονομική δέσμευση, συμμετοχή των εργαζομένων και δεξιότητες για να αξίζει τον κόπο. Εδώ είναι μερικά πράγματα που πρέπει να πλοηγηθούν.

Κόστος υλοποίησης και αβέβαιη απόδοση επένδυσης (ROI).

Το κόστος υλοποίησης και η αβεβαιότητα γύρω από την απόδοση της επένδυσης (ROI) είναι ένα πρωταρχικό εμπόδιο. Η αρχική επένδυση περιλαμβάνει την απόκτηση υποδομής, εργαλείων και ειδικευμένων ταλέντων τεχνητής νοημοσύνης, τα οποία μπορούν να αποτελέσουν σημαντική οικονομική δέσμευση για τις επιχειρήσεις. Οι κατασκευαστές συχνά διστάζουν να αγκαλιάσουν την τεχνητή νοημοσύνη λόγω της αβεβαιότητας για την πραγματοποίηση απτών αποδόσεων βραχυπρόθεσμα.

Έλλειψη δεξιοτήτων και τεχνογνωσίας

Οι εργαζόμενοι μπορούν δυνητικά να αυξήσουν την παραγωγικότητά τους κατά 35% χρησιμοποιώντας AI. Η μεταποιητική βιομηχανία αντιμετωπίζει την ανάγκη για περισσότερους εργαζομένους με καλή γνώση της τεχνολογίας. Η πρόσληψη, η διατήρηση και η αναβάθμιση εργαζομένων με αυτές τις ικανότητες αποτελεί σημαντική πρόκληση, εμποδίζοντας την απρόσκοπτη ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στις διαδικασίες παραγωγής. 

Προβλήματα απορρήτου και ασφάλειας δεδομένων

Οι κατασκευαστές που ασχολούνται με ευαίσθητα δεδομένα, όπως ιδιόκτητα σχέδια και πληροφορίες πελατών, αντιμετωπίζουν σημαντικές ανησυχίες σχετικά με το απόρρητο και την ασφάλεια. Υπάρχει μια συνεχής ανησυχία για πιθανές παραβιάσεις, κλοπή πνευματικής ιδιοκτησίας και την ανάγκη συμμόρφωσης με αυστηρούς κανονισμούς προστασίας, προσθέτοντας ένα επίπεδο πολυπλοκότητας στην εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης.

Ενοποίηση με συστήματα παλαιού τύπου

Προκύπτουν ζητήματα συμβατότητας κατά την ενσωμάτωση τεχνολογιών AI με υπάρχουσες, συχνά ξεπερασμένες, υποδομές στην κατασκευή. Η πολυπλοκότητα και το κόστος που σχετίζονται με τη μετασκευή ή την αντικατάσταση παλαιών συστημάτων θέτουν πρακτικές προκλήσεις για την ομαλή ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης σε καθιερωμένες διαδικασίες παραγωγής.

Πολιτιστική Αντίσταση και Οργανωτικές Προκλήσεις

Η πολιτισμική αντίσταση στην αλλαγή και οι ανησυχίες για την εκτόπιση θέσεων εργασίας μεταξύ των εργαζομένων είναι διαδεδομένες προκλήσεις. Η επίτευξη ευθυγράμμισης σε ολόκληρη την εταιρεία, η διασφάλιση της δέσμευσης της ηγεσίας και η εφαρμογή αποτελεσματικών στρατηγικών διαχείρισης αλλαγών καθίστανται επιτακτική ανάγκη για την υπέρβαση της αντίστασης και τη διασφάλιση της ομαλής μετάβασης σε πρακτικές παραγωγής με ενισχυμένη τεχνητή νοημοσύνη.

Οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης στην κατασκευή

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι απαραίτητη σε βιομηχανίες όπως η μεταποίηση, ειδικά από περίπου Το 90% των προϊόντων έχουν μεταλλικά χυτά, με τον μέσο άνθρωπο να απέχει συνήθως 10 πόδια από ένα χυτό μεταλλικό εξάρτημα. Η τεχνητή νοημοσύνη συμβάλλει στη βελτίωση της αποτελεσματικότητας της κατασκευής αυτών των μεταλλικών εξαρτημάτων που οι άνθρωποι αντιμετωπίζουν καθημερινά. Επιτρέπει στις μηχανές να λειτουργούν καλύτερα και πιο καινοτόμα, κάνοντας την παραγωγή ταχύτερη και πιο αποτελεσματική. 

Η τεχνητή νοημοσύνη στην κατασκευή φέρνει πολλά οφέλη. Εδώ είναι μερικά από αυτά.

1. Βελτιωμένες διαδικασίες παραγωγής

Η τεχνητή νοημοσύνη βελτίωσε τις διαδικασίες παραγωγής βελτιστοποιώντας τη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας, την πρόβλεψη συντήρησης και την πρόβλεψη ζήτησης. Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στην ανάλυση τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων για να γίνουν ακριβείς προβλέψεις σχετικά με την ανάγκη για πρώτες ύλες, διασφαλίζοντας την έγκαιρη διαθεσιμότητα και ελαχιστοποιώντας τις ελλείψεις.

Μια άλλη εφαρμογή AI, προγνωστική συντήρηση, περιλαμβάνει την παρακολούθηση των συνθηκών του εξοπλισμού σε πραγματικό χρόνο. Η ανάλυση δεδομένων από αισθητήρες το βοηθά να προβλέψει πότε τα μηχανήματα είναι πιθανό να παρουσιάσουν βλάβη, επιτρέποντας την προληπτική συντήρηση για την αποφυγή δαπανηρών διακοπών. Αυτό παρατείνει τη διάρκεια ζωής του εξοπλισμού και μειώνει το συνολικό κόστος.

Η πρόβλεψη ζήτησης, που διευκολύνεται από αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης, επιτρέπει στους κατασκευαστές να προβλέπουν τις τάσεις και τις διακυμάνσεις της αγοράς. Αυτή η εικόνα επιτρέπει τον καλύτερο σχεδιασμό των χρονοδιαγραμμάτων παραγωγής και των επιπέδων αποθέματος, αποτρέποντας την υπερπαραγωγή ή τις ελλείψεις αποθεμάτων. Κατά συνέπεια, η λειτουργική αποτελεσματικότητα αυξάνεται και το κόστος μειώνεται μέσω της βελτιστοποιημένης χρήσης των πόρων.

2. Βελτιωμένος ποιοτικός έλεγχος και ανίχνευση ελαττωμάτων

Η όραση υπολογιστή και η μηχανική μάθηση βελτιώνουν σημαντικά τον ποιοτικό έλεγχο και τον εντοπισμό ελαττωμάτων. Η όραση υπολογιστή επιτρέπει στις μηχανές να «βλέπουν» και να αναλύουν οπτικά δεδομένα, επιτρέποντας τον ακριβή έλεγχο των προϊόντων για ατέλειες.

«Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μαθαίνουν από μοτίβα και ιστορικά δεδομένα, και γίνονται όλο και πιο ικανοί στην αναγνώριση λεπτών ελαττωμάτων που μπορεί να περάσουν απαρατήρητα μέσω των παραδοσιακών μεθόδων επιθεώρησης». 

Το αποτέλεσμα είναι μια σημαντική μείωση στις ανακλήσεις και την επανεπεξεργασία προϊόντων. Ο εντοπισμός και η αντιμετώπιση ελαττωμάτων νωρίς στην κατασκευή επιτρέπει στις επιχειρήσεις να διασφαλίζουν ότι μόνο προϊόντα υψηλής ποιότητας φτάνουν στην αγορά. Αυτό ενισχύει την ικανοποίηση των πελατών και οδηγεί σε σημαντική εξοικονόμηση κόστους που σχετίζεται με την επανεπεξεργασία ελαττωματικών προϊόντων και τη διαχείριση των ανακλήσεων.

3. Βελτιωμένη ασφάλεια και εργονομία των εργαζομένων

Η τεχνητή νοημοσύνη συμβάλλει στη βελτίωση της ασφάλειας και της εργονομίας των εργαζομένων στην κατασκευή. Μια πτυχή περιλαμβάνει τη χρήση ρομπότ (cobots) που τροφοδοτούνται από AI και συνεργατικά για την εκτέλεση επικίνδυνων εργασιών. 

Αυτά τα μηχανήματα είναι εξοπλισμένα με αισθητήρες και αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης που τους επιτρέπουν να πλοηγούνται και να λειτουργούν σε περιβάλλοντα που ενδέχεται να ενέχουν κινδύνους για τους εργαζόμενους. Τα ρομπότ με τεχνητή νοημοσύνη συμβάλλουν στη μείωση της πιθανότητας ατυχημάτων και τραυματισμών στο χώρο εργασίας αναλαμβάνοντας καθήκοντα σε δυνητικά επικίνδυνες συνθήκες.

Τα συστήματα που βασίζονται σε AI χρησιμοποιούνται επίσης για εργονομική ανάλυση και πρόληψη τραυματισμών. Μπορούν να αξιολογήσουν τη σωματική καταπόνηση των εργαζομένων αναλύοντας παράγοντες όπως η στάση του σώματος, οι κινήσεις και ο φόρτος εργασίας. 

Ο εντοπισμός πιθανών εργονομικών προβλημάτων μπορεί να οδηγήσει σε προληπτικά μέτρα. Αυτό περιλαμβάνει την προσαρμογή των θέσεων εργασίας ή την παροχή εκπαίδευσης για τον μετριασμό του κινδύνου τραυματισμών που σχετίζονται με επαναλαμβανόμενες ή επίπονες εργασίες. 

Επιτυχής εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης στην κατασκευή

Η επιτυχής εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην κατασκευή περιλαμβάνει αυτές τις στρατηγικές εκτιμήσεις και βασικές πρακτικές:

• Σαφείς στόχοι: Καθορίστε συγκεκριμένους στόχους για την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης, όπως η βελτίωση της αποτελεσματικότητας, η μείωση του κόστους ή η βελτίωση της ποιότητας των προϊόντων. 
• Πιλοτικά έργα: Ξεκινήστε με έργα τεχνητής νοημοσύνης μικρής κλίμακας για να δοκιμάσετε τη σκοπιμότητα, να εντοπίσετε προκλήσεις και να επιδείξετε απτά οφέλη πριν από την ευρύτερη εφαρμογή. 
• Διαχείριση δεδομένων: Καθιερώστε ισχυρές διαδικασίες συλλογής, αποθήκευσης και ανάλυσης δεδομένων για να παράσχετε τη βάση για αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης.
• Μέτρα κυβερνοασφάλειας: Εφαρμόστε πρωτόκολλα κυβερνοασφάλειας για την προστασία ευαίσθητων δεδομένων και την προστασία από πιθανές απειλές.
• Εκπαίδευση και συμμετοχή χρηστών: Παρέχετε ολοκληρωμένη εκπαίδευση στους υπαλλήλους σχετικά με συστήματα τεχνητής νοημοσύνης και εμπλέξτε τους στη διαδικασία υλοποίησης για την οικοδόμηση αποδοχής και κατανόησης.

Αξιοποιώντας στο έπακρο την τεχνητή νοημοσύνη στην Κατασκευή

Οι κατασκευαστές διστάζουν να χρησιμοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη κυρίως λόγω του αρχικού κόστους, της αβεβαιότητας για γρήγορες αποδόσεις και της έλλειψης δεξιοτήτων. Η υπέρβαση αυτών των ανησυχιών μέσω δοκιμών μικρής κλίμακας και η προώθηση της γνώσης σχετικά με την τεχνολογία θα μπορούσε να ενθαρρύνει την ευρύτερη υιοθέτηση στη μεταποιητική βιομηχανία.

Επίσης, διαβάστε 6 Συναρπαστικοί τρόποι που αξιοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ενισχύσει την απόδοση της επιχείρησης

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.aiiottalk.com/why-manufacturers-hesitating-to-use-ai/