AI i produkcja: jaki to ma wpływ?

Nie można przejść obojętnie obok wzmianek o AI i o tym, jak zmieni ona świat w dzisiejszych czasach - ale jak naprawdę wpływa ona na sektor produkcyjny?

Niedawno posadziliśmy naszego współzałożyciela Theo Saville'a i wybraliśmy jego mózg w tej sprawie - oto jego przemyślenia na temat tego, gdzie jesteśmy teraz i dokąd zmierzamy.

Q. W jaki sposób AI przekształca sektor produkcyjny? Czy możesz wyróżnić kilka kluczowych trendów i obszarów wpływu?

Theo: Szczera odpowiedź brzmi, że AI nie przekształca obecnie produkcji, ponieważ nie wynaleziono jeszcze rodzajów AI inteligencji, których potrzebujesz, aby dokonać prawdziwej zmiany w tym sektorze.

Produkcja staje się lepsza i szybsza, jeśli znajdziesz sposoby na obniżenie kosztów ogólnych i kosztów i/lub znajdziesz sposoby na poprawę wydajności i wydajności. Jednak najnowsze osiągnięcia w dziedzinie AI encji dotyczą głównie oprogramowania - generowania obrazów i tekstu oraz sortowania danych - i opierają się na dużych modelach językowych. Aby AI była przydatna w produkcji, musi być niezwykle solidna i deterministyczna, a nie zbudowana na rozmytych zbiorach danych o nieco niepewnej logice. Tego rodzaju zabawne błędy, które widzimy w Chat-GPT i innych rozwiązaniach, jeśli chodzi o odpowiadanie na zapytania i tworzenie obrazów, gdyby zostały przetłumaczone na środowisko fabryczne, bardzo szybko zniszczyłyby drogi sprzęt.

To powiedziawszy, CloudNC jest w awangardzie rozwoju AI , aby mogła wywrzeć prawdziwy wpływ: nasze rozwiązania automatyzują obróbkę i programowanie CNC i już teraz sprawiają, że producenci są bardziej wydajni i produktywni. To, co stworzyliśmy, jest jednym z najbardziej zaawansowanych zastosowań AI w produkcji, jakie można uzyskać - pracujemy nad nim od 9 lat - ale tak naprawdę jest on właściwie wdrażany na rynku dopiero od kilku miesięcy. Tak naprawdę jesteśmy na samym początku odkrywania, w jaki sposób AI może przekształcić produkcję.

Q. Poza wzrostem wydajności, jakie inne korzyści AI może zaoferować producentom?

Theo: Obecnie korzyści są takie same jak w innych branżach - AI oferuje szybszy dostęp do informacji, dzięki czemu można zadawać pytania dotyczące skomplikowanych tematów i uzyskiwać znacznie szybsze, dokładne odpowiedzi bez konieczności znajomości i rozumienia wszystkich szczegółów. Jest to coś szczególnie przydatnego w produkcji, biorąc pod uwagę, że wcześniej sposobem na znalezienie odpowiedzi było przeszukiwanie podręczników lub znalezienie kogoś z doświadczeniem.

‍Q:Jakie są największe wyzwania utrudniające szersze zastosowanie AI w produkcji?

Theo: Obecnie największym wyzwaniem jest to, że wszystkie dostępne rozwiązania (np. Chat-GPT) są ukierunkowane na branże usługowe, co utrudnia zaangażowanie sektora produkcyjnego, zwłaszcza jeśli osoby, które chcą się zaangażować, nie są szczególnie biegłe w IT.

P: W jaki sposób firmy, zwłaszcza MŚP, mogą sprostać tym wyzwaniom i skutecznie wykorzystać rozwiązania AI ?

Theo: Muszą zidentyfikować zadania, w których wyszkolona AI inteligencja może konkretnie pomóc. Ogólna AI inteligencja prawdopodobnie nie jest w tym momencie tak pomocna, chyba że jesteś bardzo dużym producentem z ogromną ilością danych, na których możesz ją uwolnić.

Nasz CAM Assist AI jest dobrym przykładem - jest to rozwiązanie stworzone specjalnie do jednego zadania, jakim jest przyspieszenie precyzyjnej obróbki poprzez automatyzację programowania, rozwiązując w ten sposób duże wąskie gardło w systemie. Może to zaoszczędzić producentom ogromną ilość czasu.

P: Patrząc w przyszłość, jakie ekscytujące możliwości widzisz dla przyszłości AI w produkcji?

Theo: Wykorzystanie AI encji jest sposobem na rozwiązanie problemu luki kompetencyjnej poprzez zwiększenie produktywności pracowników. Pozbywając się nudnej, powtarzalnej pracy dzięki AI inteligencji, możesz skierować swoich ekspertów na obszary, w których ich wiedza naprawdę robi różnicę.

P: W jaki sposób można wykorzystać AI do optymalizacji procesów produkcyjnych i wykorzystania zasobów w fabrykach, prowadząc do bardziej zrównoważonego środowiska produkcyjnego?

Theo: Generalnie nie jest to możliwe, chyba że jesteś klientem CloudNC! Rozwiązań mających wpływ na produkcję jest niewiele, ponieważ jest to bardzo wymagający przypadek użycia. To powiedziawszy, najpierw zaczniemy dostrzegać wpływ na proste zadania, takie jak kompletacja i umieszczanie w magazynach: obszary, w których bycie bardzo precyzyjnym nie jest tak krytycznym wymogiem, a jeśli coś pójdzie trochę nie tak, to jest w porządku.

W przyszłości AI będzie miała duży wpływ na zwiększenie wydajności, co z kolei pobudzi reshoring. Powodem, dla którego produkcja w pierwszej kolejności trafiła za granicę, jest fakt, że siła robocza jest tam tańsza. Jeśli jednak można wykorzystać AI encję do zwiększenia produktywności mechaników w kraju, wówczas siła robocza przestaje być czynnikiem kosztowym i można prowadzić więcej produkcji bliżej domu.

P: Ponieważ AI odgrywa coraz większą rolę w podejmowaniu decyzji w produkcji, jakie kwestie etyczne należy wziąć pod uwagę?

Theo: Ogólnie rzecz biorąc, większość ludzi nie chce pracować w branży produkcyjnej i to jest główny powód, dla którego istnieje luka w umiejętnościach. Technologia taka jak nasza nie wypiera więc żadnych miejsc pracy. Zamiast tego jest to narzędzie, które sprawia, że zarówno wykwalifikowani ludzie, jak i nowicjusze są bardziej produktywni, a ich praca jest bardziej interesująca i lepiej płatna.

P: Jakie umiejętności i szkolenia pracowników są potrzebne, aby zapewnić płynną integrację AI z operacjami produkcyjnymi i umożliwić pracownikom efektywną współpracę z tymi inteligentnymi maszynami?

Theo: Jednym z przyjemnych aspektów AI inteligencji jest to, że ułatwia ona wykonywanie złożonych zadań przy niższym poziomie umiejętności. Oznacza to jednak, że trzeba budować umiejętności cyfrowe w następnym pokoleniu pracowników, aby mogli oni korzystać z narzędzi, które tworzą firmy takie jak nasza, aby mogli z nich efektywnie korzystać. W szkole może to wymagać zastąpienia kilku lekcji angielskiego inżynierią oprogramowania.

‍Q: Rząd Wielkiej Brytanii uruchomił różne inicjatywy promujące wdrażanie AI . W jaki sposób można jeszcze bardziej dostosować te inicjatywy do konkretnych potrzeb sektora produkcyjnego?

Jako firma, CloudNC była wspierana przez Wielką Brytanię przy więcej niż jednej okazji. Programy dotacji dla zaawansowanych technologii są pomocne, a Wielka Brytania jest dla nas dobrym domem - ma silną bazę produkcyjną o wysokiej wartości, świetnych inwestorów i talenty oraz odpowiednią mieszankę większości rzeczy.

Jedyną rzeczą, której brakuje, jest wielkość rynku produkcyjnego, więc jako firma programistyczna musieliśmy szukać sprzedaży za granicą od pierwszego dnia rozpoczęcia działalności komercyjnej.

P: Czy AI może odegrać rolę w reshoringu produkcji, czy też obawy związane z kosztami i wydajnością będą nadal sprzyjać produkcji zagranicznej?

Tak, a AI CloudNC pomaga w szczególności poprzez zwiększenie wydajności mechaników, co z kolei zwiększa produktywność producentów. W rezultacie następuje reshoring.

P: Wyobraź sobie przyszłość, w której "inteligentne fabryki" są powszechne w Wielkiej Brytanii lub Stanach Zjednoczonych. Jak wyglądałaby ta przyszłość i jakie potencjalne korzyści i zagrożenia należy wziąć pod uwagę?

Istnieje znacznie większe ryzyko niż w przypadku posiadania wielu inteligentnych fabryk w Wielkiej Brytanii lub Stanach Zjednoczonych, a mianowicie: co się stanie, jeśli w ogóle nie będzie fabryk lub bazy produkcyjnej.

Kraj musi być samowystarczalny pod pewnymi względami - obronności, żywności - ponieważ w przeciwnym razie jest podatny na zagrożenia, zwłaszcza jeśli właśnie stracił największego partnera handlowego. Wielka Brytania i Stany Zjednoczone potrzebują konkurencyjnych fabryk do efektywnego działania i mam nadzieję, że nasze rozwiązania pomogą im działać i działać produktywnie.

‍