AI ได้รับการพิสูจน์ว่าเป็นผู้เปลี่ยนเกมในการผลิตอย่างไร – ใช้กรณีและตัวอย่าง

ด้วยอัตราการเติบโตต่อปี (CAGR) ที่ 47.9% ในช่วงปี 2022 ถึง 2027 คาดว่าปัญญาประดิษฐ์ทั่วโลกในตลาดการผลิตจะมีมูลค่า 16.3 พันล้านดอลลาร์ ตามรายงานของ Markets and Markets

ยิ่งไปกว่านั้น จากการสำรวจของ Deloitte การผลิตถือเป็นอุตสาหกรรมอันดับต้น ๆ ในแง่ของการสร้างข้อมูล ผู้ผลิตจะต้องนำ AI มาใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สร้างขึ้นในภาคส่วนนี้

ปัญญาประดิษฐ์กำลังปฏิวัติอุตสาหกรรมการผลิตด้วยความสามารถในการเปลี่ยนแปลง บริษัทผู้ผลิตกำลังใช้ประโยชน์จากพลังของ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และผลผลิตในกระบวนการต่างๆ

การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการผลิตครอบคลุมกรณีการใช้งานที่หลากหลาย เช่น การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน การควบคุมคุณภาพ และการพยากรณ์ความต้องการ หากคุณเป็นผู้ผลิต ถึงเวลาแล้วที่จะต้องคิดถึงการใช้ AI ในภาคการผลิต

ในบล็อกนี้ เราจะเจาะลึกกรณีการใช้งานต่างๆ และตัวอย่างที่จะแสดงวิธีใช้ AI ในการผลิต แนวคิดคือการเสริมศักยภาพให้กับบริษัทผู้ผลิตด้วยกรณีการใช้งานที่หลากหลายของ AI ในการผลิต และช่วยให้พวกเขาขับเคลื่อนธุรกิจไปสู่วงโคจรการเติบโต

วิธีที่ปัญญาประดิษฐ์ปฏิวัติพื้นที่การผลิต – กรณีการใช้งานและตัวอย่าง

การผสานรวม AI ในการผลิตกำลังขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ ขับเคลื่อนอุตสาหกรรมไปสู่ความก้าวหน้าและประสิทธิภาพอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน ต่อไปนี้คือ AI 9 อันดับแรกในตัวอย่างการผลิตและกรณีการใช้งาน

การจัดการห่วงโซ่อุปทาน

การจัดการห่วงโซ่อุปทานมีบทบาทสำคัญในอุตสาหกรรมการผลิต และปัญญาประดิษฐ์ ได้กลายเป็นตัวเปลี่ยนเกมในสาขานี้ ด้วยการใช้ประโยชน์จากพลังของ AI และ ML ในการผลิต บริษัทต่างๆ กำลังปฏิวัติกระบวนการซัพพลายเชนของตนและบรรลุการปรับปรุงที่สำคัญในด้านประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และความคุ้มค่า

AI ในห่วงโซ่อุปทาน ช่วยให้สามารถใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสินค้าคงคลัง ปรับปรุงการคาดการณ์ความต้องการ และทำให้การขนส่งคล่องตัว ตัวอย่างเช่น บริษัทอย่าง Amazon กำลังใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึมที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อเพิ่มความเร็วในการจัดส่งและลดระยะห่างระหว่างผลิตภัณฑ์กับลูกค้า

อัลกอริทึม ML สามารถวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต ระบุรูปแบบ และคาดการณ์ที่แม่นยำสำหรับความผันผวนของอุปสงค์ ตัวอย่างเช่น ผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์สามารถใช้แบบจำลอง ML เพื่อคาดการณ์ความต้องการชิ้นส่วนอะไหล่ ทำให้สามารถปรับระดับสินค้าคงคลังให้เหมาะสมและลดต้นทุนได้

โซลูชันการผลิต AI สามารถวิเคราะห์ตัวแปรหลายตัว เช่น ต้นทุนการขนส่ง กำลังการผลิต และเวลาในการผลิต เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายซัพพลายเชน สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ถึงการส่งมอบตรงเวลา ลดต้นทุนการขนส่ง และเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า

ระบบอัตโนมัติในโรงงาน

ระบบอัตโนมัติในโรงงานได้รับการเปลี่ยนแปลงอย่างมากโดยการรวมปัญญาประดิษฐ์ในการผลิต ด้วยการถือกำเนิดของ AI และ ML โรงงานต่างๆ กำลังประสบกับการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในด้านประสิทธิภาพ ผลผลิต และความคุ้มค่า

ตัวอย่างหนึ่งที่โดดเด่นของ AI และ ML ในการผลิตคือการใช้ระบบอัตโนมัติด้วยหุ่นยนต์ หุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งติดตั้งคอมพิวเตอร์วิทัศน์และอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถทำงานที่ซับซ้อนได้อย่างแม่นยำและปรับตัวได้ หุ่นยนต์เหล่านี้สามารถจัดการกระบวนการประกอบที่ซับซ้อน การตรวจสอบการควบคุมคุณภาพ และแม้กระทั่งทำงานร่วมกับมนุษย์ได้อย่างราบรื่น ตัวอย่างเช่น ผู้ผลิตอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สามารถเปิดตัวหุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อทำให้การประกอบแผงวงจรที่ซับซ้อนเป็นไปโดยอัตโนมัติ ส่งผลให้ข้อผิดพลาดลดลงอย่างมากและผลผลิตเพิ่มขึ้นอย่างมาก

นอกจากนี้ การใช้ AI ในอุตสาหกรรมการผลิตยังเป็นการปฏิวัติการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์อีกด้วย ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์จากเซ็นเซอร์และอุปกรณ์ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถคาดการณ์ความล้มเหลวของอุปกรณ์และแนะนำการดำเนินการบำรุงรักษาเชิงรุก แนวทางเชิงรุกนี้ช่วยลดเวลาหยุดทำงาน ลดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษา และทำให้มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพของอุปกรณ์ที่เหมาะสมที่สุด

บริษัทผู้ผลิตที่เชี่ยวชาญด้านเครื่องจักรกลหนักสามารถใช้ปัญญาประดิษฐ์ในภาคการผลิตเพื่อคาดการณ์ความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้นในสายการผลิตและดำเนินการบำรุงรักษาทันเวลา ส่งผลให้เวลาหยุดทำงานที่ไม่ได้วางแผนลดลงและประหยัดค่าใช้จ่ายได้มาก

การจัดการคลังสินค้า

ปัญญาประดิษฐ์ยังปฏิวัติภาคการจัดการคลังสินค้าของการผลิตอีกด้วย การถือกำเนิดของโซลูชันการผลิตที่ขับเคลื่อนด้วย AI และการเรียนรู้ของเครื่องในการผลิตได้เปลี่ยนวิธีการทำงานของคลังสินค้า ซึ่งนำไปสู่การปรับปรุงประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และการประหยัดต้นทุน

กรณีการใช้งานที่สำคัญอย่างหนึ่งของ AI ในการผลิตคือ การ จัดการสินค้าคงคลัง อัลกอริทึม AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลการขายในอดีต ระดับสต็อกปัจจุบัน และแนวโน้มตลาดเพื่อคาดการณ์รูปแบบความต้องการได้อย่างแม่นยำ สิ่งนี้ทำให้คลังสินค้าสามารถปรับระดับสินค้าคงคลังให้เหมาะสม ลดต้นทุนการบรรทุกในขณะเดียวกันก็รับประกันความพร้อมใช้งานของผลิตภัณฑ์

ตัวอย่างเช่น ลองนึกภาพร้านค้าปลีกเสื้อผ้าที่ใช้การคาดการณ์โดยใช้ AI เพื่อคาดการณ์ความต้องการเสื้อผ้าประเภทต่างๆ โดยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลการขายในอดีตและปัจจัยภายนอก เช่น การพยากรณ์อากาศ ผู้ค้าปลีกสามารถปรับระดับสินค้าคงคลังของตนตามนั้น ลดสินค้าหมดสต็อกและสถานการณ์สินค้าล้นสต็อกให้เหลือน้อยที่สุด

นอกจากนี้ โซลูชันการผลิต AI ยังสามารถปรับปรุงกระบวนการปฏิบัติตามคำสั่งซื้อในคลังสินค้า ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถวิเคราะห์คำสั่งซื้อที่เข้ามา ปรับเส้นทางการหยิบสินค้าให้เหมาะสม และจัดสรรทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งนี้นำไปสู่การประมวลผลคำสั่งที่รวดเร็วขึ้น ลดข้อผิดพลาด และปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า

ตัวอย่างเช่น BMW ใช้ยานพาหนะนำทางอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI (AGV ) ในคลังสินค้าการผลิตของตนเพื่อปรับปรุงการดำเนินงานด้านอินทราโลจิสติกส์ AGV เหล่านี้เป็นไปตามเส้นทางที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ทำให้การขนส่งวัสดุสิ้นเปลืองและผลิตภัณฑ์สำเร็จรูปเป็นไปโดยอัตโนมัติ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการจัดการสินค้าคงคลังและการมองเห็นสำหรับบริษัท

การผสานรวม AI ในตลาดการผลิตได้นำความก้าวหน้าที่สำคัญมาสู่การจัดการคลังสินค้า ตั้งแต่การเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลังไปจนถึงการปฏิบัติตามคำสั่งซื้อที่มีความคล่องตัว การผลิตที่ขับเคลื่อนด้วย AI และ ML ในโซลูชันการผลิตกำลังเปลี่ยนโฉมคลังสินค้า ทำให้มีประสิทธิภาพและคุ้มทุนมากขึ้น

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ได้กลายเป็นตัวเปลี่ยนเกมในอุตสาหกรรมการผลิตด้วยการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ ด้วยการใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ขั้นสูงและอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง AI ในอุตสาหกรรมการผลิตช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถตรวจสอบและคาดการณ์ความล้มเหลวของอุปกรณ์ในเชิงรุก ลดเวลาหยุดทำงานให้เหลือน้อยที่สุด และปรับตารางการบำรุงรักษาให้เหมาะสม

แนวคิดหลักประการหนึ่งในการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์คือ คู่ ดิจิทัล Digital Twin เป็นแบบจำลองเสมือนของสินทรัพย์ทางกายภาพที่รวบรวมข้อมูลตามเวลาจริงและจำลองพฤติกรรมในสภาพแวดล้อมเสมือนจริง ด้วยการเชื่อมต่อ Digital Twin กับข้อมูลเซ็นเซอร์จากอุปกรณ์จริง AI ในการผลิต สามารถวิเคราะห์รูปแบบ ระบุความผิดปกติ และคาดการณ์ความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้นได้

หนึ่งในตัวอย่างที่ดีที่สุดของการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในการผลิตคือการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิตอลทวินในโรงงานของฟอร์ด สำหรับรถยนต์แต่ละรุ่นที่ฟอร์ดผลิตนั้น ฟ อร์ดสร้างฝาแฝดดิจิทัลที่แตกต่างกัน ทุกแฝดเกี่ยวข้องกับพื้นที่การผลิตที่แตกต่างกัน ตั้งแต่แนวคิดไปจนถึงการสร้างไปจนถึงการดำเนินงาน สำหรับขั้นตอนการผลิต สถานที่ผลิต และประสบการณ์ของลูกค้า พวกเขายังใช้แบบจำลองดิจิทัลอีกด้วย แฝดดิจิทัลของโรงงานผลิตสามารถระบุการสูญเสียพลังงานได้อย่างแม่นยำและระบุสถานที่ที่สามารถประหยัดพลังงานได้ และประสิทธิภาพโดยรวมของสายการผลิตก็เพิ่มขึ้น

AI ในอุตสาหกรรมการผลิตได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นผู้เปลี่ยนเกมในการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ ด้วยการใช้ฝาแฝดดิจิทัลและ การวิเคราะห์ขั้นสูง บริษัทต่างๆ สามารถควบคุมพลังของข้อมูลเพื่อคาดการณ์ความล้มเหลวของอุปกรณ์ ปรับตารางการบำรุงรักษาให้เหมาะสม และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและความคุ้มค่าในท้ายที่สุด

การพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่

การพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ในอุตสาหกรรมการผลิตได้เห็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญพร้อมกับการกำเนิดของ AI การ ผสานรวม AI ในอุตสาหกรรมการผลิต ทำให้เกิดแนวทางที่เป็นนวัตกรรมใหม่และกระบวนการที่คล่องตัว ซึ่งปฏิวัติวิธีการที่บริษัทต่างๆ สร้างและแนะนำผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ สู่ตลาด

ประโยชน์หลักอย่างหนึ่งของ AI ในการผลิตสำหรับ การพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ คือความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ด้วยการใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ผู้ผลิตสามารถรวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากแนวโน้มของตลาด ความชอบของลูกค้า และการวิเคราะห์คู่แข่ง สิ่งนี้ช่วยให้พวกเขาตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลและออกแบบผลิตภัณฑ์ที่สอดคล้องกับความต้องการของตลาด

ตัวอย่างเช่น การใช้ประโยชน์จากพลังของแมชชีนเลิร์นนิงในการผลิต บริษัทเซมิคอนดักเตอร์สามารถระบุความล้มเหลวของส่วนประกอบ ทำนายปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในการออกแบบใหม่ และเสนอเค้าโครงที่เหมาะสมเพื่อเพิ่มผลผลิตในการออกแบบ IC การวิเคราะห์โดยใช้ AI จะวิเคราะห์โครงสร้างส่วนประกอบ ปรับปรุงเลย์เอาต์ของไมโครชิป และลดต้นทุนในขณะที่เพิ่มผลผลิตและเวลาออกสู่ตลาด

การใช้ซอฟต์แวร์การออกแบบเชิงสร้างสรรค์สำหรับการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่เป็นหนึ่งใน AI ที่สำคัญในตัวอย่างการผลิต ด้วยซอฟต์แวร์การออกแบบเชิงสร้างสรรค์ที่ขับเคลื่อนโดย AI วิศวกรสามารถป้อนพารามิเตอร์การออกแบบและเป้าหมายด้านประสิทธิภาพ และอัลกอริทึม AI สามารถสร้างตัวเลือกการออกแบบที่หลากหลาย สำรวจความเป็นไปได้ที่หลากหลาย การ ใช้ generative AI ในการผลิตจึงช่วยเร่งกระบวนการทำซ้ำการออกแบบ ส่งผลให้มีการออกแบบผลิตภัณฑ์ที่สร้างสรรค์และเหมาะสมที่สุด

ซึ่งให้ประโยชน์ ในรูปแบบของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การเร่งการออกแบบซ้ำ และความสามารถในการสร้างผลิตภัณฑ์ที่สอดคล้องกับความต้องการของตลาด ด้วยการเปิดรับ AI บริษัทผู้ผลิตสามารถเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันและแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เป็นนวัตกรรมและประสบความสำเร็จสู่ตลาด

การเพิ่มประสิทธิภาพ

การเพิ่มประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญของการผลิต และปัญญาประดิษฐ์กำลังพิสูจน์ให้เห็นแล้วว่าเป็นตัวเปลี่ยนเกมในเรื่องนี้

หนึ่งในประเด็นสำคัญที่ AI สำหรับอุตสาหกรรมการผลิตเป็นเลิศคือ การ วิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต ข้อมูลเซ็นเซอร์ตามเวลาจริง และตัวแปรที่เกี่ยวข้องอื่นๆ อัลกอริทึม AI สามารถระบุรูปแบบ ตรวจจับความผิดปกติ และคาดการณ์จากข้อมูลได้ ซึ่งช่วยให้ผู้ผลิตเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ลดเวลาหยุดทำงาน และเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของอุปกรณ์ให้สูงสุด

ลองมาตัวอย่างโรงงานผลิตที่ผลิตสินค้าอุปโภคบริโภค ด้วยการใช้โซลูชันการผลิต AI โรงงานสามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อปรับตารางการผลิตให้เหมาะสม ระบบ AI จะวิเคราะห์ปัจจัยต่างๆ เช่น การคาดการณ์ความต้องการ ข้อมูลประสิทธิภาพของเครื่องจักร และการเปลี่ยนแปลงของห่วงโซ่อุปทาน เพื่อกำหนดแผนการผลิตที่มีประสิทธิภาพสูงสุด ส่งผลให้การใช้ทรัพยากรดีขึ้น ลดเวลาในการผลิต และเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า

ยิ่งไปกว่านั้น การใช้งาน AI ในการผลิตยังสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน ลดของเสีย และปรับปรุงความพยายามด้านความยั่งยืน ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถวิเคราะห์รูปแบบการใช้พลังงาน ระบุส่วนที่ขาดประสิทธิภาพ และแนะนำมาตรการประหยัดพลังงาน ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมเท่านั้น แต่ยังนำไปสู่การประหยัดต้นทุนสำหรับผู้ผลิตอีกด้วย

การประกันคุณภาพ

การประกันคุณภาพเป็นสิ่งสำคัญของการผลิต และปัญญาประดิษฐ์ได้กลายเป็นตัวเปลี่ยนเกมในโดเมนนี้ ด้วยการใช้ประโยชน์จากพลังของ AI และ ML ในการผลิต บริษัทต่างๆ กำลังปฏิวัติวิธีการควบคุมคุณภาพ เพื่อให้มั่นใจได้ถึงความแม่นยำและความสม่ำเสมอในระดับที่สูงขึ้น

กรณีการใช้งานที่โดดเด่นอย่างหนึ่งของ AI ในการผลิตเพื่อประกันคุณภาพคือการตรวจสอบด้วยภาพ ด้วยความช่วยเหลือจากเทคโนโลยีนี้ ผู้ผลิตสามารถใช้อัลกอริธึมการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์เพื่อวิเคราะห์ภาพหรือวิดีโอของผลิตภัณฑ์และส่วนประกอบต่างๆ อัลกอริธึมเหล่านี้สามารถตรวจจับข้อบกพร่อง ความผิดปกติ และความเบี่ยงเบนจากมาตรฐานคุณภาพด้วยความแม่นยำที่เหนือชั้นเกินความสามารถของมนุษย์

ตัวอย่างเช่น BMW ผู้ผลิตรถยนต์รายใหญ่ใช้ AI เพื่อตรวจสอบ ข้อบกพร่องของ ชิ้นส่วนรถยนต์ ทำได้โดยใช้การมองเห็นของคอมพิวเตอร์เพื่อวิเคราะห์ภาพหรือวิดีโอของชิ้นส่วนรถยนต์ ซอฟต์แวร์ AI ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลรูปภาพชิ้นส่วนรถยนต์ที่มีการระบุว่ามีข้อบกพร่องหรือไม่มีข้อบกพร่อง เมื่อซอฟต์แวร์ AI ได้รับการฝึกอบรมแล้ว จะสามารถใช้เพื่อตรวจสอบชิ้นส่วนรถยนต์ใหม่และระบุข้อบกพร่องใดๆ ได้

ยิ่งไปกว่านั้น AI ในภาคการผลิตกำลังปรับปรุงการประกันคุณภาพเชิงคาดการณ์ อัลกอริทึม ML จะตรวจจับรูปแบบและแนวโน้มที่อาจบ่งบอกถึงปัญหาด้านคุณภาพด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและข้อมูลเซ็นเซอร์แบบเรียลไทม์ สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ผลิตสามารถระบุข้อบกพร่องที่อาจเกิดขึ้นในเชิงรุกและดำเนินการแก้ไขก่อนที่จะส่งผลกระทบต่อคุณภาพของผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้าย

งานเอกสารคล่องตัว

การประยุกต์ใช้ AI และ ML ที่มีประสิทธิภาพอย่างหนึ่งในการผลิตคือการใช้ กระบวนการอัตโนมัติด้วยหุ่นยนต์ (RPA) สำหรับระบบอัตโนมัติด้านเอกสาร ตามปกติแล้ว การดำเนินงานด้านการผลิตเกี่ยวข้องกับงานเอกสารมากมาย เช่น ใบสั่งซื้อ ใบแจ้งหนี้ และรายงานการควบคุมคุณภาพ กระบวนการด้วยตนเองเหล่านี้ใช้เวลานานและเกิดข้อผิดพลาดได้ง่าย และอาจส่งผลให้เกิดความล่าช้าและขาดประสิทธิภาพ

ด้วยการใช้ AI แบบสนทนา สำหรับการผลิต บริษัทต่างๆ สามารถทำให้กระบวนการเอกสารเหล่านี้เป็นแบบอัตโนมัติได้ บอทอัจฉริยะที่มาพร้อมกับความสามารถด้าน AI สามารถดึงข้อมูลจากเอกสาร จำแนกและจัดหมวดหมู่ข้อมูล และป้อนข้อมูลลงในระบบที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ

ตัวอย่างเช่น ผู้ผลิตยานยนต์สามารถใช้บอท RPA เพื่อประมวลผลใบแจ้งหนี้ของผู้จัดหา บอทสามารถแยกรายละเอียดที่เกี่ยวข้อง ตรวจสอบความถูกต้องกับกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้า และป้อนข้อมูลเข้าสู่ระบบบัญชี ทำให้ไม่จำเป็นต้องป้อนข้อมูลด้วยตนเอง

การทำนายความต้องการ

การใช้ AI ในการผลิตเพื่อการคาดการณ์ความต้องการก่อให้เกิดประโยชน์หลายประการ ที่สำคัญช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลโดยการวิเคราะห์ข้อมูลการขายในอดีต แนวโน้มของตลาด และปัจจัยภายนอก สิ่งนี้ช่วยให้พวกเขาคาดการณ์ความผันผวนของอุปสงค์และปรับการผลิตให้สอดคล้อง ลดความเสี่ยงของสินค้าหมดหรือมีสินค้าคงคลังมากเกินไป

ตัวอย่างเช่น พิจารณาผู้ผลิตสินค้าแฟชั่นที่ใช้ AI เพื่อคาดการณ์ความต้องการสำหรับเสื้อผ้าประเภทต่างๆ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น เทรนด์โซเชียลมีเดีย การพยากรณ์อากาศ และความชอบของลูกค้า ระบบ AI สามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ ช่วยให้ผู้ค้าปลีกสามารถเพิ่มประสิทธิภาพระดับสินค้าคงคลังและรับประกันความพร้อมของสินค้ายอดนิยม

นอกจากนี้ กรณีการใช้งาน AI และ ML ในการผลิต ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถปรับปรุงการวางแผนการผลิตและการจัดสรรทรัพยากรของตนได้ ด้วยการทำนายความต้องการอย่างแม่นยำ ผู้ผลิตสามารถเพิ่มประสิทธิภาพตารางการผลิต ลดเวลาในการผลิต และลดต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับการผลิตมากเกินไปหรือใช้ทรัพยากรน้อยเกินไป

Appinventiv เพิ่มศักยภาพการผลิตด้วยโซลูชัน AI/ML แบบกำหนดเองได้อย่างไร

กรณีการใช้งาน AI และ ML ในการผลิตที่กล่าวถึงตลอดทั้งบล็อกได้เน้นย้ำว่าปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องกำลังปฏิวัติด้านต่างๆ ของการผลิตอย่างไร ตั้งแต่การจัดการซัพพลายเชนไปจนถึงการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ การรวม AI และ ML ในกระบวนการผลิตได้นำมาซึ่งการปรับปรุงประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และความคุ้มค่าอย่างมีนัยสำคัญ

ในการตระหนักถึงผลกระทบทั้งหมดของ AI ในการผลิต คุณจะต้องได้รับการสนับสนุนจาก บริษัท ผู้ให้บริการพัฒนา AI/ML ที่เชี่ยวชาญ เช่น Appinventiv ความเชี่ยวชาญของ Appinventiv ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ AI และ ML ที่ล้ำสมัยซึ่งปรับแต่งมาโดยเฉพาะสำหรับธุรกิจการผลิตได้ทำให้บริษัทเป็นผู้นำในอุตสาหกรรม

ตัวอย่างเช่น ลูกค้าของเราซึ่งเป็นผู้ผลิตอุปกรณ์ก่อสร้างขนาดใหญ่และเหมืองแร่ระดับโลก เผชิญกับความท้าทายด้วยห่วงโซ่อุปทานแบบกระจายอำนาจ ส่งผลให้ต้นทุนการขนส่งเพิ่มขึ้นและการแก้ไขข้อมูลด้วยตนเอง เพื่อแก้ไขปัญหานี้ เราได้พัฒนาระบบการจัดการโลจิสติกส์และซัพพลายเชนที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล โดยใช้ Robotic Process Automation (RPA) และการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI บอท RPA ทำให้กระบวนการแบบแมนนวลเป็นอัตโนมัติ แก้ไขข้อผิดพลาดและปรับปรุงการมองเห็นห่วงโซ่อุปทานได้ถึง 60% เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานได้ถึง 30% ในท้ายที่สุด

ในขณะที่ภูมิทัศน์การผลิตมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง Appinventiv ยังคงขับเคลื่อนนวัตกรรมและสร้างโซลูชัน AI/ML แบบกำหนดเองที่กำหนดมาตรฐานอุตสาหกรรมใหม่ ด้วยการร่วมมือกับทีมของเรา องค์กรด้านการผลิตสามารถดึงเอาศักยภาพของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้ได้อย่างเต็มที่ เปลี่ยนแปลงการดำเนินงาน และเติบโตในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่มีพลวัตและมีการแข่งขันสูง

คำถามที่พบบ่อย

ถาม บทบาทของ AI ในการผลิตคืออะไร

ตอบ AI กำลังช่วยเหลืออุตสาหกรรมการผลิตด้วยการปรับปรุงประสิทธิภาพ ลดต้นทุน เพิ่มคุณภาพของผลิตภัณฑ์ เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสินค้าคงคลัง และคาดการณ์ความต้องการในการบำรุงรักษา เทคโนโลยีนี้ยังช่วยองค์กรต่างๆ ด้วยการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และขับเคลื่อนนวัตกรรมและผลผลิตตลอดวงจรการผลิตทั้งหมด

ถาม AI สามารถปรับปรุงคุณภาพของผลิตภัณฑ์และลดข้อบกพร่องในการผลิตได้หรือไม่

A. AI ปรับปรุงคุณภาพผลิตภัณฑ์และลดข้อบกพร่องในการผลิตผ่านการวิเคราะห์ข้อมูล การตรวจจับความผิดปกติ และการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ ทำให้มั่นใจได้ถึงมาตรฐานที่สม่ำเสมอและลดของเสียให้เหลือน้อยที่สุด

ถาม AI คืออนาคตของการผลิตหรือไม่

A. ตลาดสำหรับปัญญาประดิษฐ์ในการผลิตถูกตรึงไว้ที่ 2.3 พันล้านดอลลาร์ในปี 2565 และคาดว่าจะสูงถึง 16.3 พันล้านดอลลาร์ในปี 2560 โดยขยายตัวที่ CAGR 47.9% ในช่วงเวลานี้ ข้อมูลนี้แสดงให้เห็นถึงอนาคตที่สดใสของ AI ในการผลิต และเวลาที่เหมาะสมสำหรับธุรกิจที่จะลงทุนในเทคโนโลยีเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่สำคัญ