Obecny status sztucznej inteligencji w branży produkcyjnej

• • Generatywne modele AI rewolucjonizują branżę produkcyjną poprzez przewidywanie popytu, optymalizację zapasów i automatyzację procesów.

• • Przewiduje się, że rynek generatywnej sztucznej inteligencji w produkcji osiągnie wartość 10,51 mld USD do 2033 r., przy CAGR na poziomie 42%.

• • Korzyści z wdrożenia generatywnej sztucznej inteligencji obejmują zwiększoną automatyzację, ulepszone projektowanie produktów, redukcję kosztów, podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym i poprawę jakości.

• • Wyzwania obejmują zapewnienie jakości i dostępności danych, zajęcie się luką w umiejętnościach oraz integrację narzędzi AI z istniejącymi systemami.

• • Oczekuje się, że do 2024 roku ponad 40% firm produkcyjnych zastosuje generatywną sztuczną inteligencję do projektowania produktów i usprawniania procesów.

• Generatywna sztuczna inteligencja ma wpłynąć na 70% nowych aplikacji internetowych i mobilnych do 2026 roku, co wskazuje na jej szeroki potencjał w różnych aspektach produkcji.

Generatywne modele AI odgrywają kluczową rolę w rozwiązaniach programowych dla branży produkcyjnej, takich jak MES (Manufacturing Execution System). Modele te są w stanie symulować różne scenariusze produkcyjne, przewidywać popyt i optymalizować poziomy zapasów. Wykorzystując historyczne dane klientów, generatywna sztuczna inteligencja może dokładnie przewidywać popyt, umożliwiając producentom tworzenie bardziej precyzyjnych harmonogramów produkcji i utrzymywanie optymalnych poziomów zapasów (1). Technologia ta może potencjalnie usprawnić procesy produkcyjne i przynieść znaczące korzyści. Może skrócić czas przestojów, poprawić wydajność, osiągnąć oszczędności i zwiększyć zadowolenie użytkowników końcowych (2).

Oczekuje się, że rynek generatywnej sztucznej inteligencji w produkcji doświadczy znacznego wzrostu. Szacuje się, że rynek generatywnej sztucznej inteligencji w produkcji osiągnie wartość 10,51 mld USD do 2033 r., rozwijając się przy złożonej rocznej stopie wzrostu (CAGR) wynoszącej 42% w okresie prognozy (3). Pokazuje to rosnące uznanie i przyjęcie generatywnej sztucznej inteligencji w branży produkcyjnej.

Eksperci z Boston Consulting Group (BCG) podkreślili przyszły wpływ generatywnej sztucznej inteligencji na fabryki i sposób, w jaki firmy wykorzystują tę technologię do zrewolucjonizowania swoich operacji (4). Integracja generatywnej sztucznej inteligencji w rozwiązaniach produkcyjnych obejmuje obsługę pozyskiwania i integracji danych z różnych źródeł, w tym systemów ERP, systemów realizacji produkcji (MES) i danych generowanych przez czujniki (5).

Aby wdrożyć nowe narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji w firmach produkcyjnych, niezbędne jest staranne rozważenie trendów i strategii. Producenci muszą być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami i wynikami badań w tej dziedzinie. Pozwoli im to skutecznie wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję do optymalizacji procesów produkcyjnych, obniżenia kosztów i zwiększenia ogólnej wydajności. Kompleksowy raport na temat generatywnej sztucznej inteligencji w rozwiązaniach programowych dla branży produkcyjnej, takich jak MES, zapewnia cenny wgląd w korzyści i strategie związane z tą technologią.

Korzyści i wyzwania związane ze sztuczną inteligencją w produkcji

Korzyści z wdrożenia narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji w firmach produkcyjnych:

1. 1. Zwiększona automatyzacja: Narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji w branży produkcyjnej mogą zautomatyzować różne procesy, prowadząc do zwiększenia wydajności i produktywności. Narzędzia te mogą zautomatyzować zadania, takie jak projektowanie produktów, optymalizacja procesów i kontrola jakości, zmniejszając potrzebę ręcznej interwencji i minimalizując błędy ludzkie.

1. 1. Lepsze projektowanie produktów: Generatywne narzędzia AI mogą pomóc firmom produkcyjnym w tworzeniu innowacyjnych i zoptymalizowanych projektów produktów. Analizując istniejące projekty i generując wiele alternatyw, narzędzia te mogą zidentyfikować optymalne projekty, które spełniają określone wymagania, takie jak funkcjonalność, opłacalność i możliwości produkcyjne. Pomaga to firmom w dostarczaniu lepszych produktów na rynek, skracaniu czasu wprowadzania ich na rynek i zwiększaniu zadowolenia klientów.

1. 1. Redukcja kosztów: Wdrożenie narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji może skutkować redukcją kosztów dla firm produkcyjnych. Automatyzując procesy i optymalizując projekty, narzędzia te mogą pomóc w ograniczeniu odpadów materiałowych, zużycia energii i czasu produkcji. Dodatkowo, identyfikując opłacalne alternatywy projektowe, firmy mogą zaoszczędzić na kosztach produkcji i konserwacji.

1. 1. Podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym: Narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji umożliwiają analizę danych i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym, zapewniając firmom produkcyjnym cenne informacje. Narzędzia te mogą analizować duże ilości danych zebranych z różnych źródeł, takich jak czujniki, maszyny i linie produkcyjne, i dostarczać praktycznych informacji w celu optymalizacji procesów produkcyjnych, identyfikacji wąskich gardeł i przewidywania wymagań konserwacyjnych.

1. Poprawa jakości: Narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji mogą znacząco usprawnić procesy kontroli jakości w firmach produkcyjnych. Analizując ogromne ilości danych, narzędzia te mogą identyfikować wzorce, anomalie i potencjalne wady w czasie rzeczywistym, umożliwiając proaktywne środki kontroli jakości. Pomaga to w zmniejszeniu liczby wad produktów, zapewnieniu zgodności ze standardami jakości i zminimalizowaniu przeróbek lub wycofywania produktów z rynku.

Wyzwania związane z wdrażaniem narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji w firmach produkcyjnych:

1. 1. Dostępność i jakość danych: Pomyślne wdrożenie narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji zależy od dostępności i jakości danych. Firmy produkcyjne muszą upewnić się, że mają dostęp do odpowiednich i wystarczających danych do szkolenia i testowania modeli AI. Ponadto dokładność i wiarygodność danych ma kluczowe znaczenie dla uzyskania dokładnych i wiarygodnych wyników.

1. 1. Luka kompetencyjna: Wdrażanie narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji w firmach produkcyjnych wymaga wykwalifikowanej siły roboczej zdolnej do zrozumienia i efektywnego wykorzystania tych narzędzi. Może brakować specjalistów z niezbędną wiedzą w zakresie sztucznej inteligencji i analizy danych, co prowadzi do wyzwań we wdrażaniu i wykorzystywaniu narzędzi.

1. Integracja z istniejącymi systemami: Integracja narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami produkcyjnymi może być złożona i wymagająca. Narzędzia te muszą płynnie integrować się z

Analiza najnowszych wyników badań i statystyk na ten temat

Generatywna sztuczna inteligencja, nowa technologia wykorzystująca algorytmy sztucznej inteligencji do tworzenia nowych i innowacyjnych projektów, zyskuje znaczącą popularność w branży produkcyjnej. Najnowsze wyniki badań i statystyki rzucają światło na trendy, efekty i strategie dotyczące wdrażania narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji w firmach produkcyjnych.

Przewiduje się, że do 2024 roku ponad 40% firm produkcyjnych zastosuje generatywną sztuczną inteligencję do projektowania produktów i ulepszania procesów, podczas gdy ponad 60% nowych robotów przemysłowych będzie zawierało funkcje generatywnej sztucznej inteligencji (1). Postępy te zwiększą elastyczność i inteligencję robotów, czyniąc je bardziej przystosowanymi do różnych zadań.

Kompleksowy raport firmy McKinsey, zatytułowany "State of AI in 2023", analizuje transformacyjny wpływ generatywnej sztucznej inteligencji na branże na całym świecie (2). Raport oferuje szczegółowy wgląd w to, jak generatywna sztuczna inteligencja zmienia branżę produkcyjną i inne sektory.

Patrząc w przyszłość do 2026 roku, oczekuje się, że generatywna sztuczna inteligencja będzie miała znaczący wpływ na 70% rozwoju nowych aplikacji internetowych i mobilnych, co oznacza zmianę w podejściu firm do tworzenia oprogramowania i innowacji (3). Pokazuje to ogromny potencjał generatywnej sztucznej inteligencji w rewolucjonizowaniu nie tylko projektowania produktów, ale także rozwoju oprogramowania w sektorze produkcyjnym.

ABI Research zidentyfikowało pięć znaczących przypadków użycia generatywnej sztucznej inteligencji w produkcji, rzucając światło na praktyczne zastosowania tej technologii. Te przypadki użycia obejmują różne aspekty procesu produkcyjnego, pokazując, w jaki sposób generatywna sztuczna inteligencja może zoptymalizować wydajność i umożliwić przełom w rozwoju produktu (4).

W raporcie KPMG z czerwca 2023 r. ujawniono, że 78% ankietowanych dyrektorów ds. produkcji przemysłowej uznało generatywną sztuczną inteligencję za najważniejszą nową technologię w swojej dziedzinie (5).

Dolna linia

Generatywna sztuczna inteligencja znacząco wpływa na branżę produkcyjną, umożliwiając przewidywanie popytu, optymalizację zapasów i automatyzację procesów, przewidując, że do 2033 r. wartość rynku wzrośnie do 10,51 mld USD. Ułatwia ona ulepszone projektowanie produktów, redukcję kosztów i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym, choć stoi przed nią wyzwanie związane z jakością danych i integracją z obecnymi systemami, sygnalizując transformacyjną zmianę w kierunku zwiększonej wydajności i innowacji w produkcji.