Неудачи в проектах по внедрению технологий с элементами искусственного интеллекта (далее - ИИ) в промышленности часто связаны с изначально неправильными установками заказчиков проектов, как считает Стив Вилкинсон, эксперт в области AI в промышленности.
Часто существует огромный разрыв, можно сказать - пропасть, между продвинутыми технологическими решениями ИИ и реальными выгодами для бизнеса. По опыту эксперта, в большинстве случаев промышленным заказчикам и их поставщикам решений плохо удается преодолеть этот разрыв.
И самый важный совет здесь: не начинайте с технологии. Если вы запускаете проект для того, чтобы выяснить, что технология ИИ может сделать для вашего производства, вы, практически, обрекаете себя на неудачу. Возможно, вам удастся занять интересным техническим решением несколько увлеченных технарей на несколько месяцев. Возможно, в результате они даже запустят красивый пилотный проект. Но рано или поздно встанет вопрос - как этот решение позволит увеличить производительность или снизить затраты.
Огромное число пилотных проектов проваливается именно потому., что это были попытки найти проблему для имеющегося решения, а не наоборот.
Принципиально важно начинать с поиска реально важной проблемы (от себя отмечу, что в нашей российской традиции это усугубляется тем, что само слово “проблема” находится под внутренним запретом). И только после того, как обнаружена важная проблема/”бутылочное горлышко” производства, можно приступать к поиску решения.
Стив Вилкинсон приводит такие наиболее возможные выигрыши для бизнеса от внедрения технологий ИИ:
- увеличение выручки
- сокращение затрат
- комплаенс с требованиями регулятора
- повышение производительности
- оптимизация инвестиций и активов
- запуск новой продукции.
Можно разделить сферы применения ИИ на шесть категорий:
Предиктивные операции
- предиктивнвые операции и оптимизация процессов
Предиктивная инвентаризация и заказы
- оптимизация незавершенной работы (work-in-process)
- предиктивное пополнение складских запасов
Помощь сотрудникам
- виртуальные помощники
- поддержка в принятии решений
Предиктивное качество
- прогноз выхода продукции и оптимизация
- предиктивное качество
Предиктивный ремонт
- прогноз поломок оборудования
- рекомендации по ремонту оборудования
Предиктивная “устойчивость”
- оптимизация расхода сырья и материалов
