Wizja dla przemysłu 4. 0
Przemysł produkcyjny w przyszłości będzie szeroko przyjmować bardziej wrażliwą sztuczną inteligencję i inteligentną technologię automatyzacji, dzięki czemu proces produkcyjny jest szybszy i wygodny. Jest to wizja przemysłu 4. 0, która zawiera również inne szerokie znaczenia, obejmujące wszystkie aspekty przedsiębiorstwa i łańcucha dostaw, jednocześnie często napotykającym poważne wyzwania w dziedzinie produkcji, ale także borykają się z wielkimi możliwościami!
Trzy lata postępu
Kiedy producenci rozpoczęli inicjatywę w branży 4. 0, wiedzieli, że będzie to ćwiczenie wieloletnie. Widzimy, że proces zmiany większości przedsiębiorstw jest sprawny, a przemysł znacznie się rozwinął. Wiele ankietowanych firm poczyniło ogromne postępy w branży 4. 0 i już czerpią korzyści.
Po co produkować zarządzanie danymi?
Inwestowanie inteligentne: Firmy stwierdzają, że aby rozwijać się i zdobyć przewagę w branży 4. 0, muszą opanować zarządzanie danymi produkcyjnymi. Od danych po informacje, inteligencję i wglądu, w którym można się przydać, są zaangażowane wszystkie aspekty zarządzania danymi. Idealnie jest to zintegrowane podejście, które wspiera operacje produkcyjne i biznes.
Szerokie zalety biznesowe: Chcemy zrozumieć, jakie zalety zyskują lub oczekują zysku z lepszego i bardziej zjednoczonego zarządzania danymi produkcyjnymi. Pytanie brzmi: „Jak myślisz lub spodziewasz się, jakie zalety zyskają z lepszego, bardziej ujednoliconego zarządzania danych fabrycznych, które dostarcza danych OT i IT w scenariuszach danych kontekstowych dla natychmiastowej analizy i wzorców działań, lub jakie zalety oczekujesz od tego?” Respondenci mogą wybrać wszystkie obowiązujące opcje. Wybory respondentów zostały rozdrobnione, przy czym tylko dwa zostały wybrane przez ponad połowę respondentów: poprawa jakości produktu i szybciej i reagowanie na anomalie.
Podstawa sztucznej inteligencji i analityki: każdy, kto wypróbował projekt AI lub Advanced Analytics, wie, że solidne zarządzanie danymi jest warunkiem wstępnym. Problemy z każdym aspektem zarządzania danymi produkcyjnymi mogą wpływać na wyniki analizy i jakość pracy AI. Wyniki analizy można wykorzystać do uzyskania wglądu w dowolny z wymienionych obszarów poprawy.
Po co przenosić się do sztucznej inteligencji?
To jest wiek sztucznej inteligencji. Podobnie jak ludzka inteligencja może rozwiązać wiele problemów, podobnie jak sztuczna inteligencja. Jakie są korzyści wykorzystywania zaawansowanych analiz, takich jak sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe (ML), analizy predykcyjne lub analizy nakazowe w fabryce? (Wymień wszystkie procesy, obszary lub dyscypliny).
Słowa kluczowe respondenci uważają, że najważniejsze zalety obracają się wokół produkcji: jakość, wydajność, wydajność, wydajność, konserwacja, bezpieczeństwo, koszty i kontrola. Wspominali także o zapobieganiu błędom, szybkości i wydajności. Ponadto cytowali mocne strony w obszarach biznesowych, takich jak zarządzanie, szkolenie, łańcuch dostaw, przychody, zmiana inżynierii, marketing, wykrywanie oszustw i obsługa klienta.