”The Machine Economy” förändrar tillverkningsindustrin, snabbt

I denna gästblogg från TimeXtender går de igenom hur Machine Economy förändrar för tillverkningsindustrin. Läs mer!

Precis som att "bli digital" varit en kioskvältare under det senaste decenniet, kommer nästa stora förändring att handla om att "bli smart". Detta kommer vi prata mer om i denna gästblogg från TimeXtender.

För att förstå omfattningen av ovanstående förändring, kommer här är 3 fakta du bör vara medveten om:

• AI, maskininlärning och robotik kommer att driva 70 % av BNP-tillväxten under det kommande decenniet.
• År 2030 kommer AI att bidra med uppskattningsvis 15,7 biljoner dollar till den globala ekonomin, mer än den nuvarande produktionen i Kina och Indien tillsammans.
• 62 % av ledarna lägger planer för att lyckas i en värld fylld av uppkopplade maskiner och smart automation – 16 % investerar redan och presterar starkt.

Det är nu klart att beslutsfattande AI och maskiner kommer att vara den primära drivkraften för ekonomisk tillväxt under det kommande decenniet i vad som kallas ”Machine Economy”. Detta gäller särskilt inom tillverkningsindustrin, där maskiner och AI kan hjälpa företag att skapa en konkurrensfördel genom att sänka kostnaderna, öka effektiviteten och öppna upp nya marknader.

För att förbli konkurrenskraftiga måste tillverkande företag starta datafokuserade AI- och maskininlärningsinitiativ omedelbart. Den goda nyheten är att tillverkningsindustrin har ett särskilt bra läge att dra fördel av dessa nästa generations teknologier.

Topp 10 applikationer av AI, maskininlärning, IoT och robotik för tillverkningsindustrin:

1. Snabba på produktionsprocessen

Genom att automatisera uppgifter och processer kan AI och robotar påskynda produktionen, samtidigt som slöseriet minskar och effektiviteten ökar. Faktum är att många tillverkningsföretag redan använder AI och robotar för att öka sin produktivitet.

Till exempel använder biltillverkare robotar för att svetsa och måla bilar, medan livsmedelsföretag använder robotar för att paketera och sortera produkter.

Användningen av AI och robotar kan också bidra till att förbättra kvaliteten på produkterna och samtidigt minska kostnaderna. Som ett resultat råder det ingen tvekan om att dessa tekniker kommer att fortsätta att spela en stor roll i tillverkningen under de kommande åren.

2. Reducera energiförbrukningen

Inom tillverkning letar företag alltid efter sätt att minska energiförbrukningen. Tillverkning är trots allt en mycket energikrävande process, och även en liten minskning av energianvändningen kan ha en betydande inverkan på resultatet.

Ett sätt för tillverkningsföretag att uppnå detta mål är att använda AI och robotar. Genom att använda dessa tekniker kan företag mer exakt styra tillverkningsprocesser och göra dem mer effektiva. Som ett resultat kan AI och robotar hjälpa tillverkande företag att minska sin energiförbrukning och förbättra resultatet.

3. Förbättra produktkvalitén

Artificiell intelligens och robotar används i allt större utsträckning i tillverkningen för att förbättra produktkvaliteten. Genom att analysera data som samlats in från sensorer under hela tillverkningsprocessen kan AI-aktiverade system identifiera mönster som indikerar när en produkt sannolikt kommer att misslyckas. Denna information kan sedan användas för att göra justeringar av tillverkningsprocessen för att förbättra kvaliteten.

Dessutom kan robotar användas för att utföra kvalitetskontrolluppgifter som inspektion och testning. Genom att automatisera dessa uppgifter kan tillverkningsföretag minska mängden mänskliga fel och förbättra den övergripande noggrannheten i sina kvalitetskontrollprocedurer.

4. Öka säkerheten

Det råder ingen tvekan om att tillverkningsföretag måste ta itu med många hälso- och säkerhetsproblem. Från att förebygga skador till att skydda arbetare från farliga material, det finns många faror som måste beaktas.

AI och robotar kan dock bidra till att öka säkerheten i tillverkande företag på flera sätt.

AI kan användas i tillverkningsinställningar för att hålla reda på anställdas rörelser och identifiera potentiella faror. Till exempel, om en anställd arbetar på en maskin som kräver upprepade rörelser, kan AI användas för att övervaka medarbetarens rörelser och identifiera när de kan riskera att utveckla en skada. Dessutom kan AI användas för att övervaka miljöförhållanden i tillverkningsanläggningar och identifiera när förhållanden kan vara osäkra för anställda.

För det andra kan robotar användas för att utföra uppgifter som är farliga för människor, som att arbeta i områden där det finns risk för exponering för farliga material. Robotar kan även utrustas med sensorer som gör att de kan upptäcka när något är fel och larma vilket kan hjälpa till att förebygga olyckor och skador.

5. Förhindra haveri på er utrustning

I tillverkningen kan även ett litet utrustningshaveri få stora konsekvenser. Produktionsförseningar, produktdefekter och säkerhetsproblem kan alla bero på ett fel i tillverkningsutrustningen.

När tillverkningsföretag strävar efter att minska dessa risker, vänder de sig till AI och maskininlärningsteknik. Genom att analysera data från IoT-sensorer och andra källor kan AI och maskininlärning hjälpa till att förutsäga när tillverkningsutrustning sannolikt kommer att gå sönder. Denna information kan sedan användas för att schemalägga underhåll innan utrustningen går sönder, vilket förhindrar produktionsstörningar.

Dessutom kan AI och maskininlärning också användas för att identifiera tillverkningsprocessförbättringar som kan minska sannolikheten för utrustningshaveri. När tillverkningsföretag anammar dessa tekniker blir de bättre rustade för att förhindra utrustningsfel och de kostsamma störningar de orsakar.

6. Effektivisera era administrativa uppgifter

Tillverkningsföretag vänder sig alltmer till AI och maskininlärning för att effektivisera administrativa uppgifter. Genom att automatisera repetitiva uppgifter som datainmatning och generering av rapporter kan tillverkande företag frigöra sina anställda att fokusera på mer strategiska uppgifter.

Dessutom kan AI och maskininlärning hjälpa tillverkande företag att förbättra sin prognostiseringsnoggrannhet, vilket innebär att de bättre kan förutsäga efterfrågan och anpassa sina produktionsnivåer därefter.

Sen kan även AI och maskininlärning hjälpa tillverkande företag att förbättra sin kundservice. Till exempel, genom att använda chatbots, kan tillverkande företag tillhandahålla kundsupport dygnet runt.

7. Skapa nya affärsmöjligheter

Tillverkningsindustrin är under press då konsumenterna efterfrågar mer personliga produkter och snabbare handläggningstider. Som svar vänder sig tillverkande företag till AI och maskininlärning för att hjälpa dem att möta dessa utmaningar.

Genom att analysera data från tidigare försäljningar, kundfeedback och marknadstrender kan AI identifiera luckor på marknaden och föreslå nya produktkoncept som skulle möta kundernas behov. Maskininlärning kan sedan användas för att förfina dessa koncept och utveckla prototyper. Detta tillvägagångssätt kan hjälpa tillverkande företag att snabbt få ut nya produkter på marknaden, vilket ger dem en konkurrensfördel.

Dessutom kan AI och maskininlärning användas för att utveckla prototyper av nya produkter snabbare och billigare än traditionella metoder. Genom att utnyttja AI och maskininlärning kan tillverkande företag bli mer flexibla och lyhörda för sina kunders behov.

8. Optimera er lagerhantering

Inom tillverkningsindustrin är lagerhantering en kritisk komponent för att säkerställa att produktionen löper smidigt. Genom att hålla koll på material och färdiga produkter till hands kan tillverkande företag undvika störningar på grund av brist eller förseningar.

Lagerhantering kan dock vara en komplex och tidskrävande uppgift, särskilt för stora företag med flera produktionsanläggningar. Lyckligtvis kan AI och robotik hjälpa tillverkande företag att optimera sina lagerhanteringsprocesser.

Genom att automatisera uppgifter som att spåra lagernivåer och lägga beställningar kan AI hjälpa tillverkande företag att minska mängden tid och arbete som krävs för lagerhantering.

Dessutom kan robotik användas för att bygga, lagra och flytta produkter i lager, vilket minskar behovet av manuellt arbete och gör det enklare och snabbare att fylla på lager.

9. Ta itu med kompetensbristen

Under de senaste åren har tillverkningsföretag kämpat för att hitta kvalificerad arbetskraft för att fylla lediga tjänster. Denna kompetensbrist har orsakats av ett antal faktorer, inklusive pensionering av erfarna arbetare och unga människors ovilja att ta sig in på tillverkningsområdet.
Som ett resultat har många företag vänt sig till AI och robotik för att fylla luckan. Genom att automatisera uppgifter som traditionellt utförs av mänskliga arbetare kan dessa företag minska sitt beroende av knappa arbetskraftsresurser. Robotar kan också användas för att utbilda nya medarbetare, och AI kan användas för att identifiera potentiella kandidater för lediga tjänster.

10. Förbättra era marknadsföringsinsatser

Tillverkningsföretag letar alltid efter sätt att förbättra sina marknadsföringsinsatser och nå nya kunder. Under de senaste åren har AI och maskininlärning dykt upp som kraftfulla verktyg som kan användas för att analysera kunddata och identifiera mönster som kan användas för att förbättra marknadsföringsinsatser.

Till exempel kan AI-drivna marknadsföringsverktyg användas för att segmentera kunder, anpassa meddelanden, optimera prissättning, övervaka kundnöjdhetsnivåer och identifiera potentiella problem tidigt.

Dessutom kan AI och maskininlärning också hjälpa tillverkande företag att automatisera sina marknadsföringsprocesser, vilket sparar tid och pengar.

Data är nerven inom Machine Economy

Det är uppenbart att tillverkningsindustrin har mycket att vinna på dessa tekniker. Även om möjligheterna som dessa nya tekniker ger är otroligt spännande, är inget av det möjligt utan data.

Machine Economy är inte bara beroende av data för att fungera, utan alla dessa smarta applikationer, autonoma maskiner och anslutna enheter kommer också att fortsätta att generera exponentiellt ökande mängder data.

Tyvärr fortsätter datateam inom alla branscher att möta skrämmande utmaningar i processen att konsolidera, förbereda och leverera tillförlitlig data till intressenter.

Dataforskare rapporterar fortfarande att de spenderar cirka 45 % av sin tid bara på uppgifter för att förbereda uppgifter. Dataförberedelse är en extremt tråkig och tidskrävande och kostsam process, eller hur? Vill du veta mer om vilka verktyg som finns för att hjälpa er att få fungerande data och komma i gång redan nu med beslutsfattande inom nya eran för Machine Economy? Tveka då inte att kontakta oss på Infozone för mer information.

Prenumerera på vårt nyhetsbrev