На недавно состоявшемся Американском производственном саммите Франс Кронье, управляющий директор и соучредитель DataProphet, представил доклад, посвящённый роли искусственного интеллекта (ИИ) в оптимизации производственных процессов. В своем выступлении Кронье акцентировал внимание на необходимости внедрения передовых технологий для эффективного анализа и обработки больших объемов данных, которые в настоящее время генерируются на производственных предприятиях.
Кронье отметил, что традиционные методы анализа данных не способны эффективно справляться с возрастающими объемами информации, что приводит к упущению возможностей для повышения качества продукции и оптимизации производственных процессов. Современные производственные системы характеризуются высокой степенью сложности, и существующие аналитические инструменты часто оказываются недостаточными для предотвращения сбоев и быстрой адаптации к изменениям. Это может привести к потере контроля над процессами со стороны специалистов, поскольку традиционные методы анализа не позволяют выявлять все взаимосвязи между переменными, влияющими на качество и эффективность производства.
Для решения данной проблемы предлагается использовать системы искусственного интеллекта, такие как OMNI, разработанная компанией DataProphet. Эти системы способны анализировать большие объемы данных и выявлять сложные закономерности, что позволяет создавать оптимизированные планы управления производственными процессами и обеспечивать их стабильность.
Система OMNI позволяет оценивать влияние различных изменений на производственные процессы и интегрировать этапы производства для точного прогнозирования их воздействия. Это способствует более эффективному планированию и улучшению производственной деятельности компаний.
Уже существуют примеры успешного применения ИИ в производственной сфере. Например, один из литейных заводов сократил количество брака более чем на 1 миллион долларов в год благодаря использованию ИИ. Автомобильный кузовной цех также достиг значительных результатов, снизив количество дефектов на 50%.
Кронье подчеркнул важность использования исторических данных для анализа и улучшения производственных процессов. Он отметил, что накопленный опыт и знания могут служить основой для повышения эффективности и качества продукции.
