Bozor sharoitlari, etkazib berish zanjiri cheklovlari, mehnat etishmasligi va tezkor global sanoat ular faoliyat ko'rsatayotgan usullarini qayta ishlash uchun barcha o'lchamlarni ishlab chiqaruvchilarni jalb qilmoqda. Ko'plab ishlab chiqaruvchilar raqobatbardosh qirrani saqlash va uzoq davom etadigan biznes muammolarini hal qilish texnologiyasini qabul qilishdi. Raqamli texnologiyalarga, sanoat iotni avtomatlashtirishdan boshlab korxonalar turli xil tizimlar, jarayonlar va odamlarga yaxshiroq qarorlar chiqarish uchun zarur bo'lgan strategik tushunchalarni taqdim etish uchun ushbu yangiliklardan foydalanishlari mumkin.
Ushbu kompaniyalar bilan ishlash uchun juda ko'p ma'lumotlar mavjudligiga shubha yo'q. Mckinseey o'quv xabarlariga ko'ra, ishlab chiqarish 1,9 petabayt yoki 1900, 000 Terabayt, har yili 1000, 000 ma'lumotlarini ishlab chiqaradi. Muammo shundaki, ular ma'lumotlarni olish va tahlil qilishning yaxshi usuli kerak edi va uni ishlatilishi mumkin bo'lgan ma'lumotlarga aylantirishdi va buni tezda bajarishlari kerak edi. Natijada ko'plab korxonalar sun'iy intellektiyaga (AI) o'z faoliyatini yaxshilash uchun imkoniyatlar topishga kirishmoqda.
Nima uchun ai ma'lumotlar tahlilida juda mos keladi?
Ishlab chiqarishni yaxshilashdan, qo'shimcha vaqt va masofadan turib monitoring mashinalari va hatto mahsulotni nazorat qilish va mahsulot sifatini yaxshilashdan tortib, AI umumiy samaradorlik va unumdorlik metodikasini takomillashtirishga imkon beradigan.
Bu sehr emas, balki turli xil o'zgaruvchilarda katta miqdordagi ma'lumotlarni tahlil qiladigan, turli xil o'zgaruvchilar bilan bog'liq bo'lgan ma'lumotlarni tahlil qiladi va kelajakdagi davlatlarni bashorat qilish uchun ushbu bilimlarni amalda qo'llash. Bu odamlar bu vazifalarni bajara olmaydi, lekin bu ularni yanada tezroq bajarishi va qayta ishlashi mumkin, biznes natijalarini yanada yaxshilash, takomillashtirish bilan ko'proq ma'lumotlarni qayta ishlash.
Masalan, har qanday ishlab chiqarish muhitida an'anaviy ravishda o'z ma'lumotlarini to'playdigan bir necha xil ishchi guruhlari va mashinalar mavjud. Har bir qurilmaning ma'lumotlari sifatli, format va vaqt ichida o'zgarishi mumkin, bu esa to'siqlar keltirib chiqarishi va ma'lumotlardan har qanday mazmunli tushunchalarni tahlil qilish va muzlatish qiyinlashtirishi mumkin.
AI texnologiyasi yordamida ko'p miqdordagi ma'lumotlarni tezda qayta ishlash va operatsion ma'lumotlarni tez va aniq birlashtirib, muqobillar asosida natijalarga erishish va ishlab chiqaruvchilarni chaqirib olishni yoqishiga imkon beradi. Ushbu oldindan bashorat qilingan bashorat bu erda AI kuchlari yotadi va bu mahsulotning hosildorligini sezilarli darajada oshirishi mumkin.
Mahsulotning sifatsiz muammolarning asosiy sababini aniqlash orqali AI mahsulotning kamchiliklari va stavkalarini kamaytirishga va ishlab chiqarishni ko'paytirishga yordam beradi. To'liq ma'lumotlar va tahlil bilan ishlab chiqaruvchilar kompaniyaning pastki chiziqqa to'g'ridan-to'g'ri ta'sir qilishidan oldin sifat nazorati muammolarini hal qilishlari mumkin. Keling, bitta misolni ko'rib chiqaylik.
Dvigatel sifatini yaxshilash uchun AI-dan foydalaning
Global dvigatel ishlab chiqaruvchisi generator to'plamlari, dengiz va dengiz arizalari va harbiy transport vositalari uchun yirik dizel dvigatellarini ishlab chiqaradi. Majlisdan keyin har bir dvigatel qat'iy sinovdan o'tkaziladi. Sinov paytida, hatto eng tajribali operatorlar ham muammoning nozik belgilarini aniqlay olmaydilar, sinov paytida yoki dvigatel xizmatda bo'lgandan keyin halokatli muvaffaqiyatsizlikka olib keladi. Ushbu nosozliklar katta yo'qotishlarga olib keladi, orqada qolgan sinov maydonchalari va oqim ishlab chiqarish, har yili millionlab dollarni tashkil etadi va o'z vaqtida etkazib berishga salbiy ta'sir ko'rsatdi.
Muammo ma'lumotlarning etishmasligi emas, balki u qanday ishlatiladi. Aslida, zavod yillar davomida jarayonlar ma'lumotlarini to'plashdi, ammo muvaffaqiyatsizlik sodir bo'lganidan keyingina uni keyingi ish uchun ishlatgan. Ushbu reaktiv yo'lda ma'lumotlarga qarab, bu muvaffaqiyatsizliklar nima uchun ularni sodir bo'layotganini yoki sezilarli ravishda hal qilishini tushuna olmaydi. Oxir oqibat, ushbu masalalar, kompaniya AI-dan foydalanish xarajatlari sifatida ko'rib chiqiladi, ular avvalgi tanqidiy aktivlarning oldini olishdan oldin muhim ma'lumotlarni oldindan aytib berishadi.
Ishlab chiqaruvchi AI uchun zaruriy ma'lumotlarni berish uchun zarur ma'lumotlarni yaratishni aniqlash uchun boshlang'ich dastur bilan boshlandi. Given the need to use historical data, the company first conducted data cleaning and analysis, with the help of AI, reducing 20 billion data points from 100 engines to 6 billion of the most influential data points in 48 hours.
Keyinchalik, bir nechta namuna to'plamlarini vaqt va modelni aniqlash va ma'lumotlarni aniqlang. Gapni tahlil qilish asosida ba'zi ma'lumotlarni tez-tez chiqarib olish uchun tuzatishlar kiritildi va shu bilan modellashtirishni yaxshilash uchun. AI platformasidan foydalanib, butun tahlil hozirgi ishlab chiqarishga hech qanday ta'sir qilmasdan kam xavfli muhitda amalga oshiriladi.
Ushbu ma'lumotlardan, ishlab chiqaruvchilar bazelines, tendentsiyalar va anomaliyalarni aniqlashga, tendentsiyalar va anomallarni aniqlaydilar va ma'lumotlarni harakatga kiritish rejalarini ishlab chiqishadi. Bir necha hafta ichida ular seriya raqami bo'yicha xavf dvigatellari guruhini aniqlash hisobotlarini berishdi. Ushbu ma'lumotlarga ko'ra, ishlab chiqaruvchilar ushbu dvigatellar sifat nazorati sinovlari yoki sohada yoki sohada muammolar ehtimoliga ega deb taxmin qilmoqdalar. Test ma'lumotlarini haqiqiy mahsulotning ishdan chiqishiga ulash orqali bir necha yillar davomida dvigatel muammolarining 80 foizdan ko'prog'i aniqlangan.
Shuni ta'kidlash kerakki, ushbu loyiha II modeli doimiy ravishda o'rganilganligi sababli amalga oshiriladi. Taxminan 45 kun ichida model nol noto'g'ri ijobiy stavkasi bilan oldindan 2000 daqiqada muvaffaqiyatsizlikni oldindan aytib bera oldi.
Operatsiyalarga uzilishni minimallashtirish
Rasmiy ishga tushirilganda, Alite real vaqt rejimida, sinov nazorati tizimi va Inson Mashinasozlik interfeysi tomonidan ishlab chiqarilgan real vaqt rejimiga ulangan. Bu normal ishlashiga ta'sir qilmaydi. Aslida, model kompaniyaning standart sinov dasturi bilan birlashtirilgan va operator uni amalga oshirganligini ham bilmagan. Ular shunchaki bilishlari kerakki, hozirda HMI interfeysi har qanday potentsial muammolar va ular bilan qanday kurashish kerakligi haqida xabar berishlari kerak.
Dastlabki 90 kun ichida AI real vaqt rejimida 4,5 million dvigatelning shikastlanishidan saqlanib qoldi va loyihaning investitsiyalari uchun investitsiya (ROI) ga qaytish (ROI) ning 10X-dan qaytarildi.
Ushbu holatda ko'rsatilganidek, AI ishlab chiqaruvchilarni sifat kamchiliklarini ko'paytirish, pulni tejashga va etkazib berish narxlarini oshirishga imkon beradi va etkazib berish narxlarini minimallashtiradi. Ma'lumotlarning mustahkam poydevoridan boshlab, AI biznes natijalarini boshqarish uchun zarur bo'lgan tushunchalarni taqdim etishi va bugungi kunda rivojlanayotgan ishbilarmonlik muhitida yordam ishlab chiqaruvchilarga yordam beradigan tushunchalarni taqdim etishi mumkin.
Ammo ai - bu eng yaxshi mos bo'lishi shart emas - barcha echim. Sizning ehtiyojlaringiz, dasturingiz va muayyan vaziyatga qarab, turli xil echimlarni sozlash kerak. Shuning uchun, sizning yoningizda ishonchli sherik bo'lish juda muhimdir. AI haqida gap ketganda, ular sizning raqamli o'zgarishingizni amalga oshirayotganingizni, sizning maqsadlaringiz yoki qiyinchiliklaringizni tushunasiz va haqiqiy ehtiyojlaringizga eng mos keladigan eng yaxshi sotuvchilarning echimni aniqlab olishlari mumkin.