IBM tentang AI dan Manufaktur pada 2022
Kendra DeKeyrel, Wakil Presiden Pemimpin Produk Manajemen Aset di IBM Software, menawarkan pemikirannya tentang AI dan manufaktur pada tahun 2022
Inovasi baru terus muncul dalam manufaktur digital, yang mencakup Industri 4.0, pencetakan 3D/manufaktur aditif, robot industri, kendaraan self-driving, drone, augmented/virtual reality, Industrial Internet of Things (IIOT), komputasi tepi, dan lain-lain.
Kendra DeKeyrel, Wakil Presiden Pemimpin Produk Manajemen Aset di IBM Software, memberikan komentar ahlinya tentang AI dan manufaktur saat kita memasuki 2022…
Adopsi AI dan teknologi otomatisasi
"Pasar AI kemungkinan akan menunjukkan pertumbuhan eksponensial selama beberapa tahun ke depan, terutama mengingat bagaimana pandemi telah memengaruhi bisnis di seluruh dunia. Meskipun banyak industri telah terpengaruh secara berbeda, kami melihat peningkatan dalam penerimaan dan adopsi teknologi seperti AI dan otomatisasi. secara menyeluruh untuk membantu bisnis dan karyawannya beroperasi secara lebih efektif.
“Kami berharap dapat melihat lebih banyak perusahaan berinvestasi dalam AI dan otomatisasi untuk beberapa kasus penggunaan guna mendorong efisiensi baru, menghemat biaya, dan membebaskan karyawan untuk fokus pada pekerjaan yang bernilai lebih tinggi."
Gunakan teknologi otomatisasi bertenaga AI untuk mempercepat rantai pasokan
"Tahun ini kami melihat banyak produsen memikirkan kembali model operasi mereka, khususnya dalam bidang seperti pengoptimalan rantai pasokan, pemeriksaan kualitas, manajemen risiko, dan manajemen inventaris.
“Pekerja di lantai pabrik dapat menggunakan otomatisasi bertenaga AI untuk menyelesaikan tugas berulang seperti inspeksi produk, pemeliharaan prediktif, pemantauan bahaya keselamatan, atau mengidentifikasi cacat produk. Teknologi otomatisasi yang didukung AI tidak hanya akan memungkinkan waktu masuk ke pasar yang lebih cepat dan efisien, tetapi juga akan memberikan kesempatan kepada karyawan untuk fokus pada pekerjaan yang bernilai lebih tinggi."
Gunakan pembelajaran AI untuk melakukan peningkatan secara real time
"Dalam hal strategi, produsen harus memulai dengan alur dari rencana-ke-manufaktur, kemudian mempertimbangkan implikasi pada pesanan pelanggan, teknik, rantai pasokan, manajemen siklus hidup, dan purnajual.
“Kemudian, sematkan wawasan data dan pembelajaran AI ke dalam alur kerja proses sehingga peningkatan dapat diwujudkan secara real time, setiap saat. Penting untuk diperhatikan bahwa transformasi yang sukses dan skalabel membutuhkan pendekatan holistik yang membutuhkan keseimbangan antara perspektif bisnis dan teknologi."
Perangkat lunak yang didukung AI dapat membantu produsen beralih ke pemeliharaan proaktif
"Misalnya, produsen otomotif besar memanfaatkan teknologi manajemen aset bertenaga AI IBM, IBM Maximo, untuk mencapai sasaran penting misi utama mereka - waktu henti nol dan cacat nol.
“Perangkat lunak yang diberdayakan AI dapat membantu produsen beralih dari perawatan reaktif berbasis siklus, ke perawatan proaktif yang berpusat pada keandalan, berdasarkan kondisi mesin dunia nyata seperti suhu, getaran, dan siklus.
“Dengan menganalisis data IoT industri, AI dapat membantu produsen mendeteksi anomali dan mengukur kesehatan peralatan setiap saat, memungkinkan mereka untuk memprediksi dengan lebih baik dan secara proaktif memperbaiki masalah sebelum terjadi kegagalan. Hal ini dapat berdampak signifikan dalam mengurangi biaya operasional dan meningkatkan ketersediaan waktu operasional."
