ניו-טק מגזין | אוגוסט 2024 | המהדורה הדיגיטלית

להישאר תחרותיים: הטמעה אסטרטגית של בינה מלאכותית בתעשיה

אלי בויקיס, מנהל פעילות דאסו סיסטמס בישראל »

לחברות להאיץ את הפיתוח של מוצרים חדשים, להפחית עלויות ולשפר את איכות המוצר הסופי. אוטומציה של משימות רפטטיביות כמו עיצוב מוצר או התמודדות עם עומסים כבדים בסביבת הייצור - היא ללא ספק אחד היישומים המבטיחים של בינה מלאכותית עבור התעשיה. בשילוב עם טכנולוגיות כמו האינטרנט של ) וחיישני בקר לוגי מתוכנת IoT הדברים ( ), ניתן לשפר את הדיוק של תחזוקה PLC ( חזויה, וכתוצאה מכך לייעל את התפעול ולהפחית "דאונטיים". ההערכה היא כי אוטומציה של עבודה פיזית עשויה להגדיל עד 0.8% את הפרודוקטיביות הכוללת ב- מדי שנה, בעוד שתחזוקה חזויה תומכת 1.4% בינה מלאכותית יכולה להפחית את עלויות ואת הדאון טיים הכולל 10-40% התחזוקה ב- .20-50% ב- יש AI בנוסף ליתרונות התפעוליים, ל פוטנציאל גדול להניע חדשנות וקיימות בתעשייה. אוטומציה של תהליכים ושיפור יעילות יכולים לעזור לתעשייה להפחית את טביעת הרגל הפחמנית שלה ולפתח מוצרים בני קיימא יותר. היכולת לנתח נתונים בזמן אמת מקלה על קבלת החלטות אסטרטגיות,

ודיוק ומשפרת גם את הפרודוקטיביות וגם את האיכות של המוצר הסופי.

בינה מלאכותית אינה מושג חדש בעולם "מסתובב" למעלה מעשור AI התעשיה. אבל רק לאחרונה רואים את המחוייבות לטכנולוגיה הזו מתגברת ומתחילה להשפיע על הסקטור. פי הפורום הכלכלי העולמי, יותר ל מהיצרנים צפויים לאמץ 50% מ- , מה שמדגים את 2025 בינה מלאכותית עד השפעתה הגוברת ויכולתה של טכנולוגיה זו לשפר יעילות, איכות וגמישות בסקטור התעשיה. בפיתוח מוצר, טכנולוגיות כמו למידת מכונה ובינה מלאכותית יצירתית כבר נוכחות וכבר מובילות חדשנות. לדוגמה, אוטומציה של משימות רפטטיביות מאפשרת למהנדסים להתמקד בהיבטים יצירתיים וחדשניים יותר של המוצר. בנוסף, בינה מלאכותית מגדירה מחדש תהליכי תפעול וניהול בריצפת הייצור, ומניעה עידן חדש של יעילות ודיוק בייצור על ידי שיפור הפרודוקטיביות ואיכות המוצר הסופי. בנוסף, הבינה המלאכותית מגדירה מחדש את תהליכי הניהול והתפעול של רצפת הייצור ומביאה בשורה חדשה של יעילות

טרנספורמציה של התהליכים התעשייתיים משלב התכנון ועד שלב הייצור, הבינה המלאכותית נמצאת היום בכל התהליכים התעשייתיים. החל משרשרת האספקה, חברות יכולות לאסוף ולנתח נתונים בזמן אמת כדי לקבל החלטות מושכלות לגבי ניהול מלאי. תעשיית הרכב היא אחד המגזרים המובילים את היישום הזה, למשל חברת רנו, שהטמיעה מערכות בינה מלאכותית לניטור תהליכי הייצור שלה והתאמת אסטרטגיות אספקה, הצליחה להפחית עלויות ולשפר את עמידותה בפני אירועים בלתי צפויים לאורך שרשרת האספקה שלה. הבינה המלאכותית, שמאפשרת ניתוח 90% של נפחים גדולים של מידע, וחיזוי מהטעויות הפוטנציאליות, חוללה מהפכה גם בשיפור האיכות וניהול מחזור חיי המוצר. תחום ניהול מחזור החיים של המוצר מפיק בזכות האפשרות לשימוש AI תועלת רבה מ חוזר והעברה של עיצובים ותהליכים ממוצרים קיימים למוצרים חדשים. מינוף הידע שהצטבר ממודלים קודמים, מאפשר

New-Tech Magazine l 26