Олександр
Олександр
Head of Front-end department
24.11.2023

Штучний інтелект у виробництві: переваги та приклади застосування

Олександр
Олександр
Head of Front-end department
24.11.2023
24.11.2023
1044
12 хвилин
0

Останнім часом про штучний інтелект говорять надзвичайно багато, адже генеративні інструменти на кшталт ChatGPT привертають дуже багато уваги. Але якщо відкинути хайп, то штучний інтелект вже багато років крок за кроком непомітно трансформує реальний сектор економіки. Тож розберімося, як засоби ШІ застосовуються у промисловості. Наведемо переваги ШІ у виробництві, розберемо приклади використання цих технологій.

Місце ШІ у світі сучасної промисловості

Створення штучного інтелекту часто порівнюють із винайденням парового двигуна, яке в XVIII столітті дало початок промисловій революції. Це порівняння можна вважати буквальним, адже у сучасному світі цифрові рішення та ШІ можуть безпосередньо підвищувати ефективність виробничого процесу. 

Наразі ця технологія лише входить в мейнстрим, але перші дослідження демонструють, що вона підвищує ефективність праці практично у будь-якій галузі на 10-60%. Наприклад, за висновками Nielsen Norman Group, впровадження в бізнес засобів генеративного ШІ в середньому підвищує продуктивність праці на 66%. І це лише один з напрямків розвитку штучного інтелекту.

Сегмент промислового ШІ стрімко розвивається. За даними MarketsAndMarkets станом на 2023 рік глобальний обсяг цього ринку становить близько $3,2 млрд, і найближчими роками буде зростати з середньорічним темпом зростання у 45%. Вже до 2028 року ринок подолає позначку у  $20 млрд, тобто збільшиться щонайменше у 6 разів за 5 років. 

Немає жодних сумнівів у тому, що виробники будуть усе частіше звертатись до технологій ШІ в пошуках оптимізації видатків, підвищення продуктивності операцій та зміцнення ланцюжків постачання. 

Роль штучного інтелекту у виробництві

 Навіщо реальному сектору економіки штучний інтелект? Насправді технології ШІ у виробництві можуть стати надійними помічниками людини у розв'язанні численних проблем організації, оптимізації та автоматизації. Визначмо ці проблеми одним-двома реченнями.

Предиктивне технічне обслуговування

 Засоби ШІ на кшталт машинного навчання можна використовувати задля ефективного прогнозування негараздів з обладнанням та попередження збоїв. Алгоритми дозволять оптимізувати графік технічного обслуговування так, аби кожен верстат на підприємстві отримував своєчасну профілактику.

Контроль якості продукції 

Системи комп'ютерного зору та сенсори IoT на основі ШІ можуть забезпечити точний й повністю автоматизований контроль за якістю продуктів, які виходять з виробничої лінії. Інтеграція ШІ у виробництво дозволяє мінімізувати кількість браку та визначити фактори виникнення дефектів.

Оптимізація ланцюжків постачання

 Системи машинного та глибокого навчання можуть застосовуватися задля прогнозування попиту, управління запасами продукції, сировини та складників, планування виробництва та логістики тощо.  

Глибока автоматизація 

Алгоритми ШІ в поєднанні з робототехнікою можуть дати фундамент для максимального скорочення участі людини в фізичних процесах виробництва, скорочення ризиків людського фактора та підвищення рівня безпеки на підприємствах.

Промисловий дизайн

Генеративний ШІ може застосовуватись у дизайнерських завданнях – при розробці нових продуктів, матеріалів, компонентів, додатків тощо. Такі технології можуть надавати дизайнерам найкращі шаблони для промислового проєктування. 

HR та навчання персоналу

Інструменти генеративного ШІ можна ефективно застосовувати в завданнях розвитку, навчання та підвищення кваліфікації співробітників – для підготовки навчальних матеріалів, оцінки знань і компетенцій тощо. ШІ також спрощує корпоративну комунікацію у великих організаціях. 

Аналітика та маркетинг

Алгоритми машинного навчання можуть застосовуватися для аналізу ринку та дослідження поведінки користувачів, задля створення ефективних персоналізованих пропозицій, розробки нових продуктів та послуг, підвищення рівня взаємодії з користувачем. 

Обслуговування клієнтів 

Інструменти розпізнавання мови й голосу на основі ШІ дозволяють суттєво прискорити роботу колцентрів та підвищити якість клієнтської підтримки. А розвинуті чатботи на основі генеративного ШІ дозволяють майже на 100% автоматизувати сервіс. 

Відтак засоби ШІ у виробництві надають очевидні конкурентні переваги. Вони дозволяють забезпечувати стабільність виробництва та ланцюжків постачання, підвищувати продуктивність шляхом автоматизації, прискорювати розробку нових продуктів, ефективно розв'язувати питання менеджменту, маркетингу та обслуговування клієнтів. 

Рекомендуємо почитати
Обробка телефонних звернень клієнтів за допомогою ШІ

Ми застосували інструменти розпізнавання натурального мовлення OpenAI, аби автоматизувати обробку сервісних звернень для провідного виробника кліматичної техніки. Читайте подробиці в нашому блозі

Докладніше

Використання технологій штучного інтелекту у виробництві

Сфера виробництва надзвичайно широка: сюди можна зарахувати і наукомістке машинобудування, і агровиробництво, і продукування товарів широкого вжитку. Відтак у цій царині знайдеться місце для усіх наявних технологій ШІ. Назвемо серед них головні. 

 Machine learning (ML)

Цим терміном називають механізм, що дозволяє комп’ютеру навчатися на підставі структурованих даних й корегувати свої алгоритми без явного програмування людиною. Існує безліч різновидів машинного навчання. Його розрізняють і за метою навчання, і за типами даних, і за сферою застосування, і за підходом до навчання (з вчителем, без вчителя, з підкріпленням). Типові приклади використання ML: розпізнавання голосу, визначення тональності текстів, медична та технічна діагностика. 

Deep Learning (DL)

Це різновид ML, який використовує нейромережі для обробки великих обсягів неструктурованих даних. Нейромережа – це ціла система алгоритмів, що забезпечують комплексну інтерпретацію даних на кількох рівнях.  Deep Learning використовується, зокрема, в машинному перекладі текстів, в пошуковиках, при аналізі зображення тощо.

Генеративний ШІ

Це система штучного інтелекту, яка може не лише розпізнавати та аналізувати дані, але й генерувати на підставі цього аналізу новий контент: текстовий, візуальний, мультимедійний. Генеративний ШІ наразі впритул наблизився до створення повноцінного креативного продукту: ChatGPT може генерувати тексти, моделі DALL-E  та Stable Diffusion створюють зображення тощо. 

Оброблення природної мови (NLP) 

Це напрям розвитку ШІ, який базується на використанні методів машинного та глибокого навчання для інтерпретації, обробки та визначення сенсу написаного людиною тексту машинами. Методи NLP та великі мовні моделі дозволяють штучному інтелекту взаємодіяти з людиною у форматі звичайного листування, обробляти документи тощо. 

Розпізнавання мовлення

У порівнянні з NLP ця технологія має ще один рівень складності – розпізнання людського усного мовлення, задля перетворення в текст та подальшого аналізу й обробки. На технологіях розпізнання мовлення ШІ побудовані сучасні голосові інтерфейси та асистенти будь-якого рівня складності. 

Машинний зір

 Дана технологія використовує машинне навчання та нейромережі задля аналізу візуальних даних – відео, зображень, трансляцій з камер тощо. Її мета – навчити ШІ сприймати візуальну інформацію так само гнучко, як це роблять люди. За допомогою машинного зору можна реалізувати систему розпізнавання облич, моніторинг середовища або візуальний контроль якості продукції. 

 

Наразі важко сказати, які саме технології ШІ стануть визначальними, які технології з’являться завтра, і яка роль штучного інтелекту в промисловості врешті стане провідною. Але ми можемо говорити про очевидні переваги ШІ та практичні приклади його впровадження. Розберімо їх нижче. 

Переваги використання ШІ у виробництві

Які додаткові можливості надає інтеграція штучного інтелекту у промисловість? Навіщо виробникам інструменти на кшталт машинного навчання та комп'ютерного зору?  Визначимо їх основні переваги.

Підвищення ефективності та продуктивності

 Штучний інтелект дозволяє скорочувати виробничий цикл та глибоко автоматизувати повторювані завдання, такі як збірка, контроль якості, пакування, транспортування продукції. 

Мінімізація видатків та ризиків

ШІ допомагає попереджати вихід обладнання з ладу та зменшувати кількість браку, а також скорочувати обсяги відходів виробництва, роблячи його більш екологічним.

Покращення якості та інноваційності продукту

 Засоби машинного навчання допомагають розробляти продукти з врахуванням нових вимог ринку та уподобань споживачів. Вони також спрощують впровадження у виробництво нових матеріалів та технологій.

Оптимізація виробництва

Алгоритми ШІ можуть аналізувати масиви даних й визначати найкращі варіанти вирішення виробничих завдань. Вони також дозволяють будувати прогнози та симулятивні сценарії, що допомагають виробнику в оптимізації операцій та адаптації під умови ринку. 

Скорочення людського фактора та підвищення безпеки

ШІ дозволяє скорочувати ризики, пов’язані із залученням людини до виробничого процесу (помилки, недбалість тощо). Інструменти ШІ також можуть усунути необхідність залучення людей до роботи в небезпечному середовищі та допомогти в контролі за дотриманням вимог безпеки.  

Нова якість сервісу

Автоматизація обслуговування та підтримки клієнтів засобами ШІ забезпечує суттєве підвищення якості сервісу: дозволяє опрацьовувати запити споживачів швидше, надавати їм більш релевантну інформацію, пропонувати персоналізовані пропозиції та продукти тощо.

 Тож роль ШІ у виробництві важко переоцінити, у часи жорсткої конкурентної боротьби за споживача він може стати одним з головних факторів успіху. 

Приклади ШІ у виробництві

 Наразі використання ШІ у виробництві вже стало достатньо масовим, зокрема у сферах машинобудування та електроніки. Як свідчить аналіз Capgemini, наразі найпопулярнішим напрямком прикладного застосування ШІ у промисловості є предиктивне техобслуговування: аналіз даних задля прогнозування строків імовірного виходу з ладу обладнання й промислових активів. На цей напрямок припадає 29% кейсів впровадження ШІ. 

Однак стрімко розвиваються й інші напрямки промислового ШІ: комп’ютерний зір, генеративний дизайн тощо. Ми розберемо декілька практичних прикладів використання штучного інтелекту у виробництві. 

Foxconn

 Це найбільший у світі OEM-виробник електроніки, на заводах якого виробляють гаджети Apple, Sony, Nintendo та безлічі інших брендів. На заводах Foxconn використовується платформа Cloud Visual Inspection AI, що була представлена Google у 2021 році. Це технологія комп’ютерного зору для контролю якості виробів, яка радикально скорочує обсяги браку та дефектів. 

Відтак виробник отримує набагато менше гарантійних звернень та уникає видатків, пов’язаних з поверненням, заміною, ремонтом або утилізацією дефектного товару. За оцінками експертів, сукупні витрати виробників складної техніки на забезпечення якості продукту легко можуть поглинати 15-20% доходів від продажів.

BMW 

Культовий автовиробник широко застосовує інструменти ШІ на своїх заводах. Зокрема – для контролю якості, координації логістики та предиктивного техобслуговування. В останньому компанія покладається на сенсори IoT та аналітику даних зі штучним інтелектом. 

ШІ дозволив відмовитися від старого підходу до ТО за графіком, замість цього обслуговування техніки проводиться з огляду на її реальний поточний стан. Це не лише запобігає простоям у виробництві, але й працює на економію ресурсів, дозволяє використовувати робочий час персоналу ефективніше, скорочувати видатки.  

Nissan

Японський автовиробник активно впроваджує засоби ШІ у процеси розробки дизайну своїх продуктів – аби забезпечити їм якість та прискорити вихід нових моделей на ринок. Зокрема, компанія розробила інструмент ШІ, який може миттєво передбачити аеродинамічні характеристики нового дизайну авто. Традиційний метод оцінки аеродинаміки потребує складних обчислень із потужними робочими станціями й може потребувати декількох днів. Але навчена у Nissan модель ШІ може з високою точністю передбачати аеродинамічні характеристики авто за лічені секунди.  

J’evar

Виробник ювелірних виробів J’evar привернув до себе чимало уваги, застосувавши генеративний ШІ для дизайну нових продуктів. Інструмент дозволяє дизайнерам ввести інформацію про матеріал та специфікацію виробу, аби ШІ надав візуальні шаблони дизайну.

Модель ШІ J’evar навчена на спеціальній базі даних із зображеннями та метриками подібної продукції. В компанії стверджують, що це дозволяє бренду заощаджувати цілі тижні, які раніше витрачалися на ручне опрацювання дизайну. 

Можливості WEZOM у сфері промислового ШІ

Наша команда має за плечима майже 25 років досвіду розробки диджитал-рішень для eCommerce, логістики та промисловості. Ми розуміємо, як з максимальною ефективністю застосувати технології ШІ у різних аспектах виробництва.

Зокрема, в одному з наших нещодавніх кейсів ми застосували засоби розпізнавання природної мови OpenAI для автоматизації обробки клієнтських звернень у компанії Cooper&Hunter – одного з провідних світових виробників кліматичної техніки. У цьому кейсі використання ШІ дозволило спростити, прискорити та покращити обробку звернень, істотно покращити рівень сервісу. Крім того, ШІ заощадив менеджерам десятки годин робочого часу, які раніше доводилося витрачати на стресові завдання. Якщо васс цікавлять подібні можливості – звертайтеся за консультацією наших фахівців просто зараз. 

Персональна консультація з фахівцем з досвідом у вашій ніші

Обговоріть зі спеціалістом свій проект і разом розробте стратегію вибухового зростання продажів з органічної видачі.

Підіб’ємо підсумки

Ігнорувати тему використання ШІ у промисловості та виробництві неможливо, адже протягом найближчого десятиліття саме штучний інтелект стане одним з головних драйверів зростання продуктивності праці. 

Наразі в нас немає вичерпних даних щодо того, як ШІ впливає на виробництво. Та його інструменти вже сьогодні надають бізнесу безліч конкурентних переваг: глибока автоматизація, точний контроль якості, підвищення рівня безпеки, нові можливості у дизайні, маркетингу, сервісі тощо. 

Звісно, далеко не кожен виробник сьогодні має усі необхідні ресурси та компетенції, аби реалізовувати власні програми впровадження ШІ. Однак такі компанії можуть забезпечити собі довготривалі перспективи розвитку, якщо звернуться по допомогу до зовнішніх IT-команд із необхідними технологіями, фахівцями та досвідом. 

FAQ

Які процеси виробництва може оптимізувати ШІ?

 Сучасні засоби штучного інтелекту дозволяють оптимізувати практично будь-які бізнес-процеси виробника: логістика, технічне обслуговування обладнання, автоматизація збірки, контроль якості, дизайн, маркетинг, сервіс тощо. 

Які переваги ШІ у виробництві?

 Сьогодні штучний інтелект у промисловості надає бізнесу низку переваг. Серед них – аналіз та підвищення ефективності виробничого процесу, глибока автоматизація, скорочення видатків, мінімізація ризиків людського фактора, нові можливості у дизайні продуктів тощо.

Чи варто інтегрувати ШІ у виробництво?

 Найближчими роками саме штучний інтелект стане одним з головних факторів конкурентоздатності. Тож виробники, що опанують засоби ШІ зараз, отримають суттєві довгострокові переваги. 

Олександр
Про автора
Олександр
Head of Front-end department
Досвід роботи 10 років
Лідер команди розробників фронт-енду. Під його керівництвом кодери створюють клієнтську частину сайтів або застосунків, втілюють у життя користувацькі інтерфейси.
Більше статей від автора
Як вам стаття?
Давайте обговоримо Ваш проєкт
Натискаючи кнопку “Відправити”, ви даєте згоду на обробку особистих даних. Детальніше
Коментарі
(0)
Будьте першими, хто залишить коментар
Залишились питання?
Залиште контактні дані. Наш менеджер зв'яжеться та проконсультує вас.
Підписуйтесь на розсилку Айтижблог
Бажаєте отримувати цікаві статті?
Натискаючи кнопку “Відправити”, ви даєте згоду на обробку особистих даних. Детальніше
Слідкуйте за нами у соціальних мережах
Цей сайт використовує cookie-файли для більш комфортної роботи користувача. Продовжуючи переглядати сайт, Ви погоджуєтеся на використання cookie.