Producenter har konsekvent været i front med teknologisk udvikling og integration, og det gælder også for kunstig intelligens. Lige nu undersøger Click Bond, Inc. , en producent af limforbundne fastgørelseselementer til luftfarts- og industribrancher, AI-bruger inden for deres forsyningskæde. Udfordringen: Ifølge Click Bonds CEO og NAM SMM næstformand Karl Hutter forbliver forsyningskædeledelse et upræcist område, og AI-teknologi har potentialet til markant at forbedre driften. „Der er mange områder . . . hvor der må gættes eller tilføjes buffer-zoner på grund af dataenes iboende upålidelighed, “ forklarede Hutter. „Netop her kan teknologi spille en afgørende rolle. “ Øget effektivitet: AI hjælper med at overvinde disse vanskeligheder ved at filtrere støjen fra og undgå antagelser, der ofte fører til ineffektiviteter. „Vi har brug for større klarhed omkring udbud, efterspørgsel og planlægning, “ udtalte Hutter. „Værktøjer som disse giver os, som leverandør, mulighed for at optimere produktionskørsler, opfylde kundebehov effektivt og reagere hurtigt på just-in-time-leverancer. “ „AI udfører den vigtige opgave at identificere væsentlig information, sammenholde historiske data og lave forudsigelser ud over, hvad mennesker kan, “ tilføjede han. Datatranslation: Uden en universel industristandard for datformatering kæmper producenter ofte med at integrere deres viden. Heldigvis tilbyder AI en løsning. „Mine datatabeller kan variere fra mine kunders og leverandørers, “ bemærkede Hutter.

„AI kan forstå reglerne for datalægningen hos alle involverede parter og fungere som en oversætter mellem dem. “ For eksempel har Click Bond været leverandør til Boeing i næsten fire årtier og understøttet alle produktionslinjer inden for dets militære, civile og rumfartssektorer. AI kunne løfte dette samarbejde til nye højder. Fremskridt i produktionen: AI-værktøjer hjælper også producenter under selve produktionen ved at tolke forskellige datatyper og foreslå løsninger. „[AI’s oversættelsesfunktion] gælder også det tekniske data-miljø – at omdanne modeller og simulationer til faktiske dele, “ sagde Hutter. „Det er en tilsvarende proces. Hvordan udveksler man med tillid og sikkerhed tekniske data?Denne teknologi kan gøre det lettere. “ Råd til producenter: Hutter deltog for nylig i en workshop med fokus på disse teknologier og opfordrer producenter, der er interesserede i AI, til at søge lignende praktiske læringstilbud. „Der er intet som at opleve disse værktøjer selv for virkelig at forstå dem, “ opfordrede han. „Man kan læse meget og gruble, men den bedste måde er at engagere sig i praktisk uddannelse for at opdage, hvad disse værktøjer virkelig kan opnå. “