A gyártók folyamatosan az élmezőnyben voltak a technológiai fejlődés és integráció terén, és ugyanez igaz a mesterséges intelligenciára is. Jelenleg a Click Bond, Inc. , amely ragasztóval kötött rögzítőelemeket gyárt légi- és ipari alkalmazásokra, AI-alapú lehetőségeket vizsgál a beszállítói láncában. A kihívás: Karl Hutter, a Click Bond vezérigazgatója és a NAM SMM alelnöke szerint a beszállítói lánc kezelése továbbra is bizonytalan terület marad, és a mesterséges intelligencia technológia jelentősen javíthatja az üzemeltetést. „Számos területen…ahol találgatásokra vagy tartalékokra van szükség, mivel az adatok alapvetően megbízhatatlanok, ” magyarázta Hutter. „Pontosan ebben játszhat kulcsszerepet a technológia. ” A hatékonyság növelése: Az AI segít leküzdeni ezeket a nehézségeket azzal, hogy kiszűri a zajt és elkerüli azokat a feltételezéseket, amelyek gyakran hatékonyságcsökkenéshez vezetnek. „Jobb áttekintésre van szükségünk a kínálatról, keresletről és ütemezésről, ” mondta Hutter. „Ilyen eszközök lehetővé teszik számunkra, mint beszállítóknak, hogy optimalizáljuk a gyártási folyamatokat, hatékonyan kielégítsük az ügyfél igényeit, és hatékonyan reagáljunk a just-in-time ellátásra. ” „Az AI fontos feladatot lát el abban, hogy azonosítsa a lényeges információkat, összekapcsolja a történelmi adatokat, és jóslatokat készítsen, amelyek túlmutatnak az emberi képességeken, ” tette hozzá. Adatok fordítása: Mivel nincs egységes ipari szabvány az adatformátumokra, a gyártók gyakran küzdenek az ismereteik integrálásával. Szerencsére az AI megoldást kínál erre. „Az én adat táblázataim eltérhetnek az ügyfeleim és beszállítóim adataitól, ” jegyezte meg Hutter.

„Az AI képes megérteni minden fél adatstruktúrájának szabályait, és közvetítőként működik közöttük. ” Például a Click Bond több mint négy évtizede szállít termékeket a Boeingnek, támogatva minden termékvonalát a katonai, civilek és űripar szektorában. Az AI ezeket az együttműködéseket új szintekre emelheti. A gyártás fejlesztése: Az AI eszközök szintén segítenek a gyártóknak a termelés során azzal, hogy értelmezik a különböző adatokat és javaslatokat tesznek megoldásokra. „[Az AI fordítói képessége] ez vonatkozik a műszaki adatok környezetére is—a modellek és szimulációk átültetésére a tényleges alkatrészekbe, ” mondta Hutter. „Hasonló folyamat játszódik le. Hogyan cserélhetünk megbízhatóan és biztonságosan műszaki adatokat?Erre ez a technológia megkönnyítheti az utat. ” Útmutatás a gyártóknak: Hutter nemrég részt vett egy workshopon, amely ezeket a technológiákat vitatta meg, és arra tanácsolja a gyártókat, hogy keressenek hasonló gyakorlati oktatási lehetőségeket. „Nincs ahhoz hasonló érzés, mint saját tapasztalaton keresztül megtanulni ezeket az eszközöket, ” bátorított. „Olvashatsz rengeteget, mérlegelhetsz, de a legjobb, ha gyakorlati képzésben részesülsz, hogy felfedezd, mit érhetnek el valójában ezek az eszközök. ”