Ražotāji vienmēr ir bijuši tehnoloģiskās attīstības un integrācijas priekšgalā, un tas attiecas arī uz Mākslīgo Inteliģenci. Šobrīd Click Bond, Inc. , uzņēmums, kas ražo līmētas stiprināšanas elementus aviācijas un rūpniecības lietojumiem, pēta AI izmantošanu savā piegādes ķēdē. Izsaukums: Saskaņā ar Click Bond vadītāju un NAM SMM vicekuru Karl Hutter, piegādes ķēdes vadība joprojām ir nepilnīga disciplīna, un AI tehnoloģijām ir potenciāls ievērojami uzlabot darbību. “Tās ir daudzas jomas. . . kur jāpieņem minējumi vai jāievieš rezerves, ņemot vērā datu iebūvēto nenoteiktību, ” skaidroja Hutter. “Tieši šeit tehnoloģija var spēlēt būtisku lomu. ” Palielinot efektivitāti: AI palīdz pārvarēt šīs grūtības, filtrējot trokšņa informāciju un izvairoties no pieņēmumiem, kas bieži noved pie neefektivitātes. “Mums nepieciešama skaidrāka priekšlaicīga informācija par piegādi, pieprasījumu un plānošanu, ” sacīja Hutter. “Šādi rīki ļauj mums, kā piegādātājam, optimizēt ražošanas procesus, efektīvi apmierināt klientu vajadzības un efektīvi reaģēt uz “just-in-time” piegādi. ” “AI veic būtisku uzdevumu — identificēt svarīgu informāciju, korelēt vēsturiskos datus un izdarīt prognozes, kas pārsniedz cilvēka spējas, ” viņš piebilda. Datu tulkošana: Bez universālas industrijas standarta datu formāta ražotāji bieži sastopas ar grūtībām savienot savas zināšanas. Par laimi, AI piedāvā risinājumu. “Manu datu tabulas var atšķirties no manu klientu un piegādātāju datiem, ” piebilda Hutter.

“AI var saprast visu iesaistīto pušu datu struktūras noteikumus, darbībām kā tulkotājs starp viņiem. ” Piemēram, Click Bond ir piegādājis produktus Boeing jau gandrīz četrus gadu desmitus, atbalstot katru produktu līniju gan militārajā, gan civilajā, gan kosmosa sektorā. AI varētu pacelt šo sadarbību jaunā līmenī. Ražošanas uzlabošana: AI rīki arī palīdz ražotājiem ražošanas laikā, interpretējot dažādus datu tipus un ieteikt risinājumus. “[AI tulkošanas spējas] attiecas arī uz tehnisko datu vidi — modeļu un simulāciju pārveidi par faktiskām daļām, ” sacīja Hutter. “Tas ir līdzīgs process. Kā droši un pārliecinoši apmainīties ar tehniskajiem datiem?Šī tehnoloģija var to veicināt. ” Vadlīnijas ražotājiem: Hutter nesen bija dalībnieks darbnīcā, kas pievērsa uzmanību šādām tehnoloģijām, un iesaka ražotājiem, kuri interesējas par AI, meklēt līdzīgas praktiskas apmācības iespējas. “Nav nekā tāda, kas ļautu labāk izprast šos rīkus kā to lietošana praktiski, ” viņš iedrošināja. “Jūs varat lasīt daudz un domāt, bet vislabāk ir iesaistīties praktiskās mācībās, lai apzinātos, ko šie rīki patiesībā spēj paveikt. ”