తయారీ యొక్క పైవట్: వ్యూహాత్మక డ్రైవర్‌గా AI

తయారీదారులు నేడు పెరుగుతున్న ఇన్‌పుట్ ఖర్చులు, కార్మికుల కొరత, సరఫరా-గొలుసు దుర్బలత్వం మరియు మరింత అనుకూలీకరించిన ఉత్పత్తులను అందించడానికి ఒత్తిడికి వ్యతిరేకంగా పని చేస్తున్నారు. ఆ ఒత్తిళ్లకు ప్రతిస్పందనలో AI ఒక ముఖ్యమైన భాగం అవుతోంది.

ఎంటర్‌ప్రైజ్ వ్యూహం AIపై ఆధారపడి ఉన్నప్పుడు

చాలా మంది తయారీదారులు నిర్గమాంశ మరియు నాణ్యతను మెరుగుపరిచేటప్పుడు ధరను తగ్గించడానికి ప్రయత్నిస్తారు. పరికరాల వైఫల్యాలను అంచనా వేయడం, ఉత్పత్తి షెడ్యూల్‌లను సర్దుబాటు చేయడం మరియు సరఫరా-గొలుసు సంకేతాలను విశ్లేషించడం ద్వారా AI ఈ లక్ష్యాలకు మద్దతు ఇస్తుంది. గూగుల్ క్లౌడ్ సర్వేలో సగానికి పైగా మ్యానుఫ్యాక్చరింగ్ ఎగ్జిక్యూటివ్‌లు ప్లానింగ్ మరియు క్వాలిటీ వంటి బ్యాక్-ఆఫీస్ ఏరియాల్లో AI ఏజెంట్లను ఉపయోగిస్తున్నారని కనుగొన్నారు. (https://cloud.google.com/transform/roi-ai-the-next-wave-of-ai-in-manufacturing)

AI యొక్క ఉపయోగం నేరుగా కొలవగల వ్యాపార ఫలితాలకు లింక్ చేస్తుంది కాబట్టి షిఫ్ట్ ముఖ్యమైనది. తగ్గిన పనికిరాని సమయం, తక్కువ స్క్రాప్, మెరుగైన OEE (మొత్తం పరికరాల ప్రభావం) మరియు మెరుగైన కస్టమర్ ప్రతిస్పందన అన్నీ సానుకూల ఎంటర్‌ప్రైజ్ వ్యూహం మరియు మార్కెట్‌లో మొత్తం పోటీతత్వానికి దోహదం చేస్తాయి.

ఇటీవలి పరిశ్రమ అనుభవం ఏమి వెల్లడిస్తుంది

1. మదర్‌సన్ టెక్నాలజీ సర్వీసెస్ ప్రధాన లాభాలను నివేదించింది – 25-30% నిర్వహణ-ఖర్చు తగ్గింపు, 35-45% డౌన్‌టైమ్ తగ్గింపు మరియు ఏజెంట్-ఆధారిత AI, డేటా-ప్లాట్‌ఫాం కన్సాలిడేషన్ మరియు వర్క్‌ఫోర్స్-ఎనేబుల్‌మెంట్ చొరవలను స్వీకరించిన తర్వాత 20-35% అధిక ఉత్పత్తి సామర్థ్యం.

2. సర్వీస్ ఇప్పుడు ఉంది తయారీదారులు వర్క్‌ఫ్లోలు, డేటా మరియు AIలను ఎలా ఏకీకృతం చేస్తారో వివరించింది సాధారణ వేదికలపై. ఆధునిక తయారీదారులలో సగం కంటే ఎక్కువ మంది తమ AI కార్యక్రమాలకు మద్దతుగా అధికారిక డేటా-గవర్నెన్స్ ప్రోగ్రామ్‌లను కలిగి ఉన్నారని ఇది నివేదించింది.

ఈ ఉదంతాలు ప్రయాణ దిశను చూపుతాయి: AI ఆపరేషన్‌లలో అమలు చేయబడుతోంది – పైలట్‌లలో కాదు, వర్క్‌ఫ్లోలలో.

క్లౌడ్ మరియు IT నాయకులు ఏమి పరిగణించాలి

డేటా ఆర్కిటెక్చర్

తయారీ వ్యవస్థలు తక్కువ జాప్యం నిర్ణయాలపై ఆధారపడి ఉంటాయి, ముఖ్యంగా నిర్వహణ మరియు నాణ్యత కోసం. క్లౌడ్ సేవలతో ఎడ్జ్ డివైజ్‌లను (తరచూ OT సిస్టమ్‌లు సపోర్టింగ్ ఐటి ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌తో) ఎలా కలపాలో లీడర్‌లు తప్పనిసరిగా పని చేయాలి. మైక్రోసాఫ్ట్ మెచ్యూరిటీ-పాత్ గైడెన్స్ డేటా గోతులు మరియు లెగసీ పరికరాలు ఒక అవరోధంగా మిగిలిపోయాయని హైలైట్ చేస్తుంది, కాబట్టి డేటా ఎలా సేకరించబడుతుందో, నిల్వ చేయబడి మరియు భాగస్వామ్యం చేయబడుతుందో ప్రామాణికం చేయడం అనేది అనేక భవిష్యత్తు తయారీ మరియు ఇంజనీరింగ్ వ్యాపారాలకు తరచుగా మొదటి అడుగు.

యూజ్-కేస్ సీక్వెన్సింగ్

ServiceNow చిన్నగా ప్రారంభించి, AI రోల్-అవుట్‌లను క్రమంగా స్కేలింగ్ చేయమని సలహా ఇస్తుంది. రెండు లేదా మూడు అధిక-విలువ వినియోగ-కేసులపై దృష్టి కేంద్రీకరించడం “పైలట్ ట్రాప్”ను నివారించడానికి బృందాలకు సహాయపడుతుంది. ప్రిడిక్టివ్ మెయింటెనెన్స్, ఎనర్జీ ఆప్టిమైజేషన్ మరియు క్వాలిటీ ఇన్‌స్పెక్షన్ బలమైన ప్రారంభ పాయింట్లు ఎందుకంటే ప్రయోజనాలను కొలవడం చాలా సులభం.

పాలన మరియు భద్రత

IT మరియు క్లౌడ్ సిస్టమ్‌లతో కార్యాచరణ సాంకేతిక పరికరాలను కనెక్ట్ చేయడం వలన సైబర్-రిస్క్ పెరుగుతుంది, ఎందుకంటే కొన్ని OT వ్యవస్థలు విస్తృత ఇంటర్నెట్‌కు బహిర్గతమయ్యేలా రూపొందించబడలేదు. నాయకులు డేటా యాక్సెస్ నియమాలు మరియు పర్యవేక్షణ అవసరాలను జాగ్రత్తగా నిర్వచించాలి. సాధారణంగా, AI గవర్నెన్స్ తదుపరి దశల వరకు వేచి ఉండకూడదు, కానీ మొదటి పైలట్‌లో ప్రారంభమవుతుంది.

శ్రామిక శక్తి మరియు నైపుణ్యాలు

మానవ కారకం ముఖ్యమైనది. ఆపరేటర్ల ట్రస్ట్ AI-మద్దతు గల సిస్టమ్‌లు చెప్పకుండానే ఉంటాయి మరియు AI ద్వారా ఆధారమైన సిస్టమ్‌లను ఉపయోగించి విశ్వాసం ఉండాలి. Automation.com ప్రకారం, తయారీ రంగం నిరంతర నైపుణ్యం-కార్మికుల కొరతను ఎదుర్కొంటుందిఅప్‌స్కిల్లింగ్ ప్రోగ్రామ్‌లను ఆధునిక విస్తరణలలో అంతర్భాగంగా చేయడం.

విక్రేత-పర్యావరణ వ్యవస్థ తటస్థత

అనేక ఉత్పాదక వాతావరణాల పర్యావరణ వ్యవస్థలో IoT సెన్సార్లు, ఇండస్ట్రియల్ నెట్‌వర్క్‌లు, క్లౌడ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు మరియు బ్యాక్ ఆఫీస్ మరియు ఫెసిలిటీ ఫ్లోర్‌లో పనిచేసే వర్క్‌ఫ్లో టూల్స్ ఉన్నాయి. నాయకులు ఇంటర్‌ఆపరేబిలిటీకి ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలి మరియు ఏదైనా ఒక ప్రొవైడర్‌కు లాక్-ఇన్ చేయకుండా నివారించాలి. లక్ష్యం ఒకే విక్రేత యొక్క విధానాన్ని అవలంబించడం కాదు, వ్యక్తిగత సంస్థ యొక్క వర్క్‌ఫ్లోలకు మెరుగుపరిచే దీర్ఘకాలిక సౌలభ్యానికి మద్దతు ఇచ్చే నిర్మాణాన్ని నిర్మించడం.

ప్రభావాన్ని కొలవడం

తయారీదారులు కొలమానాలను నిర్వచించాలి, ఇందులో పనికిరాని సమయాలు, నిర్వహణ-ఖర్చు తగ్గింపు, నిర్గమాంశ, దిగుబడి ఉండవచ్చు మరియు ఈ కొలమానాలు నిరంతరం పర్యవేక్షించబడాలి. మదర్‌సన్ ఫలితాలు వాస్తవిక బెంచ్‌మార్క్‌లను అందిస్తాయి మరియు జాగ్రత్తగా కొలవడం ద్వారా సాధ్యమయ్యే ఫలితాలను చూపుతాయి.

వాస్తవాలు: హైప్‌కు మించి

వేగవంతమైన పురోగతి ఉన్నప్పటికీ, సవాళ్లు మిగిలి ఉన్నాయి. నైపుణ్యాల కొరత నెమ్మదిగా విస్తరణ, లెగసీ మెషినరీ ఫ్రాగ్మెంటెడ్ డేటాను ఉత్పత్తి చేస్తుంది మరియు ఖర్చులను అంచనా వేయడం కొన్నిసార్లు కష్టం. సెన్సార్‌లు, కనెక్టివిటీ, ఇంటిగ్రేషన్ వర్క్ మరియు డేటా-ప్లాట్‌ఫారమ్ అప్‌గ్రేడ్‌లు అన్నీ జోడించబడతాయి. అదనంగా, ఉత్పత్తి వ్యవస్థలు మరింత అనుసంధానించబడినందున భద్రతా సమస్యలు పెరుగుతాయి. చివరగా, AI మానవ నైపుణ్యంతో సహజీవనం చేయాలి; ఆపరేటర్లు, ఇంజనీర్లు మరియు తెర వెనుక ఉన్న డేటా సైంటిస్టులు సమాంతరంగా కాకుండా కలిసి పనిచేయాలి.

అయినప్పటికీ, సరైన నిర్వహణ మరియు కార్యాచరణ నిర్మాణాలతో ఈ సవాళ్లను నిర్వహించవచ్చని ఇటీవలి ప్రచురణలు చూపిస్తున్నాయి. క్లియర్ గవర్నెన్స్, క్రాస్-ఫంక్షనల్ టీమ్‌లు మరియు స్కేలబుల్ ఆర్కిటెక్చర్‌లు AIని అమలు చేయడం మరియు నిలబెట్టుకోవడం సులభతరం చేస్తాయి.

నాయకులకు వ్యూహాత్మక సిఫార్సులు

1. AI చొరవలను వ్యాపార లక్ష్యాలతో ముడిపెట్టండి. పనిని డౌన్‌టైమ్, స్క్రాప్ మరియు యూనిట్‌కు ధర వంటి KPIలకు లింక్ చేయండి.
2. జాగ్రత్తగా హైబ్రిడ్ ఎడ్జ్-క్లౌడ్ మిక్స్‌ని అడాప్ట్ చేయండి. శిక్షణ మరియు విశ్లేషణల కోసం క్లౌడ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు నిజ-సమయ అనుమితిని యంత్రాలకు దగ్గరగా ఉంచండి.
3. ప్రజలలో పెట్టుబడి పెట్టండి. డొమైన్ నిపుణులు మరియు డేటా శాస్త్రవేత్తల మిశ్రమ బృందాలు ముఖ్యమైనవి మరియు ఆపరేటర్‌లు మరియు నిర్వహణ కోసం శిక్షణ అందించాలి.
4. భద్రతను ముందుగానే పొందుపరచండి. OT మరియు IT లను సున్నా-విశ్వాసం అని భావించి ఏకీకృత వాతావరణంగా పరిగణించండి.
5. క్రమంగా స్కేల్ చేయండి. ఒక మొక్కలో విలువను నిరూపించండి, ఆపై విస్తరించండి.
6. బహిరంగ పర్యావరణ వ్యవస్థ భాగాలను ఎంచుకోండి. ఓపెన్ స్టాండర్డ్స్ కంపెనీ అనువైనదిగా ఉండటానికి మరియు విక్రేత లాక్-ఇన్‌ను నివారించడానికి అనుమతిస్తాయి.
7. పనితీరును పర్యవేక్షించండి. ముందుగా నిర్వచించిన కొలమానాలకు అనుగుణంగా కొలిచిన ఫలితాల ప్రకారం, పరిస్థితులు మారినప్పుడు మోడల్‌లు మరియు వర్క్‌ఫ్లోలను సర్దుబాటు చేయండి.

తీర్మానం

అంతర్గత AI విస్తరణ ఇప్పుడు తయారీ వ్యూహంలో ముఖ్యమైన భాగం. మదర్‌సన్, మైక్రోసాఫ్ట్ మరియు సర్వీస్‌నౌ నుండి ఇటీవలి బ్లాగ్ పోస్ట్‌లు తయారీదారులు డేటా, వ్యక్తులు, వర్క్‌ఫ్లోలు మరియు సాంకేతికతను కలపడం ద్వారా కొలవదగిన ప్రయోజనాలను పొందుతున్నారని చూపిస్తున్నాయి. మార్గం సులభం కాదు, కానీ స్పష్టమైన పాలన, సరైన నిర్మాణం, భద్రతపై దృష్టి, వ్యాపార-కేంద్రీకృత ప్రాజెక్ట్‌లు మరియు వ్యక్తులపై బలమైన దృష్టితో, AI పోటీతత్వానికి ఆచరణాత్మక లివర్‌గా మారుతుంది.

(చిత్ర మూలం: ఎల్ ఫ్రిజోల్ ద్వారా “జెల్లీ బెల్లీ ఫ్యాక్టరీ ఫ్లోర్” CC BY-NC-SA 2.0 కింద లైసెన్స్ పొందింది. )

పరిశ్రమ ప్రముఖుల నుండి AI మరియు పెద్ద డేటా గురించి మరింత తెలుసుకోవాలనుకుంటున్నారా? తనిఖీ చేయండి AI & బిగ్ డేటా ఎక్స్‌పో ఆమ్‌స్టర్‌డామ్, కాలిఫోర్నియా మరియు లండన్‌లో జరుగుతున్నాయి. సమగ్ర కార్యక్రమం ఇందులో భాగమే టెక్ఎక్స్ మరియు ఇతర ప్రముఖ సాంకేతిక ఈవెంట్‌లతో కలిసి ఉంది. క్లిక్ చేయండి ఇక్కడ మరింత సమాచారం కోసం.

AI వార్తలు ఆధారితం టెక్ఫోర్జ్ మీడియా. రాబోయే ఇతర ఎంటర్‌ప్రైజ్ టెక్నాలజీ ఈవెంట్‌లు మరియు వెబ్‌నార్‌లను అన్వేషించండి ఇక్కడ.