Наиболее ценным в искусственном интеллекте является его способность охватывать огромные объемы данных и просчитывать все возможные варианты развития событий, а затем давать рекомендации на основе множества параметров, пишет на портале The New Stack Кевин Миллер, технический директор северо-американского отделения IFS.

Сегодня компании сталкиваются с бесчисленными проблемами — инфляцией, задержками в цепочке поставок, стихийными бедствиями и глобальными пандемиями. В то же время с ростом цифровизации мы собираем все больше и больше данных, которые, если использовать их потенциал в полной мере, помогут предприятиям противостоять неопределенности и сделать результаты бизнеса более предсказуемыми.

ИИ способен обрабатывать огромные объемы данных и просчитывать все возможные варианты развития событий, а затем давать рекомендации на основе множества параметров. Он также может предлагать решения для уменьшения количества этих проблем без необходимости вмешательства человека. В сочетании с полностью интегрированной сквозной ERP-системой ИИ может стать решающим фактором в оптимизации бизнес-процессов.

Вот лишь несколько способов, с помощью которых организации могут использовать ИИ для решения возникающих проблем.

1. Предиктивное обслуживание активов

В такой сфере, как выездное обслуживание, составление расписания является ключевым моментом. Знание того, кто где и когда должен находиться, и направление их в нужное время (с нужным оборудованием и запчастями) имеет решающее значение для достижения оптимального результата. Чтобы рассчитать точное состояние каждого винтика, ИИ использует сочетание исторических данных — например, типичный срок службы оборудования и время его последней замены — с данными IoT о таких вещах, как текущее состояние и использование оборудования.

Например, с помощью ИИ сервисная организация может провести необходимое техническое обслуживание ветряной турбины до того, как она выйдет из строя, чтобы не прерывать выработку электроэнергии. Используя исторические тенденции и погодные условия в сочетании с информацией от датчиков на оборудовании и прогнозируемыми сроками поставок, команда технического обслуживания может заранее разместить заказы на запасные части и выполнить необходимые работы по обслуживанию.

С другой стороны, ИИ также может аккумулировать сигналы тревоги от оборудования в связи с его поломками и проанализировать предыдущие работы для данного типа оборудования в сочетании с конкретными кодами неисправностей. На основе этой истории ИИ определяет детали, необходимые для ремонта, и может отправлять заявки на выполнение работ. Это позволяет бригаде упреждающе предотвращать отключения, а также устраняет необходимость в диагностическом обследовании, что значительно сокращает расходы и время простоя предприятий.

2. Объединение с данными IoT

По мере того, как во все больше систем внедряют датчики IoT, у них появляется возможность собирать массивы данных, которые раньше не использовались в полной мере. Одно из наиболее распространенных применений этих данных — в сквозных решениях, где они становятся конвейером технической информации, которая может обеспечить целостный обзор бизнеса, а при интеграции с правильными инструментами их можно даже использовать для управления бизнесом. Помещение ИИ в ядро позволит ему охватывать все другие службы для рационализации операций.

В настоящее время ИИ на большинстве производств находится в зачаточном состоянии. На интеллектуальных машинах установлено множество датчиков IoT, но накапливаемые на заводах данные не увязаны с бизнес-результатами. Большинство платформ IoT достаточно хорошо справляются с наносекундной фильтрацией данных и получением информации о развивающихся трендах, и дополнительный инструмент ИИ/ERP может использовать эту информацию, подключать алгоритмы машинного обучения, применять фильтры и анализировать полученные данные.

Когда тенденции начнут проявляться, интеграция ИИ, который может делать точные прогнозы, с ERP-инструментом позволит запускать автоматизированные рабочие процессы без необходимости вмешательства человека. Если компания вложила время и деньги в установку датчиков и сбор данных, то она должна использовать их для достижения результатов, иначе они принесут бизнесу мало пользы.

3. Автоматизированное производство

Некоторые люди могут опасаться будущего, в котором роботы займут наши рабочие места, но автоматизированные роботы уже используются во многих отраслях промышленности. Например, они чрезвычайно полезны на производстве. В одном интересном примере использования комбинации ИИ и данных IoT, который мы наблюдали во время пандемии, производителю не хватало рабочей силы на заводе из-за требований карантина. Чтобы заполнить пробелы, команда обратилась к автоматизированным управляемым автомобилям для передвижения по заводскому цеху.

С помощью ERP-системы с поддержкой ИИ, снабжающего ее информацией, автоматизированные автомобили знали, куда ехать и какие детали нужно доставить, и быстро стали частью производственного процесса. Однако наличие автоматизированного транспортного средства не решило проблему, пока оно не было полностью интегрировано в производственный процесс. В дополнение к решению проблемы нехватки рабочей силы, ИИ и роботы с поддержкой ИИ представляют собой перспективные альтернативы для выполнения работ в небезопасных для людей условиях.

По мере того, как в мире генерируется все больше и больше данных — будь то данные датчиков IoT, данные о доставке сырья и деталей или погодные условия от метеостанций — ИИ способен помочь людям разобраться во всей этой информации, отсортировать сигнал в море шума и принять действенные решения. При правильной конфигурации предприятия с поддерживаемой ИИ и ERP операционной системой наконец-то смогут получать полную картину своего бизнеса и оптимизировать свои операции.