IBM's inzichten over AI-gedreven productietrends voor 2022

Kendra DeKeyrel, Vice President Asset Management Products Leader bij IBM Software, geeft haar gedachten over AI en productie in 2022.

Nieuwe innovaties blijven ontstaan binnen digitale productie, die Industry 4.0, 3D-printen/additieve productie, industriële robots, zelfrijdende voertuigen, drones, augmented/virtual reality, Industrial Internet of Things (IIOT), edge computing en anderen omvatten.

Kendra DeKeyrel, Vice President Asset Management Product Leader bij IBM Software, biedt haar expert commentaar over AI en productie terwijl we in 2022 rollen…

Adoptie van AI- en automatiseringstechnologie

"De AI-markt zal waarschijnlijk exponentiële groei tonen de komende jaren, vooral gegeven hoe de pandemie bedrijven wereldwijd heeft beïnvloed. Hoewel veel industrieën op verschillende manieren zijn beïnvloed, zien we een toename in acceptatie en adoptie van technologieën zoals AI en automatisering over de hele lijn om bedrijven en hun werknemers effectiever te laten opereren.

"We kunnen verwachten dat meer bedrijven zullen investeren in AI en automatisering voor meerdere use-cases om nieuwe efficiëntie te drijven, kosten te besparen en werknemers vrij te maken om te focussen op hogere waarde werk."

AI-aangedreven automatiseringstechnologie gebruiken om de supply chain te versnellen

"Dit jaar hebben we veel fabrikanten zien heroverwegen hun operatieve modellen, specifiek binnen gebieden zoals supply chain optimalisatie, kwaliteitsinspectie, risicomanagement en voorraadbeheer.

"Werknemers op de shopfloor kunnen AI-aangedreven automatisering gebruiken om herhalende taken te voltooien zoals productinspecties, voorspellend onderhoud, monitoren op veiligheidsrisico's of het identificeren van productdefecten. AI-aangedreven automatiseringstechnologie zal niet alleen snellere, efficiëntere go-to-market tijd toestaan, maar ook werknemers de mogelijkheid geven om te focussen op hogere waarde werk."

AI-leerresultaten gebruiken om real-time verbeteringen te maken

"In termen van strategie, zouden fabrikanten moeten beginnen met de stroom van plan-naar-productie, dan implicaties overwegen op klantorders, engineering, supply chain, lifecycle management en aftermarket.

"Dan, data-inzichten en AI-leerresultaten in procesworkflows insluiten zodat verbeteringen in real-time gerealiseerd kunnen worden, de hele tijd. Het is belangrijk om te noteren dat succesvolle en schaalbare transformaties een holistische benadering vereisen die een balans vereist van zowel business- als technologieperspectieven."

AI-aangedreven software kan fabrikanten helpen naar proactief onderhoud te gaan

"Bijvoorbeeld, grote automobielfabrikanten benutten IBM's AI-aangedreven asset management technologie, IBM Maximo, om hun top mission-critical doelen aan te pakken - nul downtime en nul defecten.

"AI-aangedreven software kan fabrikanten helpen te gaan van reactief, cycli-gebaseerd onderhoud, naar proactief, betrouwbaarheidsgerichte onderhoud, gebaseerd op real-world condities van machines zoals temperatuur, trillingen en cycli.

"Door industriële IoT-data te analyseren, kan AI fabrikanten helpen anomalieën te detecteren en de gezondheid van apparatuur te meten te allen tijde, wat hen in staat stelt om beter te voorspellen en proactief problemen op te lossen voordat falen optreden. Dit kan een significante impact hebben op het verminderen van operationele kosten en het verhogen van uptime beschikbaarheid."