Fem sätt att öka effektiviteten, optimera processer och minska kostnader med hjälp av data och industriell AI
Företag inom tillverknings- och processindustrierna, samt energisektorn, står inför växande utmaningar när det gäller att optimera sina processer, operationer och beslutsfattande. Lyckligtvis har de även tillgång till en guldgruva av data som kan hjälpa till att lösa dessa problem. Den här artikeln presenterar fem sätt som industriell AI och skräddarsydda AI-agenter kan stödja företag i att nå sina viktigaste affärsmål.
Den komplexa naturen av industriella miljöer gör det omöjligt för en enda expert att få en fullständig översikt. Ingen av de bästa systemen hanterar all information som rör OT, IT och affärsverksamhet. Företag söker effektiva lösningar för att minska ineffektivitet, kvalitetsproblem och kostnader som uppstår från oplanerad driftstopp eller suboptimala tillgångar. De behöver också hantera bristen på kvalificerad arbetskraft.
Den mest effektiva metoden för att implementera AI är inte att försöka använda den överallt, utan att välja specifika användningsfall i form av definierade AI-agenter. Denna strategi gör det möjligt att exakt identifiera och mäta effekten.
Självlärande, enkel och säker
Det viktigaste är att en AI-agent kan bearbeta information, lära sig själv och anpassa sig till förändringar. Den är skräddarsydd för företaget och designad för att lösa en specifik uppgift, som att skapa handlingsbar information från rådata. Varje agent tilldelas en särskild roll och använder specifika datakällor för sitt resonemang.
AI-agenter erbjuder en relativt enkel metod för att implementera artificiell intelligens. De kan installeras i begränsade miljöer och med begränsad datatillgång. Detta gör att företag kan kontrollera och begränsa dataåtkomst för varje AI-agent, vilket säkerställer efterlevnad av interna och externa regler.
Praktiska tillämpningar av AI-agenter är många:
- Processkontroll och resursoptimering: AI-agenter kan justera processparametrar, förbättra genomflödet och kvaliteten, samt minska material- eller energiförbrukning och avfall.
- Prediktivt underhåll: AI-agenter kan analysera sensor- och historisk data för att förutsäga utrustningsfel innan de inträffar, vilket möjliggör proaktiva åtgärder och minskar oplanerade driftstopp.
- Leveranskedjeintelligens: Agenter kan minimera risker i leveranskedjan, optimera lager, förbättra upphandling och identifiera orsaker till kvalitetsproblem.
- AI-förbättrad rapportering och beslutsfattande: AI stödjer och påskyndar mänskligt beslutsfattande för företagsledare, golvarbetare, utvecklare och fälttekniker.
- Förbättrad forskning och affärsutveckling: Genom att analysera produktionsdata, kvalitetsinspektioner och kundfeedback, kan AI påskynda innovationer och korta ner tiden till marknaden.
Kontinuerlig förbättring med en fleragentarkitektur
Företag kan uppnå de mest kraftfulla resultaten genom en fleragentarkitektur som kombinerar tre typer av AI-agenter.
Om målet är att kontinuerligt förbättra en process, kan den första assistentagenten identifiera vad som verkar vara problemet. Den andra AI-assistenten analyserar varför problemet uppstod och vilka händelser som ledde till det observerade utfallet. Därefter "tänker" en rådgivande agent framåt och informerar människor om hur problemet bäst kan lösas. Slutligen kan en automatiseringsagent vidta korrigerande åtgärder, till exempel i ett energiföretag kan den begränsa överproduktion när energipriserna är låga.
Innan dessa förbättringar blir möjliga och industriell AI kan skapa värde för företag, måste deras datagrund vara i ordning. Företag måste först vinna datakampen för att frigöra sin potential med industriell AI.
Är du nyfiken på hur man utvecklar AI-agenter inom industrin? Ladda ner vår guidebok Create value with Industrial AI!