Внедрение искусственного интеллекта и роботизированной автоматизации процессов в производство

Вот уже несколько десятилетий термины «автоматизация» и «производство» идут рука об руку. Производственная технология была синонимом поиска способов автоматизации различных мелких и крупных операций в потоках создания ценности, которые превращают сырье в готовые товары, а из готовых товаров — в ценность для потребителей. Фактически, самым ранним использованием роботов были физические роботы, которые автоматизировали производственные линии.

Однако по сравнению с другими отраслями, такими как банковское дело, финансовые услуги, страхование и розничная торговля, обрабатывающая промышленность медленнее развертывала программную автоматизацию в основных производственных процессах производства, эксплуатации и обслуживания.

Были предприняты значительные инициативы «Индустрии 4.0», и инвестиции были направлены в области мониторинга состояния и профилактического обслуживания с поддержкой Интернета вещей (IoT), удаленного мониторинга и автономных транспортных средств, но не так много в автоматизацию производственных процессов и задач с помощью программных роботов. .

Существует огромный потенциал повышения производительности и эффективности за счет автоматизации (с помощью программных роботов) некоторых из этих операций, высвобождая время и ресурсы для выполнения дополнительных задач.

Работая в этом контексте, поставщики ИТ-услуг до сих пор добились ограниченного прогресса в использовании роботизированной автоматизации процессов (RPA) и искусственного интеллекта (ИИ) в основных операциях производственного сектора. Из бесед с клиентами и партнерами мы видим, что основное внимание уделялось горизонтальным функциям предприятия. Это включает варианты использования в функциях финансов и бухгалтерского учета (F&A), снабжения и закупок (S&P), человеческих ресурсов (HR) и т. д.

Статья в тему: Почему искусственный интеллект потерпит неудачу

Хотя организации добились больших успехов, автоматизировав эти функции, RPA и ИИ могут оказать более глубокое влияние, когда они применяются к основным производственным процессам, напрямую влияющим на ключевые показатели эффективности бизнеса (KPI). Сочетание RPA и ИИ может ускорить цифровую трансформацию на предприятии.

Помимо традиционных вариантов использования, мы считаем, что есть две четкие области, в которых поставщики ИТ-услуг могут работать со своими клиентами, чтобы обеспечить действительно революционную ценность с помощью платформы UiPath.

Платформа UiPath №1 предоставляет возможности для беспрепятственного создания и внедрения моделей ИИ в рабочие процессы автоматизации.

В каждом из приведенных ниже примеров использование ИИ и машинного обучения (МО) является частью общего рабочего процесса автоматизации. Выходные данные модели AI (или ML) запускают последовательность шагов, выполняемых либо ботом самостоятельно, либо совместно с сотрудником-человеком.

Специалисты по планированию спроса могут использовать модели статистического прогнозирования для подготовки точных планов спроса.
Менеджеры по техническому обслуживанию могут создавать прогнозные модели обслуживания для мониторинга и обновления планов обслуживания.
Менеджеры по обеспечению качества (QA) могут развертывать модели искусственного интеллекта для распознавания изображений для контроля качества продукции на производственной линии.
Менеджеры по работе с клиентами могут использовать модели анализа настроений на основе ИИ для анализа отзывов клиентов и принятия упреждающих мер для сокращения оттока.
Менеджеры по маркетингу могут использовать модели сегментации клиентов для создания персонализированных предложений.

Статья в тему: Каково текущее состояние искусственного интеллекта

# 2 Приложения UiPath предоставляют унифицированные экраны, которые могут полностью изменить способ взаимодействия сотрудников с приложениями при выполнении их повседневной работы.

Приложения UiPath позволяют быстро создавать красивые и удобные пользовательские интерфейсы (UI), не заменяя существующие системы и приложения. Это похоже на совместное создание информационных панелей показателей и действий с использованием автоматизации для запуска запросов и действий в серверных приложениях. Рассмотрим следующий пример автоматизированного центра доставки.

Панель инструментов фиксирует такие операционные показатели, как:

Товары, отправленные морем
Товары, отправленные по воздуху
Товары, отправленные наземным транспортом
Ускоренные товары
Ускоренные сборы

В автоматизированном центре доставки кнопки запускают такие действия, как:

Создание заявки на товар
Изменение приоритета доставки
Отметить предмет как опасный
Управление основными данными поставщика

Возможности UiPath практически безграничны — это единая бесшовная сквозная платформа для автоматизации.

Вебинар по запросу: Автоматизация производства с помощью UiPath

С одной стороны, платформа обеспечивает жизненный цикл, который начинается с анализа и обнаружения узких мест в процессах, до увеличения возможностей автоматизации и внедрения автоматизации. С другой стороны, он дает возможность запускать весь жизненный цикл «обучение, тестирование, развертывание, выполнение и переобучение», который так важен для объединения ИИ и машинного обучения с RPA.

Начало пути к автоматизации

UiPath предоставляет возможность использовать готовые модели машинного обучения.Кроме того, наша платформа обеспечивает возможность развертывания и беспрепятственного использования специально созданных или сторонних моделей с той же легкостью и эффективностью. Наличие всех этих возможностей на одной платформе обеспечивает преимущества быстрого выхода на рынок, снижения затрат на внедрение и обслуживание. Все это приводит к более высокой реализованной стоимости. Таким образом, поставщики ИТ-услуг могут предоставлять своим клиентам значительно большую ценность за более короткие периоды времени.

Статья в тему: Что такое искусственный интеллект в технике

С практической точки зрения поставщики ИТ-услуг могут начать с традиционных вариантов использования F&A, S&P, HR и т. д. для тех клиентов, которые еще не начали свой путь автоматизации. После достижения некоторых ранних успехов следующим важным шагом может стать рассмотрение более сложных вариантов использования в вертикальных функциях, как описано выше, работая в рамках взаимно согласованной и хорошо структурированной дорожной карты. Для клиентов, которые уже прошли хороший путь автоматизации, поставщики ИТ-услуг могут сразу перейти к конкретным отраслевым случаям (например, описанным выше).

Получите информационный документ: "Карта пути автоматизации: трехэтапная модель"

Реальные примеры автоматизации производства

Вот несколько примеров, когда мы помогли клиентам-производителям реализовать трансформационную ценность бизнеса:

Schneider Electric оптимизировала свою цепочку поставок комплектов средств индивидуальной защиты (СИЗ) во время кризиса в области здравоохранения, вызванного COVID-19. Они сократили время обработки заказа с четырех часов до двух минут.
Uber использовал автоматизацию для улучшения соответствия нормативным требованиям в своей деятельности и повышения качества обслуживания клиентов. Uber ежегодно экономит около 10 миллионов долларов благодаря более чем 100 автоматизациям.
Производитель грузовых автомобилей из Северной Америки сэкономил более полумиллиона долларов в год, автоматизировав тестирование компонентов в рамках процесса сборки грузовиков. Наш партнер, Atos, разработал RPA-решение для тестирования неисправных электронных блоков управления (ECU) на производственной линии.