Artificiell intelligens inom datoranvändning har banat väg mot nya och smartare processer, vilket möjliggör mer exakt prediktiv analys, autonoma system och mer. Nyligen har mer avancerad AI – generativ AI – som utnyttjar maskininlärningsalgoritmer dykt upp, vilket öppnar nya dörrar till ännu smartare funktioner än tidigare.
Generativ AI, utvecklad delvis från generativa kontradiktoriska nätverk (GAN), är en typ av AI som innebär att två neurala nätverk tränas att samarbeta för att generera ny data. Under det senaste året har generativ AI upplevt en hastig ökning i popularitet med tillkomsten av AI-drivna chatbots, som ChatGPT.
Inom tillverkning blir generativ AI också allt viktigare i smarta tillverkningslösningar tillsammans med andra avancerade teknologier som digitala tvillingar, förstärkt och virtuell verklighet, och industriella verktyg för saker och ting (IIoT). Med dess potential att optimera tillverkningsprocesser, förbättra produktdesign och förbättra tillverkningsindustrins övergripande effektivitet är det föga förvånande att generativ AI:s totala marknadsvärde i sektorn beräknas öka från US$225 miljoner 2022 till US$6,963,45 miljoner till 2032.
Men detta är inte den enda avancerade tekniken som gör vågor i branschen. Användningen av den industriella metaversen – en virtuell representation av den fysiska världen – blir allt vanligare när fler tillverkare digitalt transformerar, vilket möjliggör integration av digitala och fysiska system. Tillsammans revolutionerar generativ AI och den industriella metaversen tillverkningsindustrin genom att möjliggöra större effektivitet, flexibilitet och innovation.
Potentialen hos generativ AI inom tillverkning
Generativ AI är ett kraftfullt verktyg för tillverkare eftersom det möjliggör skapandet av nya konstruktioner, processer och produkter som skulle vara svåra eller omöjliga att uppnå med traditionella metoder. Genom att använda generativ AI kan tillverkare få högre nivåer av processoptimering, minskning av avfall och övergripande kvalitetsförbättringar. Dessutom kan generativ AI hjälpa tillverkare att identifiera nya möjligheter för innovation och tillväxt.
Generativ AI fallstudie: flygindustrin
Generativ AI tillämpas och testas redan inom flygindustrin förbättra kommunikationen och förbättra kundserviceupplevelsen, förutom att implementera den för att förbättra lagerhanteringen. Dessutom kan flygplanstillverkare utnyttja generativ AI för tillverkning av flygplansdelar, optimera design- och prototypprocessen med hjälp av AI-driven automation och digitala tvillingar.
Fler steg tas inom flyget som förberedelse för mer avancerad AI-användning – Europeiska unionens luftfartssäkerhetsbyrå (EASA) släppte sin AI Roadmap 2.0 tidigare i maj, med en detaljerad plan för att integrera AI i branschen.
Generativ AI fallstudie: bilindustrin
Ett annat exempel på generativ AI i aktion är generativ designprogramvara inom fordonsindustrin. Tillverkare har börjat använda denna AI-drivna programvara för att skapa ett brett utbud av nya och komplexa fordonssystemdesigner tack vare det stora antalet data och simuleringar som den kan producera.
Generativ AI ger också fordonstillverkare möjligheten att djupare analysera maskin- och sensordata i fordon för mycket exakt prediktiv underhållsprognoser. Denna analys med hjälp av historiska data hjälper till att identifiera problem mycket tidigare, vilket gör att tillverkare kan vidta proaktiva åtgärder för att förebygga och åtgärda problem för större effektivitet och mindre avfall.
Hur generativ AI kan förbättra den industriella metaversen
Även om generativ AI har en enorm potential i tillverkningsindustrins digitala transformationsresa, är det inte den enda avancerade digitala lösningen som driver branschen framåt. Framväxten av tillverkningsmetaversen har också lett till större processoptimering än tidigare, tack vare möjligheten att skapa virtuella världar med hjälp av digitala tvillingar.
Användningen av digitala tvillingar i tillverkningen har hjälpt tillverkare att få större flexibilitet eftersom de kan simulera driftsprocesser, maskininmatningar och automatisering i en praktiskt taget replikerad version av verkliga system. Genom att kombinera kraften hos generativ AI med den industriella metaversen kan tillverkare uppnå högre nivåer av effektivitet, smidighet och innovation.
Till exempel kan de digitala tvillingarna skapade med generativ AI vara mer exakta, kan analysera mer realtidsdata och förbättra energianvändningen jämfört med traditionella AI- och maskininlärningsalgoritmer. Deloittes 15:e årliga tekniska trendrapport anger också att generativ AI – när den paras ihop med ny rumslig beräkning och den industriella metaversen – kommer att vara en ny "tillväxtkatalysator" som gör det möjligt för tillverkare att inte bara uppnå nya framsteg inom sin bransch, utan också förhöjda möjligheter.
Potentiella utmaningar med att använda generativ AI i den industriella metaversen
De potentiella fördelarna med att använda generativ AI i den industriella metaversen är många. Men det finns också utmaningar för tillverkare att tänka på när de använder sådana avancerade AI-drivna verktyg och lösningar.
AI-processer kan vara påfrestande för organisationer som inte är ordentligt utrustade för att driva sådana resurskrävande funktioner på grund av den stora mängden data som krävs. Med tanke på hur krävande generativa AI-algoritmer kan vara måste tillverkare veta hur de ska balansera sina resurser så att befintlig infrastruktur kan hålla jämna steg med de dagliga operativa kraven inom organisationen.
Dessutom finns det fyra andra generella risker vid användning av generativ AI. Som beskrivs i PwC:s spelbok för riskhantering för AI, dessa är datarisker, modell- och biasrisker, prompt- eller inputrisker och användarrisker.
Tillverkare måste vara medvetna om dessa risker och hur man hanterar dem. Dessa inkluderar att utveckla rätt AI-styrningsstrategier, säkerställa att data inte skadas, förhindra användning av data som påverkas av användarfel och mer.
Förbereder din organisation för generativ AI
Generativ AI har en betydande inverkan på smart tillverkning och den industriella metaversen. När Industry 4.0 mognar ytterligare kan dessa nyare och mer avancerade smarta tillverkningstekniker driva tillverkare närmare sina digitala transformationsmål för att uppnå ökad effektivitet och flexibilitet samtidigt som de minskar kostnader, slöseri och stilleståndstid.
Tillverkningsledare måste dock förstå att de inte kan förbättra sin verksamhet om de inte kan identifiera områdena att ta itu med. Med hjälp av neutrala benchmarkingverktyg och ramverk för mognadsbedömning som Smart Industry Readiness Index (SIRI), kan de se fram emot stora organisatoriska förbättringar för att ta sin verksamhet till nästa nivå.
Lära sig mer om SIRI eller kontakta oss här att starta en konversation.
