ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงทางอุตสาหกรรมและ AI เชิงสร้างสรรค์ต่อการผลิตอัจฉริยะ

ปัญญาประดิษฐ์ในการประมวลผลได้ปูทางไปสู่กระบวนการใหม่และชาญฉลาดยิ่งขึ้น ช่วยให้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ระบบอัตโนมัติ และอื่นๆ มีความแม่นยำมากขึ้น เมื่อเร็วๆ นี้ AI ขั้นสูงมากขึ้น – AI แบบกำเนิด – ซึ่งใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องได้ถือกำเนิดขึ้น โดยเปิดประตูใหม่สู่ความสามารถที่ชาญฉลาดยิ่งกว่าเดิม

Generative AI พัฒนาบางส่วนมาจาก เครือข่ายปฏิปักษ์กำเนิด (GAN)เป็น AI ประเภทหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับการฝึกโครงข่ายประสาทเทียมสองเครือข่ายให้ทำงานร่วมกันเพื่อสร้างข้อมูลใหม่ ในปีที่ผ่านมา generative AI ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วจากการกำเนิดของแชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น ChatGPT

ในด้านการผลิต generative AI กำลังมีความสำคัญมากขึ้นในโซลูชันการผลิตอัจฉริยะควบคู่ไปกับเทคโนโลยีขั้นสูงอื่นๆ เช่น Digital Twins, Augmented และ Virtual Reality และเครื่องมือ Internet of Things (IIoT) ระดับอุตสาหกรรม ด้วยศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิต ปรับปรุงการออกแบบผลิตภัณฑ์ และเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของอุตสาหกรรมการผลิต จึงไม่น่าแปลกใจที่มูลค่าตลาดโดยรวมของ generative AI ในภาคส่วนนี้คาดว่าจะเพิ่มขึ้นจาก US$225 ล้านในปี 2565 เป็น US$6,963.45 ล้าน ภายในปี 2575

แต่นี่ไม่ใช่เทคโนโลยีขั้นสูงเพียงอย่างเดียวที่สร้างกระแสในอุตสาหกรรม การใช้ metaverse ทางอุตสาหกรรม ซึ่งเป็นการนำเสนอโลกทางกายภาพเสมือนจริง กำลังกลายเป็นเรื่องธรรมดามากขึ้น เนื่องจากผู้ผลิตจำนวนมากขึ้นเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล ทำให้สามารถบูรณาการระบบดิจิทัลและกายภาพได้ เมื่อรวมกันแล้ว generative AI และ metaverse ของอุตสาหกรรมกำลังปฏิวัติอุตสาหกรรมการผลิตด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพ ความยืดหยุ่น และนวัตกรรมที่มากขึ้น

ศักยภาพของ generative AI ในการผลิต

Generative AI เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับผู้ผลิต เนื่องจากช่วยให้สามารถสร้างการออกแบบ กระบวนการ และผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ ที่อาจยากหรือเป็นไปไม่ได้ที่จะบรรลุผลสำเร็จด้วยวิธีการแบบเดิมๆ ด้วยการใช้ generative AI ผู้ผลิตสามารถเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ การลดของเสีย และการปรับปรุงคุณภาพโดยรวมในระดับที่สูงขึ้น นอกจากนี้ generative AI ยังสามารถช่วยให้ผู้ผลิตระบุโอกาสใหม่ๆ สำหรับนวัตกรรมและการเติบโต

กรณีศึกษา Generative AI: อุตสาหกรรมการบิน

Generative AI ได้ถูกนำไปใช้และทดสอบในอุตสาหกรรมการบินแล้ว ปรับปรุงการสื่อสาร และปรับปรุงประสบการณ์การบริการลูกค้า นอกเหนือจากการนำไปใช้เพื่อปรับปรุงการจัดการสินค้าคงคลัง นอกจากนี้ ผู้ผลิตเครื่องบินยังสามารถใช้ generative AI สำหรับการผลิตชิ้นส่วนเครื่องบิน เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการออกแบบและการสร้างต้นแบบด้วยความช่วยเหลือของระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI และ Digital Twins

มีการดำเนินการขั้นตอนเพิ่มเติมในการบินเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการใช้ AI ขั้นสูงยิ่งขึ้น - สำนักงานความปลอดภัยการบินแห่งสหภาพยุโรป (EASA) เปิดตัว โรดแมป AI 2.0 เมื่อต้นเดือนพฤษภาคม โดยสรุปแผนโดยละเอียดสำหรับการบูรณาการ AI เข้ากับอุตสาหกรรม

กรณีศึกษา Generative AI: อุตสาหกรรมยานยนต์

อีกตัวอย่างหนึ่งของ generative AI ที่ใช้งานจริงก็คือ ซอฟต์แวร์การออกแบบเชิงสร้างสรรค์ ในอุตสาหกรรมยานยนต์ ผู้ผลิตได้เริ่มใช้ซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี้เพื่อสร้างการออกแบบระบบยานพาหนะใหม่และซับซ้อนที่หลากหลาย เนื่องจากมีข้อมูลและการจำลองจำนวนมากที่สามารถสร้างได้

AI เจนเนอเรชั่นยังช่วยให้ผู้ผลิตยานพาหนะสามารถวิเคราะห์ข้อมูลเครื่องจักรและเซ็นเซอร์ในยานพาหนะได้เชิงลึกยิ่งขึ้น เพื่อการพยากรณ์การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่แม่นยำสูง การวิเคราะห์นี้โดยใช้ข้อมูลในอดีตช่วยระบุปัญหาได้เร็วยิ่งขึ้น ทำให้ผู้ผลิตสามารถดำเนินการเชิงรุกเพื่อป้องกันและแก้ไขปัญหาเพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้นและของเสียน้อยลง

AI เชิงสร้างสรรค์สามารถปรับปรุงการเปลี่ยนแปลงทางอุตสาหกรรมได้อย่างไร

แม้ว่า generative AI จะมีศักยภาพมหาศาลในเส้นทางการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลของอุตสาหกรรมการผลิต แต่ก็ไม่ใช่โซลูชันดิจิทัลขั้นสูงเพียงโซลูชันเดียวที่ขับเคลื่อนภาคส่วนนี้ไปข้างหน้า การเพิ่มขึ้นของ metaverse การผลิตยังนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการมากขึ้นกว่าเดิม ด้วยความสามารถในการสร้างโลกเสมือนจริงผ่านความช่วยเหลือของ Digital Twins

การใช้แฝดดิจิทัลในการผลิตช่วยให้ผู้ผลิตมีความยืดหยุ่นมากขึ้น เนื่องจากสามารถจำลองกระบวนการปฏิบัติงาน อินพุตของเครื่องจักร และระบบอัตโนมัติในระบบในเวอร์ชันจริงที่จำลองแบบเสมือนได้ ด้วยการรวมพลังของ generative AI เข้ากับ metaverse ของอุตสาหกรรม ผู้ผลิตสามารถบรรลุประสิทธิภาพ ความคล่องตัว และนวัตกรรมในระดับที่สูงขึ้น

ตัวอย่างเช่น แฝดดิจิทัลที่สร้างขึ้นโดยใช้ generative AI จะมีความแม่นยำมากขึ้น สามารถวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้มากขึ้น และ ปรับปรุงการใช้พลังงาน เมื่อเปรียบเทียบกับ AI แบบดั้งเดิมและอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง รายงาน Tech Trends ประจำปีครั้งที่ 15 ของ Deloitte ยังระบุด้วยว่า generative AI เมื่อจับคู่กับการประมวลผลเชิงพื้นที่ใหม่และการเปลี่ยนแปลงทางอุตสาหกรรม จะเป็น "ตัวเร่งการเติบโต" ใหม่ที่ช่วยให้ผู้ผลิตไม่เพียงแต่บรรลุความก้าวหน้าใหม่ ๆ ภายในอุตสาหกรรมของตนเท่านั้น แต่ยังเพิ่มขีดความสามารถที่ยกระดับอีกด้วย

ความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ generative AI ในการเปลี่ยนแปลงทางอุตสาหกรรม

ประโยชน์ที่เป็นไปได้ของการใช้ generative AI ใน metaverse ของอุตสาหกรรมมีมากมาย อย่างไรก็ตาม ยังมีความท้าทายสำหรับผู้ผลิตในการพิจารณาเมื่อใช้เครื่องมือและโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ขั้นสูงดังกล่าว

กระบวนการ AI อาจทำให้เสียภาษีได้ สำหรับองค์กรที่ไม่มีความพร้อมอย่างเหมาะสมในการรันฟังก์ชันที่ใช้ทรัพยากรมากเนื่องจากต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก เมื่อพิจารณาว่าอัลกอริธึม AI เจนเนอเรชั่นที่มีความต้องการสูงเพียงใด ผู้ผลิตจึงต้องรู้วิธีสร้างสมดุลทรัพยากรของตน เพื่อให้โครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่สามารถตอบสนองความต้องการในการดำเนินงานในแต่ละวันภายในองค์กรได้

นอกจากนี้ ยังมีความเสี่ยงทั่วไปอีกสี่ประการที่เกี่ยวข้องเมื่อใช้ generative AI ตามที่ระบุไว้ใน คู่มือการจัดการความเสี่ยงสำหรับ AI ของ PwCสิ่งเหล่านี้คือความเสี่ยงของข้อมูล ความเสี่ยงด้านโมเดลและอคติ ความเสี่ยงทันทีหรืออินพุต และความเสี่ยงของผู้ใช้

ผู้ผลิตจะต้องตระหนักถึงความเสี่ยงเหล่านี้และวิธีการจัดการความเสี่ยงเหล่านี้ ซึ่งรวมถึงการพัฒนากลยุทธ์การกำกับดูแล AI ที่เหมาะสม การตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลไม่เสียหาย การป้องกันการใช้ข้อมูลที่ได้รับอิทธิพลจากข้อผิดพลาดของผู้ใช้ และอื่นๆ

เตรียมองค์กรของคุณให้พร้อมสำหรับ generative AI

Generative AI กำลังส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อการผลิตอัจฉริยะและการเปลี่ยนแปลงทางอุตสาหกรรม ในขณะที่อุตสาหกรรม 4.0 เติบโตมากขึ้น เทคโนโลยีการผลิตอัจฉริยะที่ใหม่และล้ำหน้ายิ่งขึ้นเหล่านี้สามารถผลักดันผู้ผลิตให้เข้าใกล้เป้าหมายการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลมากขึ้น เพื่อบรรลุประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นที่เพิ่มขึ้น ในขณะเดียวกันก็ลดต้นทุน ของเสีย และเวลาหยุดทำงาน

อย่างไรก็ตาม ผู้นำด้านการผลิตต้องเข้าใจว่าพวกเขาไม่สามารถปรับปรุงการดำเนินงานของตนได้ หากไม่สามารถระบุประเด็นที่ต้องแก้ไขได้ ด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือเปรียบเทียบที่เป็นกลางและกรอบการประเมินวุฒิภาวะเช่น ดัชนีความพร้อมอุตสาหกรรมอัจฉริยะ (SIRI)พวกเขาสามารถตั้งตารอการปรับปรุงองค์กรครั้งใหญ่เพื่อยกระดับการดำเนินงานของพวกเขาไปอีกระดับ

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ SIRI หรือติดต่อเรา ที่นี่ เพื่อเริ่มการสนทนา