להישאר תחרותיים: הטמעה אסטרטגית של בינה מלאכותית בתעשיה

מאת: אלי בויקיס, מנהל פעילות דאסו סיסטמס בישראל

בינה מלאכותית אינה מושג חדש בעולם התעשיה. AI "מסתובב" למעלה מעשור אבל רק לאחרונה רואים את המחוייבות לטכנולוגיה הזו מתגברת ומתחילה להשפיע על הסקטור.

לפי הפורום הכלכלי העולמי, יותר מ-50% מהיצרנים צפויים לאמץ בינה מלאכותית עד 2025, מה שמדגים את השפעתה הגוברת ויכולתה של טכנולוגיה זו לשפר יעילות, איכות וגמישות בסקטור התעשיה.

בפיתוח מוצר, טכנולוגיות כמו למידת מכונה ובינה מלאכותית יצירתית כבר נוכחות וכבר מובילות חדשנות. לדוגמה, אוטומציה של משימות רפטטיביות מאפשרת למהנדסים להתמקד בהיבטים יצירתיים וחדשניים יותר של המוצר. בנוסף, בינה מלאכותית מגדירה מחדש תהליכי תפעול וניהול בריצפת הייצור, ומניעה עידן חדש של יעילות ודיוק בייצור על ידי שיפור הפרודוקטיביות ואיכות המוצר הסופי.

בנוסף, הבינה המלאכותית מגדירה מחדש את תהליכי הניהול והתפעול של רצפת הייצור ומביאה בשורה חדשה של יעילות ודיוק ומשפרת גם את הפרודוקטיביות וגם את האיכות של המוצר הסופי.

טרנספורמציה של התהליכים התעשייתיים

משלב התכנון ועד שלב הייצור, הבינה המלאכותית נמצאת היום בכל התהליכים התעשייתיים. החל משרשרת האספקה, חברות יכולות לאסוף ולנתח נתונים בזמן אמת כדי לקבל החלטות מושכלות לגבי ניהול מלאי. תעשיית הרכב היא אחד המגזרים המובילים את היישום הזה, למשל חברת רנו, שהטמיעה מערכות בינה מלאכותית לניטור תהליכי הייצור שלה והתאמת אסטרטגיות אספקה, הצליחה להפחית עלויות ולשפר את עמידותה בפני אירועים בלתי צפויים לאורך שרשרת האספקה שלה.

הבינה המלאכותית, שמאפשרת ניתוח של נפחים גדולים של מידע, וחיזוי 90% מהטעויות הפוטנציאליות, חוללה מהפכה גם בשיפור האיכות וניהול מחזור חיי המוצר.

תחום ניהול מחזור החיים של המוצר מפיק תועלת רבה מ-AI בזכות האפשרות לשימוש חוזר והעברה של עיצובים ותהליכים ממוצרים קיימים למוצרים חדשים. מינוף הידע שהצטבר ממודלים קודמים, מאפשר לחברות להאיץ את הפיתוח של מוצרים חדשים, להפחית עלויות ולשפר את איכות המוצר הסופי.

אוטומציה של משימות רפטטיביות כמו עיצוב מוצר או התמודדות עם עומסים כבדים בסביבת הייצור – היא ללא ספק אחד היישומים המבטיחים של בינה מלאכותית עבור התעשיה.

בשילוב עם טכנולוגיות כמו האינטרנט של הדברים (IoT) וחיישני בקר לוגי מתוכנת (PLC), ניתן לשפר את הדיוק של תחזוקה חזויה, וכתוצאה מכך לייעל את התפעול ולהפחית "דאונטיים". ההערכה היא כי אוטומציה של עבודה פיזית עשויה להגדיל את הפרודוקטיביות הכוללת ב-0.8% עד 1.4% מדי שנה, בעוד שתחזוקה חזויה תומכת בינה מלאכותית יכולה להפחית את עלויות התחזוקה ב-10-40% ואת הדאון טיים הכולל ב-20-50%.

בנוסף ליתרונות התפעוליים, ל-AI יש פוטנציאל גדול להניע חדשנות וקיימות בתעשייה. אוטומציה של תהליכים ושיפור יעילות יכולים לעזור לתעשייה להפחית את טביעת הרגל הפחמנית שלה ולפתח מוצרים בני קיימא יותר. היכולת לנתח נתונים בזמן אמת מקלה על קבלת החלטות אסטרטגיות, ומאפשרת לחברות להתאים עצמן במהירות לתנאי שוק משתנים.

הזדמנויות בשפע… וגם אתגרים.

היתרונות העצומים של בינה מלאכותית ברורים, אך ההטמעה של טכנולוגיה זו בתעשיה מציפה אתגרים שיש לתת עליהם את הדעת. למשל, הצורך בכמויות גדולות של נתונים באיכות גבוהה כדי לאמן אלגוריתמים של בינה מלאכותית. לא לכל חברה יש זרם גדול מספיק של דאטה וישנן חברות, שיתקשו באינטגרציה של נתונים ממקורות שונים. איכות הנתונים ושלמותם הם קריטיים, שכן כל הטיה או שגיאה עלולים להוביל להחלטות שגויות ויקרות.

אתגר משמעותי נוסף, הוא מורכבות המודלים של בינה מלאכותית. 

ככל שטכנולוגיות AI מתקדמות יותר, הן גם קשות יותר להבנה ולניהול. כדי לאמת ולתקף את התוצאות של מודלי בינה מלאכותית, חברות נדרשות לפתח מתודולוגיות חדשות. תהליך זה דורש הבנה עמוקה של אלגוריתמים ושל נתונים, כמו גם תשתית מתאימה שתוכל להתמודד עם מה שדורשת בינה מלאכותית.

אתגר נוסף הוא האינטגרציה של בינה מלאכותית עם תהליכים קיימים. חברות רבות עדיין משתמשות במערכות ובתהליכים שאינם מתאימים לטכנולוגיות AI חדשות. אינטגרציה של AI מצריכה שינוי יסודי של מערכות קיימות ובמקרים רבים השקעה משמעותית בתשתית טכנולוגית. זה כולל לא רק חומרה ותוכנה, אלא גם הדרכה ופיתוח מיומנויות בקרב עובדים לעבודה יעילה עם AI.

מנוף לצמיחה בת קיימא
עבור חברות תעשייתיות, המפתח להצלחה טמון באינטגרציה של AI כחלק מאסטרטגיה, בכל האספקטים של העשיה. אלה שיצליחו, יזכו ליתרון תחרותי בשוק שהופך להיות יותר ויותר דיגיטלי ודינמי. בסופו של דבר, AI אינו רק כלי לשיפור היעילות התפעולית; זהו מנוף לשינוי וצמיחה בת קיימא. ההערכה היא שהזדמנויות הצמיחה של בינה מלאכותית ורובוטיקה בייצור עשויות להגיע ל-168 מיליארד אירו, ברחבי העולם, עד שנת 2027. מהפכת ה-AI בתעשייה רק מתחילה, והאפשרויות נראות בלתי מוגבלות עבור מי שיהיה מוכן להוביל את השינוי.