2019년:제조 예측

차세대 포인트 AI 솔루션은 2019년에 그 자체로 입증될 것입니다. 그들은 'AI'가 실제로 무엇인지에 대한 새로운 신뢰, 긴급성 및 이해를 구축할 것입니다...

차세대 포인트 AI 솔루션은 2019년에 그 자체로 입증될 것입니다. 그들은 'AI'가 실제로 무엇인지, 그리고 얼마나 많은 것을 제공할 수 있는지에 대한 새로운 신뢰, 긴급성 및 이해를 구축할 것입니다. 음성 기반 솔루션이 책임을 주도할 것입니다. 그리고 기업이 로봇 프로세스 자동화 사용을 발전시키면서 스마트 창고에서 픽앤플레이스 로봇이 주요 경쟁 우위를 제공하는 것을 보게 될 것입니다. 다음은 2019년 및 그 이후의 제조업에 대한 Bourne의 세 가지 주요 예측입니다...

예측 #1:모든 제조 회사의 50%가 2021년 말까지 어떤 형태로든 AI를 사용할 것입니다.

실수하지 마십시오. AI 솔루션의 구현은 모든 것을 바꿀 것입니다. 그리고 나는 모든 것을 의미합니다. 모든 산업, 비즈니스, 프로세스 및 회사. 하지만 잊지 마세요. 많은 기업에서 타겟 AI 솔루션이 이미 존재합니다! 그들은 이미 경쟁 우위를 제공하고 있습니다. 2019년은 새로운 목표 기반의 프로젝트 기반 AI 솔루션이 본격 가동되면서 새로운 AI 현실주의가 확산되는 한 해가 될 것입니다.

'AI':작은 솔루션이 큰 승리를 거둡니다.

AI에게 큰 걸림돌은 항상 'AI'라는 용어 자체였습니다. 이는 많은 제조업체를 오도하여 대규모 종단 간 시스템을 제안합니다. 실제로 'AI'는 자연어 처리에서 비전 식별, 챗봇, 분석, 자동화에 이르기까지 각각 고유한 강점과 응용 프로그램이 있는 표적 기술의 모음입니다. 그들이 공유하는 것은 지능 요소입니다. 높은 정확도와 실수로부터 배우는 믿을 수 없을 정도로 빠르고 똑똑한 능력입니다.

최근 북유럽의 IFS 고객에게서 그 정확성을 직접 목격했습니다. 가정용 브랜드로서 AI 수요 계획 솔루션을 사용하여 해당 부문의 예상 소비를 예측했습니다. AI 솔루션 전후에 예측의 정확성은 눈을 뜨게 했습니다. AI 솔루션에 의해 생성된 수요 계획 예측은 실제 시장 결과에 훨씬 더 가깝다는 것이 입증되었습니다. 그리고 수요예측 계획은 탁월한 애플리케이션 선택임을 입증했습니다. 이 비즈니스에서 구체적이고 달성 가능한 목표는 구체적이고 측정 가능한 결과를 의미했습니다.

AI 솔루션은 무딘 도구가 아니라 정밀 도구입니다.

AI를 생각할 때 우리는 "인터넷을 구현"할 수 있는 것보다 더 이상 "AI를 구현"할 수 없다는 것을 기억해야 합니다. 프로젝트를 시작하기 전에 '왜'를 파악해야 합니다. 당신이 목표로 하는 정확한 사업 목표와 목표는 무엇입니까? 정확히 무엇을 개선하고 향상시키고 싶습니까? 목표를 더 세분화할수록 더 경쟁력 있고 혁신적인 결과를 얻을 수 있습니다.

예측 #2:2020년 말까지 제조 계획자의 25%가 시스템과 대화할 것입니다.

AI 솔루션은 우리가 생각하는 것보다 더 똑똑하고 설득력이 있습니다. 1년 전 주요 AI 고객 설문조사 AI를 사용해 본 적이 없다고 답한 사람의 3분의 2가 실제로 챗봇을 통해 경험한 것으로 나타났습니다. 챗봇이 사람의 말과 구별할 수 없을 정도로 품질이 높았다. 같은 설문 조사에 따르면 응답자의 84%가 집에서 Alexa, Siri 또는 Home과 같은 음성 인식 AI를 사용하는 것이 편안하다고 밝혔습니다. 단순성, 속도 및 정확성이 중요한 소비자 혜택이라면 제조 라인에서 무엇을 할 수 있는지 상상해 보십시오.

참조

• GE Additive는 시드니 대학과 협력하여 금속 적층 제조를 가속화합니다.
• Amazon은 안전 표준을 위반하는 타사 판매자에게 더 많은 책임을 집니다.
• Daimler는 연결된 전략의 일환으로 두 가지 새로운 버스 모델을 출시했습니다.

BMW의 Alexa 스마트 통합 2018년 3월 모델에 도입되어 많은 박수를 받았습니다. 그리고 당연히 그렇습니다. 통합 음성 활성화는 피부 깊숙한 곳을 넘어 전체 운전 경험에 서비스 및 성능 기능을 추가했습니다. 덜 알려진 사실은 음성 인식 솔루션이 이미 자동차 부문의 생산 측면에서도 사용되고 있다는 것입니다.

일본에서는 고객 중 하나인 NEC가 이미 주문 피킹 프로세스에서 음성 인식 솔루션을 사용하고 있습니다. 이 솔루션에서는 라인 직원이 음성 지시만 하면 즉시 주문이 생성됩니다. 이는 우리를 신속하게...

예측 #3:2020년 말까지 픽앤플레이스 로봇이 공산품의 25%를 처리할 것입니다.

생산 라인의 로봇은 수십 년 동안 필수적이었습니다. 그러나 창고에 있는 AI 지원 로봇은 어떤 절감 효과와 경쟁 우위를 제공할까요? Amazon이 최근 스마트 창고로 헤드라인을 장식했을 때 빠르고 지칠 줄 모르는 로봇 , 로봇이 성능 및 절약 기준을 크게 높인 것이 분명해졌습니다. 로봇은 눈도 살도 없기 때문에 조명이나 난방이 필요하지 않기 때문에 에너지 비용이 곤두박질칩니다. 휴식, 교대 또는 짐에 대한 시간이나 무게 제한은 없습니다. 또한 로봇 기반 피킹 및 배치의 유연성, 유창함, 도달 범위 및 경제성은 시간이나 노력을 낭비하지 않고 공간을 훨씬 더 잘 활용함을 의미합니다. 24시간 운영되는 블랙박스 창고는 더 커지지 않고도 더 많은 것을 저장하고 처리할 수 있게 될 것입니다.

AI와 마찬가지로 로봇도 마찬가지입니다. 소규모의 표적화된 사용 사례가 계속해서 증가하면서 이미 일어나고 있습니다. 예:우리는 현재 북미 고객 중 한 곳과 협력하여 로봇 사용을 상자 적재에서 완전한 자재 취급까지 확장하고 있습니다. 고객에게 이는 디지털 혁신을 향한 더 긴 여정의 또 다른 작은 단계입니다.

따라서 완전한 소등 창고는 몇 년이 걸릴 수 있습니다. 그러나 그것은 시작되었습니다. IFS에서 우리는 이미 자동화된 창고로 작업을 시작하는 혁신적인 파트너 회사를 보고 있습니다. 한때 작업자 팀이 필요했을 수도 있는 무거운 부품을 이제 한 대의 로봇이 낭비하는 노력, 시간 및 추가 비용 없이 선반에서 꺼낼 수 있습니다.

2019년에는 이러한 모든 예측의 기술이 비즈니스 세계에서 주목을 받게 될 것입니다. 그들은 더 표적화되고 더 프로젝트 중심적이 될 것입니다. 큰 변화로 이어질 작고 구체적인 개선 결과를 달성하는 데 더 중점을 둡니다.

많은 기업에게 2019년은 실제로 'AI 산을 오를' 필요가 없음을 깨닫는 해가 될 것입니다. 그들은 계속해서 올바른 작은 조치를 취하기만 하면 됩니다. 그렇게 하면 여전히 새로운 차원에 도달할 수 있습니다.