AI-संवर्धित प्रक्रिया निर्णय: ऑटोमेशनच्या पलीकडे आणि स्वातंत्र्यात

• लेखक बद्दल:
• लेखक नाव

  Quantumrun दूरदृष्टी
• 11 ऑगस्ट 2023

अंतर्दृष्टी हायलाइट

इंडस्ट्री 4.0 आणि AI च्या आगमनाने, क्लाउड कंप्युटिंग आणि संगणक व्हिजन सारख्या प्रगत तंत्रज्ञानाद्वारे समर्थित, सुधारित नियंत्रण, कार्यक्षमता आणि दोष शोधणे सक्षम करून, उत्पादन आणि पुरवठा साखळी ऑपरेशन्समध्ये परिवर्तन झाले आहे. कंपन्या गुणवत्तेची खात्री आणि सुव्यवस्थित वेअरहाऊस ऑपरेशन्ससाठी AI वापरत आहेत. तथापि, या AI-संवर्धित प्रक्रियांना पर्यावरणविषयक चिंता आणि लक्ष्यित ग्राहक प्रतिबद्धता यासाठी संभाव्य उपाय ऑफर करताना कार्यबल अनुकूलन, वाढीव तांत्रिक गुंतवणूक आणि नैतिक मार्गदर्शक तत्त्वे आवश्यक आहेत.

AI-वर्धित प्रक्रिया निर्णय संदर्भ

उत्पादन पद्धती सुधारल्या आहेत, त्यांचे व्यवस्थापन करण्यासाठी आवश्यक तंत्रज्ञान देखील वाढले आहे. इंडस्ट्री 4.0 ने इंटरनेटशी मशीन्स आणि टूल्स कनेक्ट करण्यासाठी आशादायक पर्याय आणले आहेत. या वैशिष्ट्यामुळे उत्पादकांना कारखान्याच्या मजल्यावर होत असलेल्या सर्व कामांवर अधिक चांगले नियंत्रण आणि समजून घेण्याची अनुमती मिळाली आहे.

क्लाउड कॉम्प्युटिंगच्या सामर्थ्यामुळे उत्पादनामध्ये AI चा परिचय शक्य झाला आहे. उत्पादक क्लाउडमध्ये आधारित AI-चालित डिजिटल साधनांसह उत्पादन लाइनवर संगणक दृष्टी तंत्रज्ञानाचे मिश्रण वापरतात. या साधनांची क्षमता विश्लेषणे, अंदाज किंवा मानवी श्रम बदलणे यासारख्या एकेरी कार्यांच्या पलीकडे विस्तारते. यात पुरवठा साखळीतील कार्ये वाढवण्याची आणि सुव्यवस्थित करण्याची क्षमता देखील आहे. 

स्वतंत्र निर्णय घेण्यासाठी आणि उत्पादन प्रक्रियेला चालना देण्यासाठी AI तैनात करण्याचे परिणाम महत्त्वपूर्ण आहेत. BMW विविध कार वैशिष्ट्यांसाठी स्वीकार्य मानके ओळखण्यासाठी 100 इनपुट प्रतिमा वापरून तिच्या AI प्रणालीला प्रशिक्षित करते, ज्यामुळे ते कंपनीच्या मानकांशी जुळत नसलेल्या प्रतिष्ठापनांना ओळखण्यास सक्षम करते. दरम्यान, उत्पादनात त्रुटी आहेत का हे निर्धारित करण्यासाठी आणि योग्य सुधारात्मक उपाय ठरवण्यासाठी Amazon त्याचे Sagemaker प्रतिमा वर्गीकरण अल्गोरिदम वापरते.

2023 मध्ये, ABB रोबोटिक्सने रोबोटिक आयटम पिकर सादर केले, जे AI आणि व्हिजन तंत्रज्ञान वापरते. हे नवीन उपाय गोदामे आणि पूर्तता केंद्रांमधील अव्यवस्थित वातावरणातील वस्तू अचूकपणे ओळखू शकतात आणि उचलू शकतात. कंपनीने सांगितले की मशीनचे उच्च-परिशुद्धता पिकिंग 99.5 टक्के कार्यक्षम आहे.

व्यत्यय आणणारा प्रभाव

मागणीचा अंदाज लावणे आणि डेटाचे विश्लेषण करणे हे पुरवठा शृंखला आणि लॉजिस्टिक उद्योगात AI चा वापर करण्याचे महत्त्वाचे मार्ग आहेत, परंतु ते उत्पादनांची नियमितता आणि गुणवत्ता देखील तपासू शकतात. ते स्वतः निर्णय आणि प्रक्रिया देखील करू शकते. AI दोष शोधून पुरवठा साखळीचे अनेक भाग बदलू शकते, उत्पादने कशी प्राप्त होतात आणि पाठवली जातात यावर प्रभाव टाकू शकतात. हे बदल ट्रॅकिंग प्रक्रियेत समाविष्ट केले जाऊ शकतात जेणेकरून ग्राहक त्यांच्या ऑर्डरचे संरक्षण आणि व्यवस्थापित कसे केले जातात ते पाहू शकतात. 

स्कॅन केलेल्या आणि मशीनद्वारे बनवलेल्या उत्पादनांच्या गुणवत्तेवर आधारित ग्राहक काय खरेदी करतात यावर उत्तम दोष शोध प्रणाली प्रभाव टाकू शकते. 3D प्रिंटिंग जसजसे वाढत जाते, तसतसे AI समस्या येण्याआधी शोधू शकते आणि त्यांचे निराकरण करू शकते आणि मानवी हस्तक्षेपाशिवाय कोणती उत्पादने बनवायची ते देखील निवडू शकतात. या विकासामुळे ग्राहकांच्या अपेक्षा पूर्ण करून अधिक सातत्यपूर्ण परिणाम मिळू शकतात. भविष्यात, एआय चॅटबॉट ग्राहकांना त्यांच्या वस्तू कुठे आहेत आणि काही समस्या असल्यास ते सांगण्यासाठी जबाबदार असू शकतात. समस्या उद्भवल्यास, चॅटबॉट आपोआप रिप्लेसमेंट पाठवू शकतो, ज्यामुळे रिटर्न जलद आणि सोपे होईल.

याव्यतिरिक्त, रीअल-टाइम डेटा विश्लेषणासह, AI मागणीचा अंदाज लावू शकते, इन्व्हेंटरी चांगल्या प्रकारे व्यवस्थापित करू शकते आणि संभाव्य व्यत्यय गंभीर होण्यापूर्वी ओळखू शकते. एआय-संचालित प्रणाली पुरवठादार कामगिरी आणि ग्राहकांच्या वर्तन पद्धतींमध्ये अंतर्दृष्टी देखील देऊ शकतात, ज्यामुळे व्यवसायांना नियोजन आणि अंमलबजावणीमध्ये अधिक धोरणात्मक बनता येते.

एआय-वर्धित प्रक्रिया निर्णयांचे परिणाम

एआय-वर्धित प्रक्रिया निर्णयांच्या व्यापक परिणामांमध्ये हे समाविष्ट असू शकते: 

• रोबोट सहयोग आणि देखभाल, डेटा विश्लेषण आणि ऑटोमेशन समस्यानिवारण यासारख्या नवीन कौशल्य संचांशी जुळवून घेणारे कामगार.
• AI सिस्टीम, विशेषतः मशीन लर्निंग मॉडेल, ज्यांना भरीव संगणकीय संसाधने आणि उर्जा आवश्यक असते, ज्यामुळे पर्यावरणाच्या ऱ्हासात योगदान होते. तथापि, AI वितरणाचे कार्यक्षम मार्ग विकसित करू शकते आणि वेअरहाऊस ऑपरेशन्सचे ऑप्टिमायझेशन, ऊर्जा वापर कमी करू शकते.
• AI ऑप्टिमाइझिंग इन्व्हेंटरी मॅनेजमेंट, मागणी अंदाज आणि वाहतूक लॉजिस्टिक, ज्यामुळे खर्चात लक्षणीय बचत होते. 
• ग्राहक लोकसंख्याशास्त्र बदलण्यास अधिक प्रभावीपणे प्रतिसाद देणारे व्यवसाय. उदाहरणार्थ, ग्राहकांच्या वर्तनात किंवा मागणीच्या नमुन्यांमधील बदलांचा अंदाज लावण्यासाठी AI वापरणे कंपन्यांना विविध लोकसंख्याशास्त्रीय गटांसाठी उत्पादने आणि सेवा लक्ष्यित करू शकतात.
• डेटा स्टोरेज, इंटरनेट ऑफ थिंग्ज (IoT), डिजिटल जुळे, नेटवर्किंग आणि गणना क्षमतांमध्ये वाढलेली गुंतवणूक.
• सायबर हल्ल्यांसाठी पुरवठा साखळी लक्ष्य बनवणाऱ्या पुरवठा साखळीतील एआय आणि डेटावर अवलंबून राहणे. या विकासासाठी या महत्त्वपूर्ण प्रणालींचे संरक्षण करण्यासाठी मजबूत सायबर सुरक्षा उपाय आणि नियमांची आवश्यकता असेल.
• निर्णय घेण्याच्या प्रक्रियेचा कामगारांच्या हक्कांवर आणि स्वातंत्र्यावर परिणाम होणार नाही याची खात्री करण्यासाठी नैतिक AI पद्धती आणि मार्गदर्शक तत्त्वांची गरज.

विचारात घेण्यासारखे प्रश्न

• तुम्ही उत्पादन क्षेत्रात काम करत असल्यास, तुमची कंपनी AI-संवर्धित प्रक्रिया निर्णयांची अंमलबजावणी कशी करत आहे?
• एआय पुरवठा साखळींमध्ये निर्णय घेण्याची क्षमता कशी सुधारू शकते?