Framtiden för AI inom tillverkningsindustrin

En stor drivkraft inom tillverkningsindustrin sedan en tid tillbaka är det som kallas Industri 4.0, alltså den fjärde industriella revolutionen. Industri 4.0 bygger vidare på den grund som har lagts av de tre föregående revolutionerna, nämligen:

1. Mekanisering av arbetsuppgifter

2. Massproduktion

3. Automatisering av arbete

Industri 4.0 kan beskrivas som en sammanslagning av olika tekniker som tillsammans skapar drastiska förändringar i så gott som alla branscher. En viktig drivkraft för Industri 4.0 är artificiell intelligens, AI. Det har länge pratats om AI och olika branscher har kommit olika långt med att tillämpa den nya tekniken. Ni kan läsa mer om Industri 4.0 i följande artikel: Industri 4.0 - våga lita på tekniken.

En stor del av AI-utvecklingen sker inom industrisektorn - enligt en studie utförd av konsultfirman Accenture förutspås tillverkningsindustrin växa med 3,7 biljoner USD (ja, du läste rätt, biljoner) till år 2035, bara tack vare AI. Vilka möjligheter finns med dagens AI-teknik och hur ser framtiden ut för AI inom tillverkningsindustrin? Låt oss göra en djupdykning i AI-teknikens värld.

‍Vad är AI?

Vi börjar med det mest grundläggande - vad är egentligen AI? AI innebär att mänskliga processer simuleras i maskiner, framförallt i datorer. Dessa processer inkluderar lärande, resonerande och självkorrigering. AI finns på många ställen runtomkring oss och har blivit en del av våra liv, med alltifrån röststyrning i telefonen till självkörande bilar. AI spelar en avgörande roll i framtidens produktionssystem och ingår i många av de tekniker som tillsammans utgör Industri 4.0, såsom Internet of Things (IoT), big data, molntjänster, robotteknik och simulering.

AI förväxlas ibland med maskininlärning, och även om begreppen har mycket gemensamt så finns det en skillnad. Maskininlärning är en specifik aspekt av AI, där datorer kan lära sig själva och utvecklas baserat på den information och den data som är tillgänglig. AI är en strävan att efterlikna mänsklig intelligens och att utföra uppgifter på egen hand, och maskininlärning är en av många komplexa processer som krävs för att uppnå detta.

Möjligheter med AI

AI och automatisering nämns ibland som ett hot mot jobben, och det finns en viss oro att människor ska bytas ut mot maskiner. Även om vissa monotona arbetsuppgifter på sikt kommer att ersättas så kommer nya arbetstillfällen att skapas, precis som under tidigare industriella revolutioner. Mer fokus kommer istället att ligga på kreativa, innovativa och analytiska arbetsuppgifter - eftersom dessa typer av uppgifter är svåra för AI att efterlikna. AI erbjuder fantastiska möjligheter inom en mängd olika områden.

Några exempel på tillämpningsområden för AI som används redan idag är:

• Analys - kundbeteenden, riskbedömning
• Funktionella - robotar, IoT-lösningar
• Interaktion - chatbots, virtuella personliga assistenter
• Texthantering - röst till text, textigenkänning
• Visuellt - datorseende, augmented reality (AR)

Möjligheterna med AI är många och utökas hela tiden. Det är tydligt att användandet av AI leder till radikala förändringar, och kommer att resultera i nya affärsmodeller och arbetssätt inom de flesta branscher.

‍Exempel på tillämpning av AI inom tillverkningsindustrin

AI är inte ett mål i sig utan ett sätt att uppnå andra mål kopplade till produktionen, såsom bättre tillförlitlighet och kvalitet, nya tjänster och bättre produktionsplaner. AI kan tillämpas inom många olika affärsprocesser hos ett tillverkande bolag, inte bara inom själva tillverkningsprocessen. Här tittar vi närmare på några exempel på hur AI kan tillämpas inom tillverkningsindustrin:

Försäljning

Istället för att arbeta med undersökning och analys manuellt kan AI hjälpa till att identifiera långsiktiga trender, möjligheter och hot vad gäller affärer och teknologi. AI kan också skapa idealiska kundprofiler och prognoser på efterfrågan för era produkter.

Produktionsplanering

Istället för manuell planering och begränsningsoptimering kan AI skapa orsaksmodellering, använda “om-så resonerande” och planera baserat på sannolikhet (så kallad probabilistic planning).

Logistik

Istället för manuell och erfarenhetsbaserad planering kan AI göra en dynamisk nätverksanalys genom att modellera externa beroenden och förutse störningar.

Med andra ord så kan AI tillämpas inom många olika områden och på många olika nivåer i ett tillverkande företag. Andra tillämpningsområden är exempelvis inom underhåll och kvalitet.

Framtidsspaningar för AI inom tillverkningsindustrin

Utvecklingen går snabbt och AI kommer att påverka tillverkningsindustrin på sätt som vi idag inte kan förutspå. Några trender och framtidsspaningar som vi och våra branschkollegor dock kan se framför oss är:

• Datorseende. Kamerabaserad kvalitetskontroll via bildanalys kommer att växa kraftigt och bli standard hos de flesta tillverkande bolag. Tekniken kopplad till datorseende har utvecklats snabbt och det finns ingen anledning att låta en människa göra kvalitetskontroller när AI kan utföra samma uppgifter snabbare och med bättre resultat.

• Internet of Things (IoT). IoT möjliggör regelbunden insamling av data från enheter som är ständigt uppkopplade och integrerade mot andra viktiga system inom organisationen. Därmed kan behov både förutspås och tillgodoses utan att en människa behöver lyfta ett finger. Exempelvis kan systemet se att en viss produkt börjar ta slut i lager, räkna ut när en ny leverans behövs och i vilka mängder, med information från bland annat ordersystemet, och på egen hand lägga in en nybeställning hos er leverantör. IoT kan med andra ord optimera produktionsplaneringen och frigöra tid hos medarbetare som tidigare hanterat detta manuellt.

• Teknikens utvecklingstakt ökar. De olika tekniker som har möjliggjort AI fortsätter att utvecklas, och det i ännu snabbare takt. Ju mer tekniken utvecklas desto bättre och mer sofistikerad blir AI-tekniken, som därmed kan lösa alltmer komplexa uppgifter. Det leder i förlängningen till mer effektiva processer, där mer output kan skapas med mindre input. I och med detta kommer tillverkningsbranschen att bli alltmer konkurrensutsatt och därför är det oerhört viktigt att använda den nya tekniken för att fortsatt vara konkurrenskraftiga som bolag.

AI är här för att stanna. Inte nog med det, AI utvecklas ständigt och i allt snabbare takt så det gäller att hänga med för att dra nytta av alla fördelar med den nya tekniken. För företag som ska börja tillämpa AI-teknik är det viktigt att förstå att de beslut som tas nu får konsekvenser framöver. Undvik att låsa er till en viss AI-teknik. Hur mycket era AI-lösningar kommer att kosta och hur lång tid de tar att implementera beror på hur digitaliserade ni är i övrigt.

Det kan också vara bra att börja i liten skala, och inte försöka göra om allt på en gång. Att börja arbeta med AI behöver inte heller innebära att byta ut befintliga system. Börja istället med att utgå från era befintliga system och fundera på hur de skulle kunna fungera ännu bättre med AI. Försök sedan hitta en AI-lösning som kan kopplas på till era befintliga system.