Aby przedsiębiorstwo mogło zacząć myśleć o wykorzystaniu AI w swojej firmie, muszą zostać zbudowane odpowiednie fundamenty takie jak: inwestycja w infrastrukturę informatyczną i jej architekturę, posiadanie wykwalifikowanego zespołu i wybranie najlepszych praktyk działania.

Przeczytaj także: https://www.dsr.com.pl/wskaznik-produkcji-na-czas-i-w-calosci-wedlug-rodziny-produktow-ang-on-time-in-full-otif/

Każda technologia przynosi ze sobą szereg przeszkód, które są nieuniknione. Wprowadzanie systemu ze sztuczną inteligencją, niesie cztery główne wyzwania, ale jest na nie sposób.

By móc ominąć starcia z FOMO (ang. Fear Of Missing Out), nie powinno się spieszyć z wprowadzeniem systemów wykorzystujących AI. Przedsiębiorcy powinni skupić się na dobrym rozplanowaniu jak i przygotowaniu przed podjęciem decyzji. Stworzenie wad i zalet, które zostałyby uzyskane poprzez wprowadzenie takowego oprogramowania aby zobaczyć jakie korzyści może ono przynieść. Oprócz zalet i wad, w planie powinniśmy zawrzeć ulepszanie procesów produkcyjnych, przewidywanie sprzedaży, uproszczenie kategoryzacji produktów, liczenie zapasów bezpieczeństwa, kierowanie dostawcami czy magazynem. Ważne jest też określenie wartości kluczowych wskaźników (ang. Key Performance Indicators, KPI, które mają być mierzone wraz z celami i zadaniami, a także też wycenić zwrot z inwestycji (ang. Return On Investment – ROI) w oparciu o koszty związane z projektem.

Przeczytaj także: https://www.dsr.com.pl/krotki-przewodnik-po-systemach-zarzadzania-jakoscia-w-firmach-produkcyjnych/

Wprowadzenie oprogramowania będzie łatwiejsze dla przedsiębiorstw gdy użyją jedno z trzech typów podanych poniżej:

Skoncentrowane rozwiązania lub specjalne aplikacje z przygotowanymi modelami AI, które wymagają jedynie wprowadzenie danych.

Wbudowane rozwiązania AI z rozpoznawalnych aplikacji, na przykład zaawansowane systemy planowania, kierowanie transportem czy magazynem.

Niestandardowe rozwiązania wspomagających na platformach open-source, frameworkach i interfejsach programowania aplikacji, które gwarantują środki do budowania niestandardowych modeli AI.

Przeczytaj także: https://www.dsr.com.pl/jak-zarzadzac-waskimi-gardlami-w-procesach-produkcyjnych/

Większość rozwiązań z zakresu łańcucha dostaw bazujących na sztucznej inteligencji używa nawet mniejsze zbiory danych w celu udoskonalenia swoich możliwości. Na początku powinniśmy rozpocząć od najbardziej istotnych danych. Niewystarczająca ilość danych może doprowadzić do niepowodzenia projektu.

Przeczytaj także:

Źródło:

https://www.dsr.com.pl/przeszkody-w-zastosowaniu-sztucznej-inteligencji-ai-w-produkcji/