כדי להיות תחרותיים, חייבים AI גם בתעשייה

25 אוגוסט, 2024

חברות תעשייתיות שיצליחו לשלב את ה-AI בפעילותן השוטפת, יזכו ליתרון תחרותי בשוק. מהפיכת הבינה המלאכותית בתעשייה נמצאת עדיין בתחילתה, והתועלות שהיא יכולה להעניק למי שישתלב בה - הם עצומים

כדי להיות תחרותיים, חייבים AI גם בתעשייה

בתמונה למעלה: אלי בויקיס. צילום: טניה זליחונוק

מאת: אלי בויקיס, מנהל פעילות דאסו סיסטמס בישראל

הבינה המלאכותית (AI) אינה מושג חדש בתעשייה. היא מתנסה בה בצורות שונות כבר יותר מעשור, אבל רק לאחרונה אנחנו רואים מחוייבות עמוקה וגוברת לטכנולוגיה הזו, ואת השפעותיה המשמעותיות הראשונות. הפורום הכלכלי העולמי מעריך שיותר מ-50% מהיצרנים בעולם ייאמצו טכנולוגיות בינה מלאכותית עד שנת 2025, בזכות יכולתן לשפר יעילות, איכות וגמישות בייצור התעשייתי. ברמת פיתוח המוצר, התעשייה כבר למדה להשתמש בטכניקות למידת מכונה ובינה מלאכותית יוצרת. למשל, שחרור ממשימות החוזרות על עצמן, אשר מאפשר למהנדסים להתמקד בהיבטים יצירתיים וחדשניים במוצר. ברמת הייצור, כבר היום הבינה המלאכותית מגדירה מחדש תהליכי תפעול וניהול בריצפת הייצור, ומאפשרת להשיג יעדי יעילות ואיכות של המוצר הסופי.

טרנספורמציה של התהליכים התעשייתיים

הבינה המלאכותית נמצאת היום בכל התהליכים התעשייתיים, משלב התכנון ועד שלב הייצור, כולל שרשרת האספקה, כאשר תעשיית הרכב נחשבת לאחד המגזרים המובילים בתחום: חברת רנו, למשל, הטמיעה מערכות בינה מלאכותית לניטור תהליכי הייצור שלה והתאמת אסטרטגיות אספקה, שסייעו לה להפחית עלויות ולשפר את החוסן של שרשרת האספקה שלה. בתחום הזה, ה-AI מאפשר שימוש חוזר והעברת תכנונים ותהליכים ממוצרים קיימים למוצרים חדשים. השימוש החוזר בידע מאפשר להאיץ את הפיתוח של מוצרים חדשים, להפחית עלויות ולשפר את האיכות. בזכות היכולת לחזות כ-90% מהטעויות הפוטנציאליות, הבינה המלאכותית חוללה מהפיכה גם בתחום ניהול מחזור חיי המוצר.

בשילוב עם טכנולוגיות כמו האינטרנט של הדברים (IoT), חיישנים ובקרים לוגיים מתכנתים (PLC), ניתן לשפר את הדיוק של תחזוקה חזויה, וכתוצאה מכך לייעל את התפעול ולהפחית את זמני ההשבתה. בתעשייה מעריכים שהאוטומציה הגוברת תשפר את התפוקה הכוללת ב-0.8%-1.4% בשנה, בעוד שתחזוקה חזויה מבוססת בינה מלאכותית יכולה להפחית את עלויות התחזוקה ב-40%-10% ואת זמני ההשבתה ב-50%-20%.

הזדמנויות בשפע… וגם אתגרים

היתרונות העצומים של בינה מלאכותית ברורים, אך ההטמעה המעשית בתעשיה כרוכה במספר אתגרים שיש לתת עליהם את הדעת. למשל, זמינות של כמויות גדולות של נתונים באיכות גבוהה שעליהם מאמנים את אלגוריתם בבינה המלאכותית. לא לכל חברה יש מספיק נתונים, ויש חברות, שיתקשו בשילוב נתונים ממקורות שונים. איכות הנתונים ושלמותם הם קריטיים, מכיוון שנתונםי לא אכותיים עלולים להוביל לקבלת החלטות גרועות. אתגר נוסף טמון במורכבות מודלי הבינה המלאכותית.

טכנולוגיות AI מתפתחות במהירות, אבל הן גם קשות יותר להבנה ולניהול. כדי לאמת ולתקף את התוצאות של מודלי בינה מלאכותית, יש צורך במתודולוגיות חדשות, בהבנה עמוקה של אלגוריתמים ושל נתונים ובזמינות של תשתית מתאימה. אתגר נוסף הוא השילוב של בינה מלאכותית בתהליכים קיימים: הדבר דורש שינוי יסודי של מערכות קיימות, ובמקרים רבים גם השקעה משמעותית בתשתית חומרה, תוכנה והדרכת עובדים לעבודה יעילה עם AI.

מנוף לצמיחה

חברות תעשייתיות שיצליחו לשלב את ה-AI בפעילותן השוטפת, יזכו ליתרון תחרותי בשוק שנעשה מדי יום יותר דיגיטלי ודינמי. בשוק מעריכים שהמכירות של מערכות בינה מלאכותית ביישומים תעשייתיים צפויות להגיע להיקף של כ-168 מיליארד אירו עד שנת 2027. הדבר מלמד שמהפיכת ה-AI בתעשייה נמצאת עדיין רק בשלביה הראשוניים, והיתרונות שהיא יכולה להעניק למי שמוכן להשתלב בה – הם עצומים.