ШІ може підвищити ефективність промислових операцій у поєднанні з Lean Six Sigma: дослідження
Коротко
Зростаюча майстерність ШІ демонструє його корисність для вдосконалення традиційних промислових процесів, що призводить до значної економії коштів.
Посилення інтеграції генеративний ШІ в процеси операційного вдосконалення означає трансформаційний зсув у ландшафті. У той час як традиційні методи, такі як Lean і Six Sigma, вже давно покладаються на людський досвід, ШІ доводить, що змінює правила з точки зору швидкості та ефективності.
ШІ вже продемонстрував свою корисність на різних етапах процесу Lean Six Sigma, збільшуючи людські зусилля. Приклади включають такі компанії, як Джонсон і Джонсон та Воя Фінансова, Intel та Nvidia які успішно впровадили штучний інтелект у свої ініціативи щодо вдосконалення процесів, що призвело до значної економії коштів.
Ключова відмінність ШІ від традиційних підходів
«Lean» і «Six Sigma» — традиційні способи покращення процесів. Походить від Toyota, Економічне мислення постійно покращує процеси, усуваючи дії, які не мають цінності («відходи») з точки зору клієнта.
Заснована в Motorola та пізніше схвалена General Electric, Six Sigma зосереджується на процесах переробки шляхом мінімізації небажаних відхилень («дефектів») на кожному кроці. Lean і Six Sigma часто разом називають «Lean Six Sigma» через їхні спільні інструменти та спільне походження.
В основі Lean Six Sigma лежить системний підхід до визначення першопричини операційних проблем, формулювання рішень і забезпечення сталості вдосконалень. Це входить до компетенції фахівців з удосконалення процесів, а «Чорні пояси» представляють найвищий рівень.
Хоча штучний інтелект (ШІ) довів свою ефективність у повторюваних операціях, переважаюче переконання підкреслює, що вдосконалення процесів вимагає контекстуальної обізнаності та креативності, залишаючись виключною сферою експертів-людей.
Використання ШІ для оптимізації промислових процесів
Вивчення DMAIC ("define, вимірювати, аналізувати, покращувати, контролювати”) програма Lean Six Sigma розкриває трансформаційний вплив ШІ на кожному етапі.
- Від "Define», де штучний інтелект навчається за допомогою цифрових записів або технології інтелектуального аналізу процесів, до етапу «вимірювання», використовуючи пристрої Інтернету речей, штрих-коди та камери, штучний інтелект збільшує людські зусилля для розуміння та вимірювання складних процесів.
- Етап «Аналіз» отримує переваги від обчислювальної ефективності штучного інтелекту, перевершуючи традиційні методи, такі як «П’ять чому».
- На етапі «Покращення» майстерність ШІ у визначенні оптимальних конфігурацій продуктивності є відхиленням від норми стандартизації процесів, дозволяючи налаштовувати на основі продукту та контексту.
- Нарешті, на етапі «Контроль» штучний інтелект перевершує моніторинг у режимі реального часу, необхідний для виявлення викидів, як це продемонстровано у виявленні шахрайства у фінансових транзакціях.
Систему ШІ можна навчити розуміти процес двома способами. Один із підходів передбачає використання цифрових записів матеріальних, інформаційних і фінансових потоків всередині організації, створених звичайними ІТ-системами, такими як широко використовувані системи планування ресурсів підприємства (ERP).
Крім того, технологію інтелектуального аналізу процесів можна використовувати для вилучення цифрових даних із систем і програм, щоб розкрити, як працюють процеси.
Виявляючи загальні процеси та відповідні їм етапи шляхом виділення повторюваних шаблонів, які спостерігаються в даних, такі компанії, як Siemens, BMW і Merck, активно використовують інтелектуальний аналіз процесів для значного вдосконалення всіх процесів.
Подолання викликів для сприяння інноваціям
ШІ вже доповнює всі етапи циклу вдосконалення процесів, але наголошує на проблемах, з якими зіткнуться лідери, оскільки ШІ візьме на себе більш важливу роль. Основні виклики включають зменшення уваги до традиційних інструментів і методів, потребу в нових компетенціях серед експертів із вдосконалення та вимогу до серйозних організаційних змін.
Хоча штучний інтелект пропонує величезний потенціал для революції в удосконаленні процесів шляхом скорочення трудомістких завдань, його успішна інтеграція вимагає від керівників орієнтуватися в викликах, адаптуватися до нових компетенцій і забезпечувати активне залучення робочої сили.
відмова
Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.
про автора
Аня — досвідчений ІТ-письменник із пристрастю досліджувати передові теми в індустрії технологій, зокрема генеративний ШІ, Web3 гейміфікація та великі мовні моделі (LLM). Маючи ступінь усного перекладу, вона володіє унікальним поєднанням лінгвістичного досвіду та технічної кмітливості. Її допитливий розум і великий досвід дозволяють їй орієнтуватися в технологічних інноваціях, що постійно розвиваються. Аня присвятила себе розкриттю ідей і тенденцій у різних мовних сегментах Інтернету, вносячи у свою роботу далекоглядну перспективу. Завдяки своїм статтям вона прагне подолати прірву між складними ІТ-концепціями та глобальною аудиторією, роблячи технології доступними та привабливими для читачів у всьому світі.
інші статті
Аня — досвідчений ІТ-письменник із пристрастю досліджувати передові теми в індустрії технологій, зокрема генеративний ШІ, Web3 гейміфікація та великі мовні моделі (LLM). Маючи ступінь усного перекладу, вона володіє унікальним поєднанням лінгвістичного досвіду та технічної кмітливості. Її допитливий розум і великий досвід дозволяють їй орієнтуватися в технологічних інноваціях, що постійно розвиваються. Аня присвятила себе розкриттю ідей і тенденцій у різних мовних сегментах Інтернету, вносячи у свою роботу далекоглядну перспективу. Завдяки своїм статтям вона прагне подолати прірву між складними ІТ-концепціями та глобальною аудиторією, роблячи технології доступними та привабливими для читачів у всьому світі.
