研究表明，人工智慧與精益六西格瑪相結合可以提高工業營運效率
簡單來說
人工智慧日益強大的能力正在證明其在改善傳統工業流程方面的實用性，從而顯著節省成本。
日益一體化 生成AI 融入營運改善流程標誌著格局的變革性轉變。 雖然精益和六西格瑪等傳統方法長期以來依賴人類的專業知識，但事實證明，人工智慧在速度和效率方面改變了遊戲規則。
人工智慧已經在精實六西格瑪流程的不同階段展現了其效用，增強了人類的努力。 例子包括這樣的公司 強生公司 伏亞金融, Intel英特爾 Nvidia公司 這些公司已在流程改善計畫中成功實施人工智慧，顯著節省了成本。
人工智慧與傳統方法的主要區別
「精益」和「六西格瑪」是增強流程的傳統方法。 源自豐田，精益思想透過消除從顧客角度來看缺乏價值（「浪費」）的活動來不斷增強流程。
六西格瑪源自摩托羅拉，後來得到通用電氣的認可，專注於透過最大限度地減少每一步中不必要的變化（「缺陷」）來改善流程。 精實和六西格瑪通常統稱為“精益六西格瑪”，因為它們共享工具和共同的血統。
精實六西格瑪的核心在於一種系統方法，用於找出營運問題的根本原因、制定解決方案並確保改進的持久性。 這屬於流程改善專家的職權範圍，「黑帶」代表最高水準。
雖然人工智慧 (AI) 已證明其在重複操作中的有效性，但普遍的觀點強調，流程改進需要情境意識和創造力，這仍然是人類專家的專屬領域。
利用人工智慧簡化工業流程
檢查 DMAIC（“define、測量、分析、改進、控制」）精益六西格瑪的例程揭示了人工智慧對每個階段的變革性影響。
- 來自 ”Defi「ne」階段，使用數位記錄或流程挖掘技術對人工智慧進行訓練，到利用物聯網設備、條碼和攝影機的「測量」階段，人工智慧增強了人類理解和測量複雜流程的能力。
- 「分析」階段受益於人工智慧的運算效率，超越了「五個為什麼」等傳統方法。
- 在「改進」階段，人工智慧在識別最佳性能配置方面的能力代表了對標準化流程規範的背離，允許根據產品和環境進行客製化。
- 最後，在「控制」階段，人工智慧擅長即時監控，這對於檢測異常值至關重要，正如金融交易中的詐欺檢測所證明的那樣。
可以透過兩種方法訓練人工智慧系統來理解該過程。 一種方法涉及利用組織內物料、資訊和財務流的數位記錄，這些記錄由廣泛使用的企業資源規劃 (ERP) 系統等常見 IT 系統產生。
或者，可以採用流程挖掘技術從系統和應用程式中提取數位數據，揭示流程的運作方式。
透過提取資料中觀察到的重複模式來識別常見流程及其相應步驟，西門子、寶馬和默克等公司正在積極利用流程挖掘來廣泛增強整個流程。
克服挑戰促進創新
人工智慧已經增強了流程改善週期的所有階段，但強調了隨著人工智慧發揮更重要的作用，領導者將面臨的挑戰。 主要挑戰包括對傳統工具和技術的重視程度逐漸減弱、改善專家對新能力的需求以及重大組織變革的要求。
雖然人工智慧透過減少勞力密集任務而具有徹底改變流程改善的巨大潛力，但其成功整合需要領導者應對挑戰、適應新能力並確保員工的積極參與。
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關於作者
Anya 是一位經驗豐富的 IT 作家，熱衷於探索科技產業的前沿主題，包括生成式 AI、 Web3 遊戲化和大型語言模型（LLM）。 她擁有口譯學位，擁有獨特的語言專業知識和技術敏銳度。 她的好奇心和豐富的經驗使她能夠駕馭不斷發展的技術創新領域。 Anya 致力於揭示網路上不同語言領域的見解和趨勢，為她的工作帶來富有遠見的視角。 她的目標是透過她的文章彌合複雜的 IT 概念與全球受眾之間的差距，讓世界各地的讀者都能接觸到並吸引科技。
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