Giải phóng tiềm năng của AI sáng tạo để đạt được thành công chưa từng có trong ngành sản xuất

Hãy cho chúng tôi biết về bạn và Innover.

Với vai trò là Giám đốc điều hành của Innover, tôi chịu trách nhiệm về tất cả các khía cạnh của chiến lược và thực thi sản phẩm và dịch vụ của công ty cũng như hiệu quả hoạt động và tăng trưởng tài chính của công ty. Innover được khởi đầu với tầm nhìn – trở thành công ty Chuyển đổi số hàng đầu thế giới với sự tập trung kiên quyết vào cả khách hàng và nhân viên của mình. Có trụ sở chính tại Alpharetta, Georgia, sứ mệnh của chúng tôi là giúp khách hàng trở thành những doanh nghiệp được kết nối và có định hướng sâu sắc. Với cam kết vững chắc về tăng trưởng và đổi mới, chúng tôi đã đi đầu trong việc tiên phong chuyển đổi theo hướng kết quả và mang lại những trải nghiệm đặc biệt trong chuỗi cung ứng và các ngành sản xuất.

Trên toàn cầu, chúng tôi phục vụ nhiều nhóm khách hàng đa dạng, bao gồm hơn 65 công ty Fortune 1000. Sự hiện diện của chúng tôi trải rộng trên 15 địa điểm, với các trung tâm giao hàng trên khắp Hoa Kỳ, Canada, Mexico và Ấn Độ. Với đội ngũ hùng mạnh gồm hơn 1500 Nhà đổi mới, thành thạo về AI, ML, Khoa học dữ liệu, Kỹ thuật phần mềm, Phân tích nâng cao, Tư duy thiết kế, Công nghệ Metaverse và RPA, Innover tiên phong xuất sắc và đảm bảo thành công chưa từng có cho khách hàng. Ba studio của chúng tôi – Dữ liệu & Thông tin chi tiết, Trải nghiệm kỹ thuật số và Hoạt động kỹ thuật số – hoạt động song song để cung cấp các dự án Chuyển đổi số thành công trên quy mô lớn. Các studio kỹ thuật số này xây dựng một hệ sinh thái được kết nối được thúc đẩy bởi những hiểu biết sâu sắc, được hỗ trợ bởi công nghệ tiên tiến và được nhấn mạnh bằng trải nghiệm để mang lại tác động 360° và kết quả dựa trên ROI cho khách hàng của chúng tôi.

Những thách thức và rào cản chính mà các nhà sản xuất phải đối mặt ngày nay là gì?

Các công ty sản xuất có rất nhiều dữ liệu bắt nguồn từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm dữ liệu sản xuất, dữ liệu cảm biến máy, dữ liệu thiết bị và bảo trì, dữ liệu nhà phân phối và đối tác cũng như dữ liệu khách hàng và bán hàng theo thời gian thực. Điều quan trọng đối với họ là thu thập, tích hợp, phân tích và quản lý các luồng dữ liệu đa dạng này ở cấp doanh nghiệp. Khi hoạt động sản xuất phát triển, nhu cầu mở rộng cơ sở hạ tầng dữ liệu để đáp ứng khối lượng lớn hơn và độ phức tạp ngày càng tăng trở thành một thách thức cấp bách. Giữa tất cả những điều này, việc trích xuất thông tin chi tiết theo thời gian thực từ dữ liệu bị phân mảnh và lưu trữ trở nên cần thiết để nâng cao khả năng hiển thị trong các hoạt động sản xuất.

Một thách thức khác là xác định và giải quyết các vấn đề “đúng” bằng cách sử dụng các công nghệ “đúng” để dẫn đầu các nỗ lực Chuyển đổi số. Tôi chưa bao giờ gặp khách hàng nào đến nói rằng họ muốn triển khai một công nghệ nào đó; thay vào đó, họ thường mô tả vấn đề hiện tại. Ví dụ, một nhà sản xuất có thể đang tìm cách tăng cường hệ thống dự báo nhu cầu của họ. Với mục tiêu rõ ràng, chúng tôi đề xuất và triển khai sự kết hợp công nghệ phù hợp để đạt được kết quả mong muốn, củng cố hoạt động của họ và tăng ROI.

Theo quan điểm của bạn, Generative AI có thể giúp các tổ chức sản xuất như thế nào?

AI sáng tạo sẵn sàng mang lại sự chuyển đổi đáng chú ý trong ngành sản xuất và chúng tôi nhận thấy sự quan tâm tăng lên đáng kể từ các khách hàng sản xuất của mình. Họ thực sự hào hứng với việc khai thác tiềm năng của Generative AI để nâng cao hoạt động của mình và đạt được hiệu quả cao hơn. Công nghệ tiên tiến này có khả năng hỗ trợ các nhà sản xuất tận dụng tối đa dữ liệu của họ, tăng cường hiệu quả cho nhóm của họ để truy cập thông tin chi tiết theo thời gian thực, tăng năng suất và mang lại kết quả có thể đo lường được. Công nghệ này có thể hiểu và diễn giải các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên cũng như lời nhắc của người dùng, đưa ra câu trả lời chính xác, phù hợp với ngữ cảnh chỉ trong vài giây. Nó có thể dễ dàng hợp lý hóa các tác vụ như tìm kiếm, trích xuất và tóm tắt tài liệu, đồng thời hỗ trợ khả năng trả lời câu hỏi đàm thoại. Hơn nữa, các thuật toán nâng cao của nó có thể xác định các mẫu, xu hướng và điểm bất thường có thể khó phát hiện thông qua phân tích thủ công, đơn giản hóa quá trình tìm kiếm thông tin chi tiết có giá trị.

AI sáng tạo cũng cách mạng hóa hoạt động bằng cách giải phóng hiệu quả và hiệu suất chưa từng có trên toàn bộ dây chuyền sản xuất. Bằng cách tận dụng Generative AI, các nhà sản xuất có thể bắt đầu nhiều trường hợp sử dụng trong các lĩnh vực như dịch vụ khách hàng, kiểm soát chất lượng và sản phẩm, chuỗi cung ứng, Logistics, bảo trì dự đoán, tiếp thị và bán hàng, tài chính, tuân thủ và pháp lý, nghiên cứu và phát triển – đảm bảo đèn không bao giờ tắt và động cơ vẫn chạy. Chẳng hạn, các mô hình Generative AI có thể mô phỏng các kịch bản sản xuất, dự đoán chính xác nhu cầu và tối ưu hóa mức tồn kho. Bằng cách phân tích xu hướng sản xuất trong quá khứ, nhu cầu của khách hàng và dữ liệu lịch sử khác, những mô hình này có thể giúp nhà sản xuất đạt được sự cân bằng hợp lý giữa sản xuất và hàng tồn kho, giảm lượng hàng tồn kho dư thừa và giảm thiểu tình trạng thiếu hụt.

Với vô số mẫu mã có sẵn trên thị trường, làm thế nào các nhà sản xuất có thể sử dụng mẫu phù hợp nhất phù hợp với nhu cầu kinh doanh của họ?

Các tổ chức sản xuất có những sắc thái hoạt động riêng biệt, những hiểu biết sâu sắc về ngành và dữ liệu lịch sử mà một mô hình chung không thể nắm bắt đầy đủ. Để tận dụng tối đa khoản đầu tư vào Generative AI, các nhà sản xuất phải đối mặt với thách thức quan trọng là lựa chọn mô hình phù hợp nhất với nhu cầu cụ thể của họ. Một cách tiếp cận là bắt đầu bằng cách tận dụng các mô hình sẵn có, còn được gọi là Mô hình nền tảng. Mặc dù các mô hình chung này cung cấp nhiều khả năng nhưng chúng thường không đáp ứng được nhu cầu cụ thể của các doanh nghiệp sản xuất, có khả năng cản trở hiệu suất và ảnh hưởng đến trải nghiệm của khách hàng. Về cơ bản, những gì đạt được về tốc độ và sự đơn giản thường bị mất đi về khả năng kiểm soát và tùy chỉnh.

Mặt khác, việc xây dựng và quản lý các mô hình tùy chỉnh từ đầu sẽ trao cho các tổ chức quyền tự chủ hoàn toàn nhưng có thể là một công việc phức tạp và tốn kém. Việc đào tạo các mô hình này yêu cầu quyền truy cập vào bộ dữ liệu lớn và cơ sở hạ tầng chuyên dụng, điều này có thể đặt ra thách thức cho nhiều tổ chức sản xuất, đặc biệt là trong giai đoạn đầu áp dụng AI.

Với những hạn chế trên, tinh chỉnh nổi lên như một phương pháp được khuyến nghị để nâng cao giá trị và tác động của các mô hình AI. Thông qua việc tinh chỉnh, các tổ chức sản xuất có thể tận dụng dữ liệu theo miền cụ thể hiện có của họ và kết hợp nó với các khả năng của mô hình nền tảng, – mở ra những giới hạn mới về hiệu suất. Tinh chỉnh mang lại cho các tổ chức sự linh hoạt trong việc lựa chọn và cải tiến các mô hình đồng thời cho phép tùy chọn chuyển đổi mô hình dựa trên việc giám sát và đánh giá liên tục. Điều này cho phép các nhà sản xuất đạt được sự cân bằng giữa khả năng tùy chỉnh, hiệu quả và tiết kiệm chi phí trong khi vẫn duy trì khả năng kiểm soát. Theo quan điểm của chúng tôi, các công ty tinh chỉnh các mô hình AI nền tảng của họ trong bối cảnh hệ sinh thái kinh doanh cụ thể của họ sẽ đạt được sự khác biệt và ROI tối đa trong tương lai.

Làm thế nào các tổ chức sản xuất có thể thành công trong hành trình Generative AI của họ?

Việc áp dụng sớm Generative AI có thể mang lại cho các tổ chức sản xuất một lợi thế chiến lược, mặc dù cách tiếp cận và chiến lược cụ thể có thể khác nhau giữa các công ty và thậm chí trong các bộ phận khác nhau của cùng một tổ chức. Để khởi động các sáng kiến ​​AI sáng tạo của mình, trước tiên các nhà sản xuất sẽ phải quyết định xem nên theo đuổi việc triển khai quy mô lớn hay bắt đầu các thử nghiệm quy mô nhỏ hơn. Quyết định ban đầu này sẽ vạch ra con đường phía trước.

Hành trình bắt đầu khi các nhà sản xuất xác định các trường hợp sử dụng ‘đúng’ hứa hẹn mang lại tác động đáng kể và lợi thế cạnh tranh. Họ phải đánh giá xem các giải pháp đã chọn có phù hợp với mục tiêu dài hạn và tầm nhìn tổng thể của họ hay không. Sau quyết định này, các nhà sản xuất cần đánh giá các yếu tố quan trọng như ngân sách, quy mô và chất lượng của dữ liệu có sẵn, các yêu cầu về quyền riêng tư và bảo mật, độ trễ mạng và khối lượng yêu cầu dự kiến. Quá trình hành động phù hợp nhất cũng phụ thuộc vào mục tiêu của công ty và sự chuẩn bị của công ty để xử lý rủi ro.

Chúng tôi đang ở giữa một hành trình thú vị, nơi chúng tôi tích cực tham gia vào nhiều Bằng chứng khái niệm và hướng dẫn các khách hàng hàng đầu trong ngành sản xuất biến khoản đầu tư của họ vào Generative AI thành những thành công vang dội. Để đạt được điều này, chúng tôi cũng đã ra mắt Khung AI sáng tạo độc quyền- Innosight.ai™. Khung cải tiến này kết hợp các khả năng Generative AI mới nhất, các mô hình nền tảng và kỹ thuật Machine Learning để trao quyền cho các nhà sản xuất tích hợp liền mạch AI vào hoạt động của họ và tối ưu hóa các tác vụ theo miền cụ thể của họ. Khung này cũng cung cấp nhiều nguồn lực, bao gồm các phương pháp tiếp cận giải pháp, công cụ tăng tốc, khung thiết kế có trách nhiệm và các giải pháp dành riêng cho ngành. Innosight.ai™ nổi bật bằng cách cung cấp sự chuyển đổi toàn diện cho doanh nghiệp, vượt qua sự cường điệu và mang lại giá trị hữu hình.

Những thách thức nào các nhà sản xuất thường gặp phải khi áp dụng Generative AI?

Trước khi áp dụng Generative AI, các tổ chức sản xuất nên đánh giá kỹ lưỡng mức độ sẵn sàng của mình, đặc biệt khi họ có thể thiếu công nghệ và nhân tài cơ bản. Ví dụ: nếu dữ liệu có sẵn không đủ hoặc có chất lượng thấp, thì trọng tâm ban đầu là thiết lập nền tảng dữ liệu vững chắc trước khi mạo hiểm triển khai Generative AI. Điều bắt buộc là phải có sẵn các giao thức bảo mật và xử lý dữ liệu mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm của khách hàng và tuân thủ các quy định về quyền riêng tư. Việc lập kế hoạch cẩn thận, bao gồm lựa chọn phần cứng phù hợp với nhu cầu về sức mạnh xử lý, bộ nhớ và lưu trữ cũng như lựa chọn các tùy chọn mở rộng quy mô phù hợp là rất quan trọng để tối ưu hóa chi phí và hiệu quả.

Điều quan trọng nữa là các nhà sản xuất phải hiểu rằng Generative AI có thể không phải là giải pháp độc lập cho tất cả các yêu cầu của họ. Toàn bộ tiềm năng của Generative AI sẽ được hiện thực hóa khi nó hội tụ với các công nghệ như trợ lý giọng nói, chuyển lời nói thành văn bản và tự động hóa quy trình bằng robot, cho phép tác động theo thời gian thực và tạo điều kiện cho việc ra quyết định tự chủ.

Một thách thức quan trọng khác đối với các nhà sản xuất liên quan đến khía cạnh đạo đức. Họ phải giải quyết bốn khía cạnh cơ bản: quyền riêng tư, công bằng, thiên vị và độ bền của mô hình. Điều bắt buộc đối với các nhà sản xuất là không chỉ chủ động giải quyết những thành kiến ​​​​tiềm ẩn hoặc kết quả phân biệt đối xử mà còn phải đảm bảo độ tin cậy tối đa cho các mô hình AI của họ. Nhìn chung, các nhà sản xuất phải thiết lập các khuôn khổ linh hoạt và phân tích các ứng dụng công nghệ phù hợp để định vị doanh nghiệp của họ nhằm đạt được sự tăng trưởng ổn định, khả năng cạnh tranh bền vững và lợi nhuận lâu dài.

Đâu là một số trường hợp sử dụng Generative AI hàng đầu phù hợp với các nhà sản xuất trong bối cảnh kinh doanh ngày nay?

Một số trường hợp sử dụng hàng đầu trong lĩnh vực sản xuất mà chúng tôi đang quan sát tác động của Generative AI là:

• Dịch vụ khách hàng: Trang bị cho các đại lý dịch vụ khả năng điều hướng qua nhật ký khách hàng rộng lớn và thu gọn các tài liệu cồng kềnh để thu thập thông tin chi tiết nhanh chóng nhằm giải mã ý định của khách hàng, phân loại hiệu quả các yêu cầu hỗ trợ và giải quyết kịp thời các leo thang.

• Tạo nội dung: Tự động tạo mô tả sản phẩm, nhãn, video đào tạo, tài sản tiếp thị, bảng dữ liệu, hướng dẫn kỹ thuật, v.v. – nâng cao độ chính xác, mở rộng khả năng mở rộng và đẩy nhanh thời gian đưa sản phẩm ra thị trường.

• Bảo trì dự đoán: Phân tích dữ liệu cảm biến lịch sử và hiệu suất thiết bị để dự đoán các lỗi và hỏng hóc tiềm ẩn, cho phép bảo trì chủ động, hạn chế thời gian ngừng hoạt động, cắt giảm chi phí và đẩy nhanh hoạt động.

• Dịch vụ lực lượng tại hiện trường: Trao quyền cho các kỹ thuật viên dịch vụ tại hiện trường để sàng lọc các tài liệu mở rộng như hướng dẫn an toàn, hướng dẫn cài đặt và bản giới thiệu sản phẩm để tự động hóa và chắt lọc thông tin chi tiết chỉ trong vài giây – giảm gián đoạn hoạt động, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và nâng cao trải nghiệm của khách hàng.

• Khả năng hiển thị chuỗi cung ứng: Cho phép các nhà sản xuất duyệt qua dữ liệu chuỗi cung ứng phức tạp một cách liền mạch, bao gồm TMS, WMS, quản lý đơn hàng, Logistics, dữ liệu khách hàng, v.v. bằng một lời nhắc đơn giản – tăng cường khả năng hiển thị của chuỗi cung ứng và tạo điều kiện thuận lợi cho việc ra quyết định có hướng dẫn.

Để biết thêm thông tin về các trường hợp sử dụng AI tổng quát và cách các tổ chức có thể khai thác lợi ích của nó trong khi vẫn đảm bảo tính bảo mật, khả năng mở rộng và khả năng lặp lại, vui lòng tham khảo phần này giấy trắng.

Giới thiệu về Amit Gautam

Với vai trò là Đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của Innover, Amit Gautam chịu trách nhiệm về tất cả các khía cạnh của chiến lược và thực thi sản phẩm và dịch vụ của công ty cũng như hiệu quả và tăng trưởng tài chính của công ty. Amit không ngừng tập trung vào Tăng trưởng và Đổi mới, đồng thời có cam kết cá nhân mạnh mẽ đối với Chuyển đổi số “Theo hướng kết quả” cho các doanh nghiệp. Amit cộng tác với các giám đốc điều hành C-Suite của các công ty Fortune 1000 và hướng dẫn họ áp dụng tư duy ưu tiên kỹ thuật số, mang lại những chuyển đổi táo bạo và trải nghiệm đặc biệt. Trước Innover, Amit đã làm việc với các công ty như GE và Cognizant ở nhiều vai trò lãnh đạo khác nhau. Amit học Khoa học dữ liệu tại Harvard và có bằng Cử nhân Kỹ thuật của Ấn Độ.

Nội dung & quan điểm trong bài viết này là của tác giả và không nhất thiết thể hiện quan điểm của ManufacturingTomorrow