手寫桌子的時代已經過去了。生產計劃現已變為數位化，並且正在通過 PC 應用程序和專業系統進行管理。因此，人工智慧增強的生產控制系統正在受到需求。那麼，AI 將為生產管理帶來什麼？在本部落格中，了解為什麼組織在生產管理中引入 AI，它帶來的好處以及使用中的示例。
為什麼在生產管理中引入 AI 越來越受到關注？
為什麼 AI 技術在生產管理中更多使用？讓我們考慮與 AI 的關係，同時查看生產控制的目的。
生產控制的目的
生產控制監督生產活動，以實現成本效率和質量保證。它還管理了優化產品的「製造」和「銷售」，這對製造業至關重要。
使用 AI 進行生產管理的優勢
AI 現在正在用於生產管理作業中。在 AI 之前，即使在引入生產管理系統之後，生產管理中還有很多難解決的問題。為了平衡每個部門的重量工作量，組織必須將人員分割並在部門之間有效地協調。
此外，原材料、子材料、進行中的工作和外包零件也受生產控制管理的管理。重要的是，總是存在錯誤安排和訂單錯誤的風險。
根據行業而定，需求預測和缺陷率假設完全不可預測，或是根據經驗和直覺做出來，並不罕見。
生產管理任務很大程度依賴於負責人的技能。個人化通常會對工作內容造成傷害。在生產管理中使用 AI 吸引了注意力來解決這些問題。更好的控制和預測準確度將增強生產管理作業。因此，正在實施 AI 以提高生產準確度。
那麼，使用 AI 進行生產管理有什麼好處？讓我們進一步看看細節。
消除人力資源短缺及對個人技能的依賴
生產控制作業通常取決於負責人的能力，這可以增加工作負載。製造業中許多公司遭受的人力資源短缺也促使生產經理的工作量增加。
當生產管理系統採用 AI 驅動時，它可以減少經理所需的人工勞動量。使用 AI 有助於消除對個人技能的依賴，並減輕每個人的負擔，消除人力資源短缺。
大量資訊處理的需求預測
根據需求預測製作生產計劃也是一項重要的生產管理任務。根據負責人的經驗和直覺以及到目前為止累積的信息來做出預測，需要非常高水平的技能才能做出預測。
通過引入 AI，可以在短時間內處理大量信息和數據，也可以在沒有明確的理由的情況下為以前依賴直覺的零件創建模式。更多信息可用於需求預測，並且可以訓練 AI 以進一步提高預測準確性。
透過靈活快速修正課程回應需求
數量有限的車型的批量生產時代已經結束，市場需求正在多樣化，因此只有高混合低量生產才能滿足它們。
但是，在進行生產的工廠中的人員、位置和設備等資源有限制。為各種產品準備個別生產線是不現實的。因此，通過詳細的生產計劃和靈活的生產系統進行生產活動，同時切換要製造的產品類型是必要的。為了因應不斷變化的需求，組織必須每次修訂生產計劃。
隨著 AI 的引入，可以減少校正生產規劃過程的負擔，提高準確度。隨著需求的速度越來越快，AI 的重要性也越來越來越高，以保持步伐。
準確實時的資訊分享
由於需求變化和生產管理操作中的持續課程更正，應該在其他部門共享的信息不斷變化。
隨著製造商持續提高生產效率，在需要 0.1 秒的單位製造週期管理的流程中的信息共享延遲，導致產生大量浪費的風險。因此，許多生產控制系統都配備了信息和數據共享功能。
引入 AI 大幅增加了可以處理的信息和數據量。同時，即時信息共享的重要性將增加。
如何在公司的生產管理中使用 AI
為了利用 AI 在生產管理中，必須引入一個結合 AI 的生產管理系統。
如果您目前尚未引入生產控制系統，則考慮實施一個系統很重要。此外，如果您已經引入了生產管理系統，並且不計劃在該系統中使用 AI，則應考慮切換系統。
實施新系統必須做出幾個決定：
- 開發方法
購買封裝系統或開發新的系統 - 介紹姿勢
它是在您自己的計算機或服務器上管理，還是在雲中管理？ - 如何切換
如何從現有系統切換
使用 AI 的生產管理範例
有少數情況下，生產管理作業已經由部分 AI 開始。例如，AI 的使用正在進行下列操作中：
用於生產規劃的 AI
製作生產計劃可以是生產管理中較大的工作負載之一。雖然傳統的生產管理系統可以組織、連結、共用和視覺化資訊，但最終生產規劃必須手動完成。
例如，一家大型食品公司引入了 AI 生產管理系統，並利用 AI 制定生產計劃。一種允許 AI 學習生產管理專家的生產規劃機制，為該公司計算了最佳化的生產計劃。
借助 AI 學習，現在可以創建高精度的生產計劃，超越人類規劃。
使用 AI 最佳化生產和庫存
許多生產經理傾向於保留大量庫存，以避免產品短缺和材料短缺等風險。這種避險的心態也是逐漸增加成本的因素。
一家公司推出了 AI 驅動的生產管理系統，成功減少人類心理導致的剩餘庫存。AI 找到最佳庫存量，從而確定最佳生產數量和生產時間。
需求預測和計劃因應環境變化的變更
飲料銷量根據天氣波動，因此難以預測需求。這家飲料製造商使用 AI 來簡化生產管理。
過去，由於外部因素（包括天氣）因素而複雜的需求預測無法由機器處理，而是由人類判斷完成的。然而，AI 的引入使這一可能，使系統能夠創建反映外部因素（包括氣候）的生產計劃。
人工智能的品質檢驗提高品質水平
在檢查過程中，幾乎總是必須手動完成的工作。挑戰在於檢查員很難以完全相同的標準進行檢查。例如，在視覺檢查中，有主觀性的空間，並且無法完全消除判斷中的差異。此外，缺陷的產品可能會因監督而流出。
在檢驗過程中將基於 AI 的質量控制引入成功的用例。相機設備捕獲的圖像與累積的接受標準數據進行比較，並使用 AI 來自動判斷。這使得能夠以遠超過人類檢查的準確性做出判斷。
AI 在生產管理中的進展
在本部落格中，我們介紹了將 AI 納入生產管理中可以創造哪些變更，以及如何提高生產管理作業的效率。
生產管理非常複雜，因為它管理與生產活動相關的一切。必須處理大量信息，工人處理高混合低量生產的能力有限制。因此，注意力集中在將 AI 與生產管理系統結合的系統上，以便機器可以從大量信息中找到最佳解決方案。
