Ba thông tin chi tiết chính về AI Công nghiệp cho ngành sản xuất tại Hoa Kỳ

Gần đây tôi đã nói chuyện tại Hội nghị chuyên đề về thông tin chi tiết về ô tô của Ngân hàng Dự trữ Liên bang Chicago và bắt đầu phiên họp của tôi với một câu hỏi đơn giản:

“Có bao nhiêu người trong số các bạn đã nói về AI trong vài ngày qua - làm thế nào để thể chế hóa nó hoặc làm thế nào để áp dụng nó?”Hầu như mọi bàn tay đều bắn thẳng lên. Phản ứng đó nói lên rất nhiều về vị trí sản xuất ngày nay. AI ở khắp mọi nơi trong cuộc trò chuyện, nhưng điều thiếu là sự rõ ràng làm sao để biến nó thành hiện thực trên sàn nhà máy. Sự phấn khích là có thật, và sự không chắc chắn cũng vậy.

Các nhà sản xuất đang cố gắng hiểu AI có ý nghĩa gì đối với hoạt động của họ, lực lượng lao động của họ và Các hệ thống đã vận hành các nhà máy của họ.

Để tìm kiếm sự hiểu biết đó, có ba điều chính mà tôi thường nghe thấy nhất khi các nhà sản xuất nói về AI. Đây là những điểm quan trọng của cuộc trò chuyện AI ngày càng quan trọng này — và chúng ta sẽ học được rất nhiều điều bằng cách nói chuyện với nhau.

Đầu tiên: Hiểu vấn đề mà bạn cần giải quyết bằng AIBất kể ngành công nghiệp nào, các công ty đều muốn nhảy thẳng vào công nghệ. Họ muốn biết những gì họ có thể làm với nó và những gì nó có thể làm cho họ.

Tôi hoàn toàn hiểu. AI, cặp song sinh kỹ thuật số và tự động hóa rất thú vị. Nhưng nơi đầu tiên chúng ta cần đến ít hào nhoáng hơn nhiều:

Đầu tiên và quan trọng nhất, chúng tôi muốn hiểu vấn đề mà bạn đang cố gắng giải quyết. Và sau đó chúng tôi muốn hiểu quá trình. Các nhà máy không phải lúc nào cũng là môi trường xanh. Máy móc đang chạy ngày hôm nay. Mọi người đang duy trì năng suất ngày nay. Bạn không tăng giá trị bằng cách bỏ qua thực tế đó.

Vì vậy, khi chúng ta nói về các nhà máy trong tương lai hoặc sản xuất thích ứng, cuộc trò chuyện luôn bắt đầu bằng:

• Bạn đang làm mọi thứ như thế nào hôm nay?
• Bạn đang mất thời gian, chất lượng hoặc sự linh hoạt ở đâu?
• Vấn đề gì thực sự quan trọng đối với doanh nghiệp?

Chỉ khi đó, cuộc thảo luận về công nghệ mới có ý nghĩa.

Đây cũng là nơi kết nối thế giới thực và kỹ thuật số trở nên thiết yếu. Cặp song sinh kỹ thuật số cho phép các nhà sản xuất mô hình hóa các quy trình và xác nhận các thay đổi hầu như trước khi chạm vào môi trường vật lý. Các nhóm kỹ thuật và vận hành có thể khám phá những cải tiến với rủi ro ít hơn nhiều vì môi trường kỹ thuật số phản ánh cách quy trình thực sự hoạt động.

Hệ thống digital twin không thay thế quá trình này. Nó giúp tối ưu hóa nó.

Thứ hai: AI hoạt động tốt nhất khi hiểu toàn bộ nhà máyCác nhà sản xuất không làm tổn thương các bảng điều khiển, nhưng họ đang đói khát những hiểu biết sâu sắc.

Tuy nhiên, đó không phải là một vấn đề AI. Đó là một vấn đề ngữ cảnh. Một cuộc khảo sát sản xuất thông minh cho thấy 70% số người được hỏi cho biết họ giàu dữ liệu, nhưng yếu tố cản số một đối với tiến độ hoạt động là chất lượng dữ liệu. Tôi nghe cùng một thông điệp trên lĩnh vực dược phẩm, CPG và ô tô. Mặc dù các ngành công nghiệp này khác nhau đáng kể, nhưng thách thức dữ liệu vẫn giữ nguyên.

Khi các nhà sản xuất nói về AI trên sàn nhà, họ thường nói:

“Tôi muốn đi đến một cỗ máy và hỏi: 'Hôm nay tôi sản xuất gì? Tại sao lại giảm 10%?” AI chỉ hoạt động tối ưu khi nó hiểu được tất cả các phần của một nhà máy phù hợp với nhau như thế nào. Máy móc, quy trình và dòng sản xuất được kết nối trong một chuỗi nhân quả. Một động cơ cung cấp năng lượng cho một ổ đĩa, ổ đĩa di chuyển robot, robot hỗ trợ dây chuyền sản xuất và dây chuyền đóng góp vào sản lượng tổng thể của nhà máy.

Khi các mối quan hệ đó được lập bản đồ và ngữ cảnh, AI có thể giải thích hành vi hoạt động thay vì chỉ báo cáo các con số thô. Bảng điều khiển có thể cho bạn thấy những gì đã xảy ra, nhưng bối cảnh cho bạn thấy lý do tại sao nó xảy ra. Đó là những gì cho phép các quyết định có thể thực hiện được.

Thứ ba: Dàn nhạc là lợi thế cấp độ tiếp theoHầu hết các nhà máy ngày nay là sự kết hợp của các thế hệ, với phần mềm hiện đại được xếp lớp trên hàng thập kỷ tự động hóa, thiết bị từ các nhà cung cấp khác nhau và các quy trình được tinh chỉnh qua nhiều năm. Thay thế mọi thứ là không thực tế. Cơ hội thực sự nằm ở việc sắp xếp những gì đã tồn tại.

Trí tuệ công nghiệp đã đạt đến một bước ngoặt. Phân tích, học máy và AI không còn bị giới hạn trong phân tích ngoại tuyến. Chúng hoạt động trong quá trình hoạt động, dự đoán bảo trì, tối ưu hóa thông lượng và đề xuất điều chỉnh trong thời gian thực

Nhưng khi trí thông minh mở rộng, sự phức tạp cũng vậy. Nhiều hệ thống, bao gồm các công cụ lập lịch, công cụ tối ưu hóa, mô hình dự đoán và các ứng dụng hỗ trợ người vận hành, thường chạy đồng thời. Cá nhân họ hoạt động tốt, nhưng không có sự phối hợp, họ có thể xung đột, tạo ra sự bất ổn và buộc mọi người phải giải quyết vấn đề trong thời gian thực.

Kết quả là không quá nhiều tự động hóa. Đó là tự động hóa mà không có sự phối hợp.

Orchestration giải quyết được điều này. Hoạt động như một lớp quản lý, nó sắp xếp các hệ thống thông minh trong quá trình hoạt động trực tiếp, đảm bảo các hành động vẫn phù hợp với các hạn chế hoạt động. Nó cho phép các nhà sản xuất đổi mới với AI trong khi dựa vào các mô hình công nghiệp đã được chứng minh để duy trì sự an toàn, ổn định và kỷ luật.

Đưa AI vào hành động cho phép đổi mớiBằng cách tập trung vào vấn đề, thêm bối cảnh vào dữ liệu và sắp xếp các hệ thống thông minh, các nhà sản xuất có thể vượt ra khỏi sự cường điệu AI và biến nó thành tác động hoạt động thực sự. Các công ty đạt được điều này sẽ không chỉ tối ưu hóa hiệu suất mà còn xây dựng nền tảng cho làn sóng đổi mới công nghiệp tiếp theo.

Ghé thăm Siemens để xem cách chúng tôi đang giúp các nhà sản xuất đưa AI vào hoạt động.

Xuất bản: 20 tháng 3 năm 2026