Физические операции играют центральную роль в нашей экономике, обеспечивая ежедневный поток товаров и услуг через транспорт, развитие инфраструктуры и управление коммунальными услугами. Эти сектора охватывают такие отрасли, как строительство, транспорт, логистика и распределение продуктов питания, в совокупности составляя более 40% ВВП США. Несмотря на их значимость, технологии, предназначенные для решения уникальных задач этих отраслей, традиционно получали ограниченное внимание.
Хотя большинство секторов внедрило технологические новшества, физические операции часто использовали устаревшие системы на бумаге и ручные процессы. Однако сейчас происходит смена парадигмы. Инновации в технологиях позволяют собирать огромные объемы данных с полевых ресурсов, способствуя переходу от ручной работы к цифровым и взаимосвязанным операциям.
Организации, которые принимают цифровую трансформацию, могут использовать все большее количество инструментов на основе ИИ и машинного обучения, улучшая результаты для клиентов, сотрудников и своих финансовых показателей.
Почему эти отрасли идеальны для трансформации с помощью ИИ?
Ключевым фактором являются данные. Компании в области физических операций обрабатывают огромные объемы данных — зачастую в диапазоне петабайт — которые хранятся в облаке и значительно увеличиваются на крайних устройствах. Эти данные не ограничиваются одним типом; они включают различные формы, такие как показания температуры, выходы инерционных датчиков, текст и видеофайлы. Сложность и разнообразие этой информации требуют комплексного анализа для получения практических выводов. ИИ особенно хорошо подходит для извлечения ценности из этих операция данных, предоставляя более глубокие insights за меньшее время, чем традиционная аналитика.
Фондовые модели являются многообещающим стартом для компаний всех размеров. Эти модели могут быстро адаптироваться к проприетарным данным компании или быть уточнены в специализированные модели, адаптированные под конкретные операции, что позволяет экономически эффективно внедрять их, даже на краю сети.
Кроме того, многие работники в этих отраслях работают вне традиционных офисных условий. В то время как некоторые управленческие роли проходят в офисах, значительная часть сотрудников занимается практическими задачами — будь то сбор отходов, строительство дорог, доставка продуктов или дальние поездки. Инсайты на основе ИИ для предотвращения проблем и мгновенные уведомления имеют решающее значение для поддержки этих сотрудников на переднем крае, которые зависят от эффективной удаленной связи.
Инженерные команды, разрабатывающие модели для этих сред, должны гарантировать, что их специализированные модели могут эффективно работать в различных задачах, с оборудованием, в разных климатах, языках и системах измерений. Кроме того, модели должны быть мультимодальными, интегрируя различные типы данных из полевых условий для генерации практических выводов.
ИИ для воздействия: ускорение формирования инсайтов и улучшение результатов
Преобразующий ИИ в области физических операций должен ставить на первое место реальное воздействие, а не просто внедрение технологий. Он нацелен на достижение осязаемых результатов — от предупреждений в реальном времени до предсказательных оценок рисков. Некоторые заметные примеры использования включают:
Улучшение безопасности: Модели ИИ могут обрабатывать видеозаписи с камер наблюдения коммерческих автомобилей, выявляя небезопасные манеры вождения и вызывая немедленные аудиовызовы для исправления. Например, продукты Samsara предотвратили 120 000 аварий в 2022 году. Клиенты, такие как DHL Express, сообщили о снижении числа аварий на 26% и снижении связанных затрат на 49% после интеграции камер ИИ.
От профилактического к предсказательному обслуживанию: ИИ может перевести организации от профилактического к предсказательному обслуживанию. Анализируя тенденции исторических данных, модели машинного обучения могут прогнозировать, когда оборудование потребует обслуживания, что позволяет отправлять предварительные уведомления. Этот подход не только минимизирует затраты на ремонт, но и позволяет командам по обслуживанию работать более эффективно.
Автоматизированные рабочие процессы: Многие операционные работники зависят от мобильных устройств для выполнения ежедневных задач, таких как подтверждения доставки и отчеты по проверке транспортных средств (DVIR). ИИ может оптимизировать эти операции, автоматизируя определенные задачи и предоставляя индивидуализированные рабочие процессы, гарантируя, что сотрудники имеют доступ только к необходимой информации в нужное время.
Что нас ожидает в будущем?
Будущее ИИ в области физических операций сосредоточено на устранении пробелов в знаниях и автоматизации ключевых рабочих процессов. Многие организации по-прежнему полагаются на бумажные журналы или устаревшие таблицы, тогда как ИИ может выявлять тенденции в операционных данных, которые могли остаться незамеченными, представляя эту информацию в доступных и применяемых форматах.
Что касается крупных языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT или Llama, ожидается, что они приведут к созданию более мелких, специализированных моделей, адаптированных под конкретные приложения в отрасли. Интеграция ИИ-ко-пилотов также будет значительной, позволяя LLM предоставлять контекстно обогащенную помощь и автоматизировать рутинные административные задачи. Эта способность имеет важное значение для увеличения возможностей непрофессионалов в навигации по сложным технологиям с использованием повседневного языка.
Ландшафт физических операций сложен и постоянно меняется. Хотя анализ различных форматов данных может быть сложным для команд ИИ, существует значительные возможности для оптимизации и улучшения этих процессов.
Для получения дополнительной информации о возможностях ИИ в области физических операций,
Рейтинг
