Промисловий сектор в Європі переживає значні зміни, зумовлені впровадженням штучного інтелекту в різноманітні процеси. Завдяки ШІ змінюється спосіб функціонування підприємств.

Сегмент промислового штучного інтелекту стрімко розвивається. За даними MarketsAndMarkets на 2023 рік глобальний обсяг ринку становить близько $3,2 млрд, з очікуваним щорічним зростанням на 45%. Прогнозується, що до 2028 ринок перевищить 20 млрд дол, що означає зростання принаймні у 6 разів за 5 років.

За даними Capgemini, понад 50% провідних європейських виробників вже певним чином впроваджують штучний інтелект. Крім того, дослідження AWS показує, що 79% організацій досягли прискорення процесів та зменшення витрат за допомогою цього інструменту. У цьому контексті компанія Eaton, лідер у сфері управління електроенергією, проаналізувала переваги, які може отримати промисловий сектор завдяки впровадженню ШІ:

• Оптимізація виробничих процесів: підприємства вдаються до штучного інтелекту для покращення ефективності та зменшення витрат. Шляхом аналізу великих обсягів даних системи можуть ідентифікувати закономірності, передбачати проблеми та оптимізувати процеси виробництва в реальному часі. Це дозволяє швидко адаптуватися до змін на ринку та вимог клієнтів.

• Покращення якості та безпеки: штучний інтелект дозволяє впроваджувати більш точні та ефективні системи контролю якості, виявляючи дефекти в продуктах швидше та точніше, ніж традиційні методи. Крім того, ця технологія відіграє ключову роль у запобіганні нещасним випадкам, ідентифікуючи можливі ризики.

• Високий рівень автоматизації: ШІ сприяє створенню розумних підприємств та автономних систем виробництва. Роботи та системи контролю, оснащені алгоритмами штучного інтелекту, можуть виконувати складні завдання з високою точністю та ефективністю, залишаючи час працівникам для виконання задач, які вимагають більш розвинених когнітивних навичок. Це не лише збільшує продуктивність, а й покращує умови праці.

• Енергетична оптимізація: завдяки можливості ШІ оперувати великими обсягами даних в реальному часі, підприємства можуть визначити закономірності споживання енергії, виявити недоліки та спрогнозувати майбутній попит.

• Оптимізація логістики: алгоритми можуть аналізувати дані для передбачення попиту, оптимізації маршрутів та більш ефективного управління запасами.