Diskret tillverkning handlar om att producera distinkta produkter som bilar, möbler, leksaker, telefoner och så vidare, snarare än separata delar eller resurser. Det är ett fält inom tillverkningen där automatiserade processer kan reducera produktionsfel, förbättra planeringen, öka kvalitetskontrollen och öka produktionshastighet. Vi kommer i det här inlägget att ta en närmare titt på hur AI och automatisering förbättrar samt effektiviserar den diskreta tillverkningen.

Till stor del har framstegen inom området berott på att stora leverantörer inom molnteknik, till exempel Microsoft, allt mer har fokuserat på produktion och därmed driver AI-tekniken framåt. Allt fler affärssystem använder molnbaserade AI tjänster i form av machine learning, cognitiva tjänster, med mera och de olika affärssystemen blir allt mer kraftfulla. Vi har bland annat redan tillgång till prediktivt underhåll och dynamisk schemaoptimering.
 

Båda sorters tillverkning har givetvis mycket att hämta från AI-teknik. Själva AI-tekniken är oftast densamma men den används olika beroende på vad det är som ska tillverkas för att uppnå optimala resultat när det kommer till kvalitet, produktivitet och kostnadsbesparingar. 

Inom diskret tillverkning ingår ofta mer arbete relativt till de tillverkade produkterna, vilket innebär att prioriteringarna skiljer sig beroende på tillverkningsform. Diskret tillverkning har i regel mer komplexa produktionslinjer som resulterar i mer specifika produkter. Det innebär att det ställs större krav på att tekniken ska klara av att anpassa sig efter den ökade komplexiteten. Just nu är det framförallt inom planering som vi ser de främsta framstegen inom diskret tillverkning. Att kunna förutspå när maskiner är tillgängliga leder till att tillverkare kan bli betydligt mer effektiva och optimera många olika delar inom tillverkningen.
 

Vi befinner oss fortfarande i teknikens linda när det gäller AI och automatisering inom diskret tillverkning. Att anamma ny teknik är aldrig helt enkelt och här är fem anledningar till varför många tillverkare har svårt att använda AI-teknik fullt ut.

1. Identifiera områden där AI leder till bäst ROI
Att identifiera var AI-teknik ger bäst resultat i verksamheten är inte alltid en självklarhet. Många företag har svårt att identifiera rätt användningsområden.

2. Ha rätt förväntningar på tekniken
Att ha en viss kunskap om AI och automatisering kan leda till för stora förväntningar på vad AI-tekniken i dag faktiskt kan prestera. Det är helt enkelt inte realistiskt att förvänta sig att tekniken ska lösa alla problem i verksamheten. 

3. Lita på tekniken
Även om tekniken ständigt utvecklas och förbättras är det viktigt att den får lov att fatta de beslut som den är skapad för att ta. Ofta görs AI-tekniken redundant när allt för klåfingriga fabrikschefer korrigerar saker som egentligen inte ska korrigeras.

4. Svårigheter att samla in och använda data från de utrustade maskinerna
Det är först på senaste tid som ERP-system har börjat få starka visuella verktyg som gör det lättare för företag att samla in, förstå och använda den data som maskinerna producerar. 
 

Många företag arbetar nu på att identifiera de områden som de ska fokusera på för att generera så meningsfulla och varaktiga resultat som möjligt. Med hjälp av AI och automatiserade processer kan vi skapa en mer effektiv produktion med högre produktivitet samtidigt som kostnaderna går ner och arbetsplatserna blir säkrare. Det krävs dock att implementeringen av de möjliggörande teknikerna sker på ett effektivt sätt och det är just där utmaningen ligger för diskret tillverkningen i framtiden.