手写表格的时代已经一去不复返了。生产计划现已实现数字化，并通过电脑应用程序和专业系统进行管理。因此，需要增强人工智能的生产控制系统。那么，AI 将为生产管理带来什么？在这篇博客中，了解各组织为何在生产管理中引入 AI、它带来的好处以及它的使用示例。
为何在生产管理中引入AI越来越受到关注？
为何在生产管理中更多地使用 AI 技术？在研究生产控制的目的的同时，让我们考虑一下与 AI 的关系。
生产控制的目的
生产控制监督生产活动，以实现成本效益和质量保证。它还管理优化产品的 “制造” 和 “销售”，这在制造业中至关重要。
欲了解更多信息，请阅读我们关于生产控制、制造控制和质量控制的博客。
生产管理、制造管理和质量控制的差异 | Stratus
使用 AI 进行生产管理的优势
AI 现在正用于生产管理操作。在AI之前，生产管理中有许多难以解决的问题，即使在引入了生产管理系统之后也是如此。为了平衡每个部门的繁重工作量，组织必须划分人员并在部门之间进行有效协调。
此外，原材料、次级材料、在建和外包零件也受生产控制的管理。值得注意的是，总是存在安排疏忽和订单错误的风险。
视行业而定，需求预测和缺陷率假设完全不可预测或基于经验和直觉做出的情况并不少见。
生产管理任务在很大程度上依赖于负责人的技能。个性化通常会对工作内容造成损害。在生产管理中使用AI会引起人们的关注，以解决这些问题。更好的控制和预测准确性将增强生产管理业务。出于这个原因，正在实施AI来提高生产精度。
那么，使用 AI 进行生产管理有什么好处呢？让我们进一步看一下细节。
消除人力资源短缺和对个人技能的依赖
生产控制操作通常取决于负责人的能力，这可能会增加工作量。制造业许多公司正遭受的人力资源短缺也刺激了生产经理工作量的增加。
当生产管理系统由人工智能驱动时，它可以减少经理所需的体力劳动量。AI 的使用有助于消除对个人技能的依赖，减轻每个人的负担，消除人力资源短缺。
来自海量信息处理的需求预测
根据需求预测制定生产计划也是一项重要的生产管理任务。要根据负责人的经验和直觉，以及迄今为止积累的信息，做出预测需要非常高的技能。
通过引入 AI，可以在短时间内处理大量的信息和数据，也可以为以前依赖直觉而没有明确依据的部分创建模式。更多信息可用于需求预测，并且可以训练 AI 以进一步提高预测精度。
通过灵活快速的课程校正来响应需求
数量有限的车型批量生产的时代已经结束，市场需求正在多样化，因此只有高混合小批量生产才能满足这些需求。
但是，在进行生产的工厂中，人员、地点和设备等资源是有限的。为各种各样的产品准备单独的生产线是不现实的。因此，有必要开展生产活动，同时通过详细的生产计划和灵活的生产系统切换要制造的产品类型。为了应对不断变化的需求，组织每次都必须修改生产计划。
随着AI的引入，可以减轻纠正生产计划过程的负担，提高精度。随着需求的加速变化，为了跟上步伐，AI 的重要性也在增加。
准确、实时的信息共享
由于需求的变化和生产管理操作的持续改进，本应在其他部门之间共享的信息不断变化。
随着制造商不断提高生产效率，在需要以0.1秒为单位进行制造周期管理的过程中，信息共享的延迟会导致产生大量浪费的风险。因此，许多生产控制系统都配备了信息和数据共享功能。
引入 AI 可以显著增加可以处理的信息和数据量。除此之外，实时信息共享的重要性将增加。
如何在公司的生产管理中使用 AI
要在生产管理中使用AI，必须引入一个包含AI的生产管理系统。
如果你目前没有引入生产控制系统，那么考虑实施一个生产控制系统很重要。此外，如果您已经引入了生产管理系统，并且不打算在该系统中使用AI，则应考虑切换系统。
要实施新系统，必须做出几项决定：
- 开发方法
购买套装系统或开发新系统 - 入门姿势
它是在你自己的计算机或服务器上管理的，还是在云端管理？ - 如何切换
如何从现有系统切换
使用 AI 进行生产管理的示例
在少数情况下，生产管理操作是从部分 AI 开始的。例如，AI 的使用正在以下操作中取得进展：
用于生产计划的 AI
起草生产计划可能是生产管理中较大的工作量之一。尽管传统的生产管理系统可以组织、链接、共享和可视化信息，但最终的生产计划必须手动完成。
例如，一家大型食品公司引入了AI生产管理系统，并利用AI来制定生产计划。一种允许AI学习生产管理专家的生产计划的机制为这家公司计算了优化的生产计划。
借助 AI 学习，现在可以创建比人工计划更精确的高精度生产计划。
利用 AI 优化生产和库存
许多生产经理倾向于保留大量库存，以避免产品短缺和材料短缺等风险。这种规避风险的心态也是逐渐增加成本的一个因素。
一家公司推出了人工智能驱动的生产管理系统，成功地减少了人类心理造成的剩余库存。AI 可以找到最佳库存量，从而可以确定最佳的生产数量和生产时间。
需求预测和计划变更以应对环境变化
饮料的销售会根据天气而波动，因此很难预测需求。这家饮料制造商使用 AI 来简化生产管理。
过去，由于包括天气在内的外部因素而变得复杂，需求预测无法由机器处理，只能由人工判断来完成。但是，AI的引入使这成为可能，使该系统能够制定反映包括气候在内的外部因素的生产计划。
AI 的质量检查提高了质量水平
在检查过程中，几乎总是有一些工作必须手动完成。面临的挑战是，视察员很难按照完全相同的标准进行检查。例如，在目视检查中，有主观性的余地，不可能完全消除判断上的差异。此外，由于疏忽，有缺陷的产品可能会流失。
将基于人工智能的质量控制引入检查过程是一个成功的用例。将相机设备捕获的图像与累积的验收标准数据进行比较，并使用AI进行自动判断。这使得以远远超过人工检查的准确性做出判断成为可能。
AI 在生产管理中的进展
在这篇博客中，我们介绍了通过将 AI 纳入生产管理可以创造什么样的变革，以及如何提高生产管理运营的效率。
生产管理非常复杂，因为它管理与生产活动有关的所有事情。必须处理大量信息，而且工作人员处理高混合小批量生产的能力是有限的。因此，注意力集中在将AI与生产管理系统相结合的系统上，以便机器可以从大量信息中找到最佳解决方案。
