Hyödynnä innovaatiokulun nopeuttaessa, vähenevällä kustannuksella ja suurella menestyksen arvoituksella uusien tuotteiden kehittämiseen AI-ohjelmalla prototyyppi
Moderni tuotteen kehittämisen on oltava aina kohtaa lyhyemmän innovaatiokulun ja kasvavamman tuotteiden monimuotoisuuden haasteita. Keskenäisyys tuo revoluution tähän prosessiin avansiirtojen avulla, joilla voidaan analyysoida suuria tietomääriä, ennakoita trendejä ja automatisoida tärkeimmät kehittämispalvelut. Tässä järjestelmä yhdistää konepajallisuuden, kuvantamisen ja generatiivisen suunnittelun luomalla laajan ratkaisun, joka nopeuttaa suurta matkaa ideasta lopulliseen tuotteeseen.
AI-ohjelmalle innovaatioon ja prototyyppiin kehittämiselle on hyötyä keskenäisyyden avulla automatisoidessa ja optimioidessa koko kehittämisprosessia. Järjestelmä analysoi onnistuneiden tuotteiden historiallisia tietoja, markkinatrendejä ja asiakasvalintoja luomalla tarkkoja ennusteita ja suosituksia. Generatiivisella suunnittelulla se voi luoda ja testata tuhansia erilaisia tuotteiden muotoja digitaalisen ympäristössä, mikä vähenee fyysistä prototyyppiin tarvittua kustannusta ja sen mukana myös kustannuksia.
AI-ohjelmalla on oltava perusteellinen muutos kehittämisen lähestymiseen. Sijasta perinteisestä linjaistuneesta prosessista, jossa käytetään traditioita, tulee ilmetä uusi, nopea ja data-ohjattu lähestymistapa, joka mahdollistaa nopean iterointiin ja suunnittelun optimiointiin reaalidatalla ja ennakoivasti. Järjestelmä myös tukee eri joukkojen yhteistyötä ja tarjoaa yhtenäinen palvelu informaation jakamiseen, sekä mahdollistaa nopean päättöksenteon tiettyjen asioiden perusteella.
AI-ohjelmalle innovaatioon ja prototyyppiin kehittämiselle on hyötyä keskenäisyyden avulla luomasta laajaa ratkaisua, joka koostuu erilaisista yhdistettyistä moduuleista. Tärkeimmässä osassa järjestelmää on generatiivinen suunnitelu, jossa käytetään konepajallisuuden algoritmia luomalla optimoituneita suunnittelemisia määrittelyjen ja rajoituksien mukaan. Tämä osa on komplementoitu ennakoivasti analytiikkamoduulilla, joka prosessoi historiallisia tietoja, markkinatietoa ja asiakasvalintoja tunnistamaan mahdollisesti menestyvän tuotteen ominaisuuksia. Järjestelmä sisältää myös virtuaalisen testauksen moduulin, joka mahdollistaa simuloimattavan tuotteiden käyttöä eri olosuhteissa ilman fyysistä prototyyppiä. Tärkeä osa on myös yhteistyön palvelu informaation jakamiseen sekä tietokuvauksen päättöpalvelu, joka seurataa reaalidatalla KPI:itä.
AI-järjestelmän käyttö uuden kuluttajatuotteiden kehittämisen yhteydessä, jossa se optimitoi muotoja, materiaaleita ja toimintamuotoja tuotteita generatiivisella suunnittelulla ja ennustava analytiikalla. Järjestelmä analysoi aiempien tuotteiden tiedot, kuluttajien palautetta ja markkinatrendejä luomassa optimaalista suunniteltua.
Ensimmäisessä vaiheessa suoritetaan detaalinen nykyisen tuotteen kehittämisen prosessin analyysi, määritelmät avainmetriikkaa, ja tarkoituksia AI-ohjelmalle. Expertiryhmän auditoi vanhoja tietoja, järjestelmiä ja toimintaperiaatteita, jotta voidaan määrittää parhaat mahdollisuudet strategian toteuttamiseen ja tarvittavat muutokset.
AI-järjestelmän asentaminen ja konfigurointi, mukaan lukien integroitavuuden vanhojen järjestelmiin ja tietokantoihin. Tämä sisältää kaikki moduulien asentaminen, historiallisten tiedoiden lataaminen, sekä analytiikkojen mallien konfigurointi organisaation mukaisiin tarpeisiin.
Kattava koulutusohjelma kaikille järjestelmän käyttäjille, sisältäen käytännölliset työpajoitukset ja käsi-työkoulutuksen. Sisältää kirjoittamisen dokumenteihin, parhaat käytännöt, sekä alussa olevien projektioiden tukea.
Ensimmäinen vuosi toteutuksesta
Ensimmäinen vuosi toteutuksesta
18 kuukautta toimintansa jälkeen
AI-järjestelmä sujauttaa tuotantoluontodraaman monilla tavoin. Ensinnäkin se käyttää generatiivista suunnittelua, joka voi luoda ja analysoida tuhansia erilaisia tuotteiden variantteja tuntina, prosessi joka olisi kestänyt kuukausia perinteisillä menetelmillä. Järjestelmä myös automaattisesti arvioidaan kunkin suunnitelman valmiuden, kustannuksella ja tulevan markkinan menestyvyydellä. Virtuaalitesteissä voidaan suorittaa enimmäkseen muutokset ja parannukset digitaalisessa ympäristössä, mikä poistaa tarpeen usein fysiseen prototyyppiin. Edellytykselliset analyysit auttavat edenneiden mahdollisuuksien ennustamista ennen kuin ne ilmenevät, mahdollisuudet aktiivisiin ratkaisuihin ja estämään viiveitä myöhemmässä kehittämiskaudessa.
Optimaalissa toiminnassa, monet erilaiset historialliset tiedostot ovat tarpeellisia. Tekninen perusta on aiempien tuotteiden kehittämisen teknisestä datasta, jossa sisältää CAD-malleja, valmistusmäärityksiä ja testitapauksia. Tuotteen suoritusmarkkinoilla, asiakaspalveluissa ja palveluntarjoajien tiedostoista ovat myös tärkeät. Järjestelmä käyttää myös ulkoista dataa markkinatrendeistä ja kilpa-avusteista. Vähintään 2-3 vuoden ajan kestävän historiallisen rekisterin tarpeessa on ainakin 10-15 tuotteen kiertoja tarkkaan tiedostettuina. Tietojen laatu on tärkeää - dataa on oltava yhteneväinen, korrekti, ja puhdistettu virheistä.
Järjestelmän integraatio on suunniteltu modulaarisesti ja tukee yleisimpiä teollisuusalaisten työkaluja ja muotoja. Järjestelmään sisältyy API-rajapinta, jolla voidaan integroida yhteensopivasti yleisiin CAD/CAM-järjestelmiin, PLM (Tuotantolifemusiikka) -systeemeihin ja ERP-systeemeihin. Järjestelmä tukee yleisimpiä tiedostomuotoja, kuten STEP, IGES tai JT. Integraatio tapahtuu yleensä kolmen vaiheen mukaisesti: ensinnäkin perusteellinen yhteys tietojen osittamiseen, sitten automaattiset työtoimintatavat asetetaan, ja lopulta käyttäjänkäytön parannetaan toimivuuden yhteydessä.
Kustannukset vähenevät useissa tärkeissä alueissa. Suurin tuho on siirtymisestä fysisiin prototyypeihin virtuaalitesteissä ja simulaatioissa, joka edesauttaa 30-50 % vähennystä prototyypin kustannuksessa. Automatisoitu suunnitteluprosessi vähentää manuaalista työtä 20-35 %. Edellytykselliset analyysit auttavat estämään kalliita virheitä myöhemmässä kehittämiskaudessa, mikä mahdollistaa uppoa 40 % tuotantokustannuksien uudelleen suunnittelusta. Järjestelmä parantaa materiaalivalintoja ja valmistusprosesseja, mikä johtaa lisääntymään kustannuksia tuotantovaiheessa.
Ensimmäiset mittaamattomat tulokset ilmenevät yleensä 3-6 kuukauden ajankohtana järjestelmän täydelliseen käyttöön. Jo ensimmäisten viikkojen aikana on mahdollista havaita sujuvuutta tiettyissä prosesseissa, erityisesti generoimisessa ja arvioinnissa. Merkittäviä kustannusvähennyksiä nähdään täytetysti ensimmäisen kokonaisen kehittämiskerran jälkeen, yleensä 4-8 kuukautta. Järjestelmän täydeä potentiaalisuus, mukaan lukien tarkat ennustamat analyysit perusteenaan todellisesta datasta, paljastuu vasta 12-18 kuukauden käytön jälkeen, kun AI-malleja on riittävästi dataa toimimaan hyvin.
Järjestelmän toteutus tuo useita tärkeitä haasteita, joita on aktiivisesti arvioidettava. Ensimmäinen haaste on historiallinen data - monet organisaatiot eivät ole tiedostoja tarpeellisen muodossa tai laadussa. Toiseksi merkittävä haaste on muuttaminen yrityksessä kulttuuri ja prosesseja - työntekijät ovat päästään uusiin menetelmiin ja luottavuuteen AI-suositusten kanssa. Tekninen haaste on integraatio vanhojen järjestelmien kanssa, ja varmistaminen toimivuuden data-kanavan yhteydessä. Seuraava tärkeä aspekti on oikein kalibroida AI-malleja organisaation erityisiin tarpeisiin ja varmistaa riittävästi laskennanvälitteitä.
Turvallisuus on varmistettu monipuoliseen suojelupalveluun. Kaikki tiedot ovat salattuna sekä liikenne- että tallennustieltymän kautta, käyttämällä etäviestintää. Järjestelmä toteuttaa tiukkaa rooli-ohjelmistoa (RBAC) ja joustavia lupapuolia. Kaikki toiminnat tallennetaan ja arvioidaan regulaarissa auditoimissa. Tietoja varmistetaan aina real-tiimeen, ja järjestelmä tukee myös yhteydenpitolaitteita ja muiden organisaatioiden standardien ja sääntöjen kanssa.
AI-järjestelmä tarjoaa laajaa mahdollisuutta customisoida erilaisiin teollisuusalaan ja organisaation erityisiin tarpeisiin. Se sallii muuntaminen analytiikkamalleja, ehdotusten arvioinnissa määrittelyjä, integraatiointi-rajapintoja ja käyttöliittymän suunnittelua. Järjestelmä mahdollistaa määrittämään erityisiä parametreja generatiiviselle suunnittelemiseen, luomassa erikoistuneita raporteja ja dashboardeja, ja asettamassa erityiset työprosessit. Se sisältää mahdollisuuden toteuttaa omat AI-malleja ja algoritmien erityisiin käyttötapoihin.
Järjestelmä toimii keskeisenä platfomina yhteyden ottamiseksi eri osastoista ja joukkoihin. Se tarjoaa yhdistelevän ympäristön tiedostojen, dokumenttien ja mallien osittamiseen real-tiimeen. Järjestelmä toteuttaa etuotunteisia työkaluja versionoinnissa, kommentoinnissa ja hyväksymisessä. Se tukee erilaisia yhteistyömuotoja, kuten virtuaalitöistä ja arviointikeskusteluista. Järjestelmä generoi automaattisesti dokumenteja ja raporteita eri asiakkaille.
Kapasiteettisuus on järjestelmän arkkitehtuurin perustava periaate. Se hyödyntää pilveen perustuvaa infrastruktuuria, joka mahdollistaa dynaamista soveltamista käyttövoimien mukaan nykyisille tarpeisiin. Järjestelmä tukee vähitellen uusien moduulien ja toimintojen lisääntymistä, laajenemista käyttäjien lukumaa ja lisääntymistä prosessoida voidaan. Arkkitehtuuri mahdollistaa maantieteellisen jakautumisen globaaleille joukkoihin ja tukee monitoimilaitteiston asentamista eri osastojen tai alustien välillä.
Tutkitaan yhdessä, miten tekoäly voi mullistaa prosessejasi.