WEF: Les humains ne sont pas faits pour la répétition - Il est temps que l'IA prenne le contrôle de la fabrication

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C'est la vision à court terme de la technocratie: se débarrasser de la respiration Co2, des employés inconstants et instables et les remplacer par l'IA. Qu'est ce qui pourrait aller mal? Eh bien, aucun emploi n'équivaut à aucun pouvoir d'achat. La seule réponse du Tehcnocrat est le revenu de base universel, mais sans salaire imposable, d'où proviendrait cet argent? ⁃ Éditeur TN

Au cours des dernières années 30, le produit intérieur brut (PIB) à travers le monde a diminué. Là où l'investissement en capital et l'augmentation de la main-d'œuvre ont été les moteurs traditionnels de la production, nous nous trouvons maintenant à un carrefour où nous ne sommes plus en mesure de maintenir le niveau d'investissement nécessaire pour soutenir les niveaux de croissance souhaités par le monde. Cette situation se reflète dans le secteur industriel, où l'âge moyen des usines américaines est supérieur à celui des années 20, mais la plupart de leurs activités et leurs niveaux de production ne se sont pas sensiblement améliorés depuis leur introduction.

Cependant, Accenture estime que les perspectives ne devraient pas être toutes sombres et que l'investissement dans l'IA pourrait potentiellement doubler les taux de croissance économique annuels des principales économies développées, telles que l'Allemagne, et tripler le taux économique japonais par 2035. Dans l'industrie manufacturière, Accenture pense que la puissance des technologies d'intelligence artificielle augmentera la rentabilité de 39%, ce qui augmentera la valeur ajoutée brute (GVA) de près de billions de 4 en 2035.

La forte dépendance de l'industrie manufacturière à l'égard des machines et de son environnement d'exploitation hérité, dans lequel les équipes s'appuient sur l'expérience des opérateurs pour guider leur prise de décision, en fait un candidat idéal pour générer un retour sur investissement élevé lorsque le secteur investit dans l'IA.

L'intelligence artificielle peut accroître la productivité et permettre à la main-d'œuvre de travailler plus intelligemment de trois manières:

1. Automatisation intelligente

2. Amélioration des effectifs et des actifs

3. Accélérer l'innovation

L'intelligence artificielle et ses capacités d'autoapprentissage peuvent être particulièrement utiles pour des industries telles que la construction automobile, qui utilisent autant de processus 300 impliquant des opérateurs humains et des robots travaillant ensemble pour créer un produit pour leurs clients.

Sans IA, un opérateur humain définira les différents paramètres du processus et de la sortie en fonction de leur expérience, mais les erreurs éventuelles ne seront détectées que plus tard. Le coût de ces erreurs peut entraîner une production plus importante de déchets, ce qui empêche le fabricant de répondre à la commande du client à temps, tout en augmentant ses propres coûts de production.

Dans un environnement alimenté par l'IA, les paramètres seront contrôlés par l'IA; chaque fois que les paramètres ne sont pas conformes aux spécifications, les systèmes alimentés par AI ne se contenteront pas de les notifier, mais aussi de les contrôler avant que cela n'affecte la qualité du produit. Cela n’est possible que grâce à la capacité des systèmes d’analyse basés sur l’intelligence artificielle d’approfondir la recherche des données qui, autrement, prendraient des semaines ou des mois pour analyser manuellement les millions de points de données générés sur les étages d’opérations actuels. En contrôlant la qualité de la production tout au long du processus, les environnements à intelligence artificielle produisent des résultats de meilleure qualité, moins de rebuts et leurs coûts d'exploitation sont réduits. L'intelligence artificielle intègre l'intelligence à l'automatisation, ce qui permet aux entreprises industrielles non seulement d'être plus efficaces, mais également de donner aux opérateurs le temps de tirer davantage parti de leurs processus et de prendre des décisions stratégiques reposant sur des données.

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