Effektivisér jeres produktionsprocesser med AI og ChatGPT

Effektivisér jeres produktionsprocesser med AI og ChatGPT

Vi befinder os i en æra, hvor teknologisk fremdrift transformerer vores tilgang til produktion og forretningsdrift. Derfor er det afgørende for organisationer, at de kan se mulighederne, som AI og ChatGPT kan bringe til produktionen.

Det lærer du

På dette kursus i AI i produktionen vil du lære, hvordan AI og ChatGPT kan anvendes i produktionsprocesser for at øge effektiviteten, reducere omkostninger og fremme innovation. Vi vil se på konkrete anvendelsesområder, hvor disse teknologier allerede har vist sig at levere fordele, og hvordan du kan implementere dem i din egen virksomhed. AI kan være en afgørende ressource i din produktion og positionere din virksomhed til succes i en stadig mere digitaliseret fremtid.

Kursets indhold

Introduktion til konceptet med AI og GPT
Du får en grundlæggende forståelse af AI og GPT samt muligheden for at eksperimentere og lære at udnytte ChatGPT som en praktisk og effektiv hjælp i dit daglige arbejdede.

Kollektiv værdiskabelse med procesdata
Mange produktioner og processer begynder med nogle procesindstillinger. Undervejs justeres indstillingerne måske, og den viden ligger mange gange kun i hovedet på dygtige medarbejdere. AI kan hjælpe med at samle de historiske og fremtidige indstillinger på tværs af medarbejdere, maskiner og processer og samle det i et værktøj. Gennem værktøjet kan du fremover få råd, når du står med en ny ukendt opgave og samtidig løbende samle alle nye erfaringer op.

Vedligeholdelse af stamdata
Stamdata er i mange virksomheder en stor udfordring at vedligeholde. De er samtidig fundamentet for, at systemer og kalkulationer er nogenlunde korrekte. Forestil dig, at du har en service, der kigger dine faktiske transaktioner igennem og udarbejder forslag til opdatering af dine stamdata på feks. procestider på workcentre, skæredata, kostpriser mm.

Forudsige leveringstid
Mange virksomheder lover deres kunder en leveringstid, når de køber nogle produkter, maskiner eller anlæg. Den tid er mange gange baseret på en erfaring om, hvornår man plejer at kunne levere. Stamdata er ofte meget upræcise og mangelfulde, og det er svært gennem dem at komme tæt på en mulig leveringstid i praksis. Ved at bruge historiske data, og viden omkring performance og belastning, kan AI hjælpe til med en overordnet tilgang til at opbygge en model for hvor lang tid den faktiske leveringstid er, baseret på faktiske data.