Długi czas produkcji. Wadliwe produkty. Kosztowna konserwacja maszyn. To tylko kilka z wielu problemów, z którymi mierzą się firmy produkcyjne. Jednak dzięki wdrożeniu sztucznej inteligencji opartej na danych obecny przemysł produkcyjny wkracza w nową erę.
Technologia AI nie jest przeznaczona tylko dla dużych producentów. Obecnie dostępnych jest wiele wartościowych i opłacalnych rozwiązań AI, które obniżają koszty, poprawiają jakość produktów, czy skracają czas przestoju.
AI idealnie wpasowuje się w potrzeby branży produkcyjnej. Dzieje się tak dlatego, że w przemyśle wytwórczym mamy do czynienia z produkcją wielu identycznych części i produktów. Produkcja generuje ogromną ilość danych, które mogą być wykorzystane przez algorytmy sztucznej inteligencji, do identyfikacji problemów czy optymalizacji procesów.
Według badania World Economic Forum przeprowadzonego wśród międzynarodowych producentów, 89% firm planuje wkrótce wdrożyć AI w swoich sieciach produkcyjnych, a 68% już rozpoczęło wdrażanie rozwiązań AI. Badania firmy Capgemini ujawniają, że obecnie 44% organizacji w sektorze produkcyjnym wdraża prototypy sztucznej inteligencji.
Spis treści
Czym jest sztuczna inteligencja (AI)?
Sztuczna inteligencja (AI) to wielowektorowy algorytm matematyczny, który uczy się wzorców symulujących ludzkie myślenie. W zakres AI wchodzą m.in sieci neuronowe, robotyka i tworzenie inteligentnych modeli zachowań . Te systemy mogą wykonywać zadania, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji, takie jak percepcja wzrokowa, rozpoznawanie mowy, podejmowanie decyzji i tłumaczenie języka.
Obecnie typowe możliwości AI obejmują rozpoznawanie mowy, obrazu i wideo, tworzenie autonomicznych obiektów, przetwarzanie języka naturalnego, inteligentną automatyzację, zaawansowaną symulację, a także złożone analizy i prognozy.
W kontekście operacji produkcyjnych większość przypadków użycia sztucznej inteligencji koncentruje się wokół następujących technologii:
1. Machine Learning: Zdolność algorytmów i kodu do wykorzystywania danych i automatycznego uczenia się na podstawie ich podstawowych wzorców bez konieczności ich wyraźnego programowania.
2. Deep Learning: Zaawansowana forma uczenia maszynowego (wymagająca dużej liczby danych), która wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe do analizowania i interpretowania obrazów i filmów.
3. Autonomiczne obiekty: Sztuczni agenci — np. roboty współpracujące lub autonomiczne pojazdy — które mogą samodzielnie wykonać powierzone im zadanie.
Jak sztuczna inteligencja jest obecnie wykorzystywana w sektorze produkcyjnym?
Według badania Deloitte 27 procent firm uważa, że projekty AI już przyniosły wartość ich firmom, a 56 procent uważa, że projekty te przyniosą wartość w ciągu 2-5 lat. To tylko pokazuje potencjał AI w kontekście ograniczenia liczby błędów krytycznych, wychwycenia wad produktów, usprawnienia planowania czy zwiększenia środków bezpieczeństwa.
Kiedyś fabryka wypełniona robotami wydawała się sceną z filmu science-fiction, ale dziś jest to tylko jeden z rzeczywistych scenariuszy, który odzwierciedla wykorzystanie sztucznej inteligencji przez producentów.
(zdjęcie przedstawiające autonomiczne roboty)
Obecnie autonomiczne roboty wchodzą ze sobą w interakcje i uczą się od swoich ludzkich odpowiedników; komputery są szkolone w wykrywaniu nawet najmniejszych wad maszyn i produktów, a połączenie sztucznej inteligencji i urządzeń IoT umożliwia predykcyjną konserwację, która wpływa na ocenę wydajności sprzętu.
Wiele znanych producentów wykorzystuje AI do optymalizacji swoich procesów. Na przykład Danone wykorzystuje uczenie maszynowe do przewidywania zmienności popytu i planowania. Nowa funkcja usprawniła proces prognozowania i doprowadziła do bardziej efektywnego planowania między różnymi funkcjami, takimi jak marketing isprzedaż. Doprowadziło to do 20% redukcji błędu prognozy i 30% redukcji utraconej sprzedaży.
Z kolei System „Dreamcatcher” firmy General Motors wykorzystuje uczenie maszynowe do przekształcania prototypowania. Rozwiązanie to zostało niedawno przetestowane podczas prototypowania części wspornika pasa bezpieczeństwa, co zaowocowało jednoczęściową konstrukcją, która jest o 40% lżejsza i 20% mocniejsza niż oryginalna ośmioczęściowa konstrukcja.
Producenci mogą czerpać korzyści z wdrożeń AI na kilka sposobów. Poniżej omówimy kilka przykładów zastosowania sztucznej inteligencji w produkcji, które warto rozważyć i zastosować w swojej działalności.
Aktualne trendy w wykorzystaniu sztucznej inteligencji w produkcji
1. Przewidywanie konserwacji i monitorowanie sprzętu
Jednym z najbardziej wpływowych zastosowań sztucznej inteligencji w produkcji jest konserwacja predykcyjna. Analizując dane z czujników IoT i wydajność maszyn w czasie rzeczywistym, algorytmy AI mogą przewidzieć, kiedy sprzęt może wymagać konserwacji. Pozwala to producentom na terminowe wykonywanie napraw i unikanie nieoczekiwanych awarii, które mogą powodować kosztowne przestoje.
Inteligentna konserwacja przynosi wiele korzyści. Umożliwia m.in:
- Zalecanie optymalnego czasu na przeprowadzenie konserwacji (konserwacja oparta na aktualnym stanie).
- Analizowanie przyczyn źródłowych i identyfikowanie czynników powodujących przestoje maszyn w celu zapobiegania przyszłym awariom.
- Analizę wpływu problemów na wydajność maszyn i awarie.
- Minimalizację strat produkcyjnych i zwiększenie ogólnej efektywności sprzętu.
- Zapewnienie „właściwych alertów we właściwym czasie”. Ma to na celu uniknięcie zbyt wielu fałszywych alarmów, które sprawiłyby, że rozwiązanie stałoby się bezużyteczne (pułapka w przypadku wielu inteligentnych rozwiązań konserwacyjnych).
2. Optymalizacja łańcuchów dostaw
Zdolność sztucznej inteligencji do szybkiego przetwarzania dużych ilości danych czyni z niej potężne narzędzie do optymalizacji łańcucha dostaw. Prowadzi to do obniżenia kosztów zapasów, zmniejszenia ilości odpadów i poprawy odporności łańcucha dostaw, pomagając producentom lepiej radzić sobie z globalnymi zakłóceniami, takimi jak pandemie lub wydarzenia geopolityczne.
W zakresie optymalizacji łańcuchów dostaw AI potrafi:
- Znaleźć wzorce i relacje ukryte w dużych zestawach danych, które pomagają zarządzać sieciami logistycznymi, obejmującymi statki towarowe, ciężarówki dostawcze, magazyny i centra dystrybucyjne.
- Śledzić towary fizycznych za każdym razem, gdy zmieniają właściciela.
- Prognozować zdolność produkcyjną i optymalizację pojemności magazynów na podstawie popytu klientów.
- Sygnalizować potencjalne opóźnienia i awarie sprzętu zanim spowodują one problemy produkcyjne.
- Wyciągać wnioski z dużych strumieni danych, które płyną z czujników IoT zainstalowanych w infrastrukturze magazynowej i transportowej.
3. Automatyzacja i robotyka oparte na sztucznej inteligencji
Automatyzacja od dawna jest kluczowym elementem produkcji, ale sztuczna inteligencja przenosi ją na wyższy poziom. W tej chwili potrzeba około dwóch tygodni wysoko opłacanych inżynierów, aby zoptymalizować roboty tak, aby naprawdę mogły robić to, co powinny robić w przyszłości. W przeciwieństwie do tradycyjnych robotów, które wymagają rozbudowanego programowania, roboty AI mogą uczyć się na podstawie otoczenia i dostosowywać swoje działania w czasie rzeczywistym.
Dzięki temu, że roboty posiadają wgrane wzorce, na jakich mają bazować, są w stanie wykonywać skomplikowane zadania, takie jak kontrole jakości, montaż i obsługa materiałów, przy minimalnej interwencji człowieka. Automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji nie tylko zwiększa produktywność, ale także poprawia bezpieczeństwo, zmniejszając zaangażowanie człowieka w niebezpieczne lub powtarzalne zadania.
4. Kontrola jakości wspomagana przez AI
Zapewnienie jakości produktu ma kluczowe znaczenie w produkcji, a sztuczna inteligencja ma w tym obszarze olbrzymie znaczenie.Chociaż AI oferuje potencjał w całym sektorze produkcyjnym, powyższa grafika obrazuje, że największe wysiłki są koncentrowane w obszarze utrzymania ruchu (29% wszystkich wdrożeń AI) i jakości (27%). Badanie zostało przeprowadzone wśród 75 największych firm pod względem przychodów z branży motoryzacyjnej, produkcji przemysłowej, produktów konsumenckich oraz lotnictwa i obrony.
Systemy wizualne oparte na sztucznej inteligencji, w połączeniu z zaawansowanymi czujnikami, mogą wykrywać wady i odchylenia w czasie rzeczywistym, często z większą dokładnością niż pracownicy przeprowadzający inspekcje. Systemy te mogą skanować produkty z dużą prędkością, identyfikując nawet najmniejsze wady, które mogą prowadzić do kosztownego wycofywania produktów z rynku lub niezadowolenia klientów.
5. Cyfrowe bliźniaki i wirtualne symulacje
Koncepcja cyfrowych bliźniaków – wirtualnych replik systemów fizycznych jest coraz bardziej popularna w firmach produkcyjnych. Według badania McKinsey, 86% respondentów z różnych branż, w tym z branży produkcyjnej, wskazało, że cyfrowe bliźniaki mają zastosowanie w ich organizacji. Ponadto 44% z tych respondentów wdrożyło już cyfrowe bliźniaki, a kolejne 15% planuje ich wdrożenie.
Cyfrowe bliźniaki są szczególnie cenne w radzeniu sobie z wyzwaniami, takimi jak ograniczenia materiałowe i pracownicze, niedobory w łańcuchu dostaw oraz potrzeba lepszej widoczności produkcji. Zapewniają one producentom narzędzia do podejmowania szybszych, mądrzejszych i bardziej opłacalnych decyzji w branży produkcyjnej.
Symulując różne scenariusze, producenci mogą identyfikować nieefektywności, testować nowe strategie i podejmować świadome decyzje bez zakłócania rzeczywistej produkcji. Prowadzi to do skrócenia przestojów i poprawy ogólnej wydajności.
Więcej na ten temat dowiesz się z artykułu:
Symulatory vs cyfrowe bliźniaki: Jak wybrać najlepsze rozwiązanie dla swojego projektu?
6. Zrównoważony rozwój dzięki optymalizacji AI
Zrównoważony rozwój jest rosnącym priorytetem w produkcji, a sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w pomaganiu firmom w osiąganiu ich celów środowiskowych.
Sztuczna inteligencję jest wykorzystywana m.in do
- optymalizacji zużycia energii,
- minimalizacji odpadów,
- identyfikacji nieefektywności procesów, które zużywają zbyt dużo energii lub generują nadmierne odpady.
- optymalizacji zużycia materiałów w celu zmniejszenia ilości odpadów.
Jednym z przykładów takiego zastosowania AI jest brytyjska firma dostarczająca rozwiązania optymalizujące zużycie i wytwarzanie energii. Klient wykorzystał zbudowane modele predykcyjne (ML), które w umożliwiają optymalizację zużycia energii w celu zminimalizowania kosztów lub emisji CO2, w zależności od wybranego celu, dzięki podejmowaniu optymalnych decyzji co do energii produkowanej oraz pobieranej z sieci energetycznej. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji klient może realizować strategię zerowej emisji CO2, gdzie każda firma i społeczność może generować i wykorzystywać własną energię odnawialną. Więcej szczegółów dotyczących tego projektu możesz poznać z artykułu Zastosowanie ML w optymalizacji wykorzystania energii elektrycznej.
7. Wzmocnienie potencjału pracowników
Podczas gdy automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji często budzi obawy o zwolnienie z pracy, w rzeczywistości jest bardziej prawdopodobne, że sztuczna inteligencja zwiększy wydajność pracowników niż zastąpi wykwalifikowanych specjalistów.
Obecne trendy wskazują, że sztuczna inteligencja będzie w coraz większym stopniu wykorzystywana do wspomagania pracowników, zapewniając wgląd w zadania w czasie rzeczywistym, wsparcie w podejmowaniu decyzji, czy automatyzację powtarzalnych zadań.
Przykładowo, systemy AI mogą wspomagać pracowników poprzez:
- Analizę danych produkcyjnych, aby oferować zalecenia dotyczące optymalizacji procesów lub
- Ostrzeganie pracowników o potencjalnych problemach, zanim dojdzie do ich eskalacji.
- Łatwiejsze sterowanie złożonymi maszynami, wymagając mniej specjalistycznego szkolenia.
Z pewnością wykorzystanie AI w codziennych zadaniach nie tylko zwiększy produktywność, ale także pomoże budować bardziej obeznane technologicznie zespoły.
Współpracuj z doświadczonym partnerem w zakresie AI dla przemysłu
Ponieważ branża produkcyjna znajduje się w czołówce cyfrowej transformacji, wykorzystanie sztucznej inteligencji staje się koniecznością. Od konserwacji predykcyjnej po cyfrowe bliźniaki i kontrolę jakości, sztuczna inteligencja zmienia sposób działania producentów. Zastosowanie AI w tym zakresie ma olbrzymi wpływ na wydajność i bezpieczeństwo procesów.
Aby producenci mogli w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, kluczowe jest podjęcie działań strategicznych w perspektywie długoterminowej. Wiąże się to z opracowaniem kompleksowej strategii AI, która jest zgodna z celami biznesowymi, inwestowaniem w niezbędną infrastrukturę i rozwijaniem środowiska innowacji.
Jeśli chciałbyś porozmawiać z doświadczonymi ekspertami w tym zakresie, skontaktuj się z nami. Chętnie przeanalizujemy potrzeby Twojej organizacji i doradzimy wybór odpowiednich rozwiązań technologicznych.
