Wpływ sztucznej inteligencji na produkcję

Krótka odpowiedź na pytanie, czym jest sztuczna inteligencja (AI), może brzmieć tak: to ​​zależy od tego, kogo o to zapytasz. Amator z małą wiedzą o technologii, od razu skojarzyłby ją z robotami. Powiedziałby również, że wyglądem może przypominać terminatora, który potrafi wykonywać konkretne czynności i samodzielnie myśleć.

Natomiast w przypadku, gdy zapyta się o to samo naukowca odpowie wtedy, że sztuczna inteligencja jest zestawem algorytmów, które potrafią wytwarzać wyniki bez jednoznacznego polecenia. Wynika z tego, że zarówno laicy jak i badacze AI mieliby całkowitą rację.

Podsumowując to zagadnienie, sztuczna inteligencja jest:

• Rozumną istotą zbudowaną przez ludzi
• Gotowa do realizowania zadań bez konkretnej instrukcji
• Zdolna do myślenia i działania w sposób rozsądny i ludzki

Tworzenie systemu sztucznej inteligencji odbywa się w rozważny sposób dlatego, że jej głównym celem jest zastosowanie jej obliczeniowych zdolności do tego, aby wyprzedzić sytuacje, do których zdolny jest człowiek.

Nauczanie maszynowe

Nauczanie maszynowe pokazuje maszynie w jaki sposób ma podejmować decyzje oraz wyciągać wnioski, w oparciu o doświadczenia, które miały już miejsce. Rozpoznaje wzorce i bada dane z przeszłości po to, aby dojść do konkretnej konkluzji bez obowiązku angażowania ludzkiego doświadczenia. Ta automatyzacja wyciągania wniosków poprzez ocenę danych pozwala zaoszczędzić czas ludzki przedsiębiorstwom i pomaga im podejmować lepsze decyzje.

Głęboką naukę

Głęboka nauka jest techniką nauczania maszynowego. Szkoli maszynę w kontekście przetwarzania danych wejściowych, aby segregować, wnioskować i przewidywać wynik.

Sieć neuronową
Działają bardzo podobnie jak ludzkie komórki nerwowe. Sieć składa się z sekwencji algorytmów, które wyszukują związki między głównymi zmiennymi i przetwarzają dane w taki sposób, w jaki robi to ludzki mózg.

Wiele szumu wokół sztucznej inteligencji w produkcji koncentruje się na automatyce przemysłowej, ale to tylko jeden aspekt rewolucji w inteligentnych fabrykach — naturalny kolejny krok w dążeniu do wydajności.

To, co sztuczna inteligencja wnosi również do sektora produkcyjnego, to jej zdolność do otwierania zupełnie nowych dróg dla biznesu. Wpływ sztucznej inteligencji na produkcję można podzielić na 5 głównych obszarów:

1. Prognozowana jakość i wydajność (analiza predykcyjna)
2. Konserwacja predykcyjna
3. Współpraca człowieka z robotem
4. Zarządzanie zapasami
5. Przystosowanie do rynku/ łańcucha dostaw

Analityka predykcyjna i konserwacja predykcyjna często są kwalifikowane w tej samej kategorii. Nie powinno się jednak tego robić, ponieważ istnieją między nimi pewne istotne różnice.

Konserwacja predykcyjna jest jedną z najbardziej podstawowych i znanych zastosowań sztucznej inteligencji. Używa algorytmów do przewidywania awarii, zamiast przeprowadzać konserwację zgodnie z ustalonym harmonogramem. Ostrzega pracowników, aby przeprowadzili procedury konserwacyjne w celu zapobieganiu awarii, jednak nie za wcześnie – aby nie zmarnować niepotrzebnie przestojów.

Zapobieganie awarii algorytmem uczenia maszynowego, pozwala systemom nadal działać bez zbędnych przerw. Ponadto dzięki konserwacji predykcyjnej zapobiega się wtórnym uszkodzeniom.Za przykład możemy podać konstruktorów obrabiarek, którzy prognozują problemy z wrzecionami maszyn, jeszcze zanim one faktycznie wystąpią.

Roboty i sztuczna inteligencja idą ze sobą w parze. Są dobre same w sobie, ale niezwykłe w połączeniu.

W momencie w którym roboty zaczną przejmować stanowiska, pracownicy będą mieli okazję szkolenia na wyższe stanowiska (może to dotyczyć zakresu projektowania, programowania jak i konserwacji). Ponadto, znacznie poprawi się efektywność pracy w zespole – robota i człowieka dlatego, że roboty produkcyjne są akceptowane w pracy obok ludzi.

Sztuczna inteligencja będzie na pierwszym miejscu jeśli chodzi o zapewnienie bezpieczeństwa pracownikom, zgodnie z regularnym stosowaniem robotyki w produkcji. Oprócz tego, roboty będą mogły być bardziej odpowiedzialne za różnorodne decyzje, które zoptymalizują procesy przy pomocy danych gromadzonych w czasie rzeczywistym z hali produkcyjnej.

Możemy pomyśleć, że zarządzanie zapasami nie jest najbardziej porywającym zastosowaniem sztucznej inteligencji w produkcji, ale na pewno jest cenne. Istnieje niezliczona ilość sposobów, dzięki którym AI może pomóc znacznie obniżyć koszty utrzymania zapasów – od optymalizacji tego, co jest dostępne pod ręką, po przewidywanie luk, zanim się pojawią.

Można powiedzieć, że kolejny raz jest to predyspozycja do zbierania ogromnych ilości danych i wyszukiwania ukrytych w nich wzorców.

Sztuczna inteligencja dociera do całego ekosystemu Przemysłu 4.0 i nie ogranicza się jedynie do hali produkcyjnej. Przykładem może być zastosowanie algorytmów AI do optymalizacji łańcucha dostaw. Oprócz tego, można je wykorzystać do pomocy w lepszej reakcji na zmiany rynkowe.

W celu stworzenia szacunków popytów rynkowych, algorytm bierze pod uwagę wzorzec popytu podzielony na różne kategorie: według daty, lokalizacji, atrybutów społeczno-ekonomicznych, zachowań makroekonomicznych, statusu politycznego, wzorców pogodowych i wielu innych.

Ten wariant wykorzystania sztucznej inteligencji może być krokiem milowym dla producentów. Mogą oni użyć tych informacji do optymalizacji kontroli zapasów, zużycia energii, surowców oraz w kontekście lepszych decyzji finansowych.

Społeczność zawsze była zachwycona zarówno zmianami technologicznymi jak i fikcją. Aktualnie żyjemy pośród największych postępów w naszej historii. Sztuczna inteligencja jest kolejną wielką rzeczą w dziedzinie technologii. Przedsiębiorstwa i organizacje na całym świecie obmyślają niesamowite innowacje w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. AI nie tylko wpływa na przyszłość każdej branży oraz każdego człowieka, ale także działa jako główna siła napędowa technologii takich jak: Big Data, Robotyka i IoT.

Różnorodność zastosowania sztucznej inteligencji w automatyce przemysłowej, wymaga od producentów wzajemnej współpracy ze specjalistami w celu dotarcia do niestandardowych rozwiązań. Po latach, gdy przemysłowa sztuczna inteligencja była dalekim marzeniem większości producentów, dziś technologie te są prawdziwe i łatwo dostępne. Najistotniejszą jednak zasadą uzyskania prawdziwej wartości z AI jest wiedza.