Wpływ sztucznej inteligencji na produkcję

Inteligencja prezentowana przez maszyny znana jest jako sztuczna inteligencja (AI). Stała się ona bardzo popularna w dzisiejszym świecie. Jest to symulacja naturalnej inteligencji w maszynach zaprogramowanych do uczenia się i naśladowania działań ludzi. Maszyny są w stanie uczyć się z doświadczeniem i wykonywać zadania podobne do ludzkich. Z racji tego, że technologie takie jak sztuczna inteligencja wciąż się rozwijają, będą miały ogromny wpływ na jakość naszego życia.

sztuczna inteligencja

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.

Budowanie systemu AI odbywa się m.in. poprzez:

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.

Sztuczna inteligencja a sektor produkcyjny

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

Prognozowana jakość i wydajność

Ograniczenie produkcyjnych strat i przeciwdziałanie nieefektywności w procesie produkcyjnym od zawsze było ciągłą walką producentów. Dziś to zjawisko się nasila, ponieważ rosnący popyt napotyka rosnącą w coraz szybszym tempie konkurencję.

To dlatego producenci nie mogą już dłużej sobie pozwolić na nieefektywne procesy i związane z nimi straty. Każdy deficyt pod względem marnotrawstwa, wydajności, jakości lub przepustowości wpływa na wyniki finansowe i daje konkurencji kolejny powód do dumy — zakładając, że ich procesy produkcyjne są bardziej wydajne. Okazuje się, że niektóre nieefektywności nie mają żadnej oczywistej przyczyny, a eksperci ds. procesów nie potrafią ich wyjaśnić.

Nowoczesne oprogramowanie produkcyjne wykorzystuje przemysłową sztuczną inteligencję po to, aby pokazać ukryte przyczyny wieloletnich produkcyjnych strat, z którymi codziennie muszą zmagać się producenci. Jest to możliwe dzięki nieprzerwanej i wieloaspektowej analizy z użyciem algorytmów uczenia maszynowego, które to są odpowiednio wyszkolone, aby dokładnie zrozumieć każdy indywidualny proces produkcyjny. Algorytm jest szkolony po to, aby móc rozpoznawać trendy i wzorce danych. Pozwala to na tworzeniu zautomatyzowanych zleceń i alertów w celu powiadomienia na czas zespołów produkcyjnych i inżynierów o nadchodzącym problemie.

Przykładem wykorzystania analizy predykcyjnej jest np. identyfikowanie wadliwych skrzyń biegów czy wykrywanie nieprawidłowości w wypadkach zapłonu silnika. Przypadki te dotyczą modeli opartych na uczeniu maszynowym (podzbioru sztucznej inteligencji AI).

cyfrowy bliźniak

Konserwacja predykcyjna

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.

Współpraca człowieka z robotem

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.

Zarządzanie zapasami

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.

Przystosowanie do rynku/ łańcucha dostaw

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.

Podsumowując

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.

Zobacz nasze realizacje

asiston eod
Remondis

Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system usprawniający zarządzanie obiegiem dokumentów oraz komunikację wewnętrzną w firmie.

asiston wms
Topeshop

Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system kontroli przyjęć i wydań magazynowych z dedykowanym modułem handlowym w celu zoptymalizowania procesów kompletacji zamówień.

asiston b2b
Ekolhouse

Zaprojektowanie oraz wdrożenie nowoczesnej platformy sprzedażowej Asiston B2B.

asiston eod
Serwis Kop

Zaprojektowanie elektronicznego systemu obiegu dokumentów.

asiston produkcja
Wanas

Zaprojektowanie oraz wdrożenie nowoczesnego systemu Asiston Produkcja.

asiston wms
Reh4Mat

Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system kontroli przyjęć i wydań magazynowych w celu zoptymalizowania procesów kompletacji zamówień

asiston e-commerce
Micros

Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy internetową platformę sprzedaży B2B z zaawansowanym systemem cenników, rozbudowanym filtrowaniem oraz wielokoszykowością dla hurtowni części elektronicznych Micros.

asiston wms asiston produkcja
FotoGift4u

Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system kontroli przyjęć i wydań magazynowych z dedykowanym modułem handlowym w celu zoptymalizowania procesów kompletacji zamówień.

asiston wms
Topeshop

Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system kontroli przyjęć i wydań magazynowych z dedykowanym modułem handlowym w celu zoptymalizowania procesów kompletacji zamówień.

asiston eod
Pestar

Zaprojektowanie oraz wdrożenie nowoczesnego systemu Asiston EOD.

asiston wms
Auto Kasacja Recycling

Zaprojektowanie systemu do kontroli przyjęć i wydań magazynowych.

asiston b2b
Topgan

Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy platformę B2B, której głównym celem jest zautomatyzowanie procesów sprzedażowych oraz zwiększenie zasięgu odbiorców, a także usprawnienie obsługi zamówień.

asiston b2b
GB United

Celem zaprojektowania i wdrożenia platformy B2B jest zautomatyzowanie procesów sprzedażowych oraz zwiększenie zasięgu odbiorców, a także usprawnienie obsługi zamówień.

asiston eod
Arsanit

Wdrożenie systemu Asiston EOD miało na celu usprawnienie zarządzania, przechowywania oraz obiegu dokumentów, a także komunikacji wewnątrz firmy.

asiston eod
Hutrem Serwis Sp. z o.o.

Głównym celem wprowadzenia systemu elektronicznego obiegu dokumentów była potrzeba usprawnienia zarządzania obiegiem dokumentów oraz komunikacje wewnętrzną w firmie.

asiston e-commerce
WIPMEB

Zintegrowanie sklepu internetowego z Subiektem linii GT.

asiston dedykowane
OVS S.p.A.

Zaprojektowanie oraz wdrożenie zaawansowanego systemu sprzedażowego, pozwalającego na dynamiczne dopasowanie do oczekiwań i potrzeb klienta

asiston eod
Instytut Lecha Wałęsy

Wprowadziliśmy elektroniczny obieg informacji oraz dokumentów, ułatwiający komunikację i współpracę pomiędzy oddalonymi ośrodkami

asiston wms
Profesjonal

Zaprojektowaliśmy oraz wdrożyliśmy system, który usprawnił i uporządkował pracę całego skupu, pozwalając rejestrować towary.

asiston b2b
TechTime

W ramach realizowanego projektu zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy zaawansowaną aplikację sprzedażową – Asiston B2B.

asiston wms
VeggieFresh

Zaprojektowaliśmy oraz wdrożyliśmy zaawansowany system magazynowy zwiększający efektywność przeprowadzanych procesów.

asiston wms
Uren Novaberry Sp. z o.o.

Zaprojektowaliśmy oraz wdrożyliśmy zaawansowany system magazynowy.

Nasze realizacje

Remondis

Remondis
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system usprawniający zarządzanie obiegiem dokumentów oraz komunikację wewnętrzną w firmie.

Topeshop

Topeshop
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system kontroli przyjęć i wydań magazynowych z dedykowanym modułem handlowym w celu zoptymalizowania procesów kompletacji zamówień.

Ekolhouse

Ekolhouse
Zaprojektowanie oraz wdrożenie nowoczesnej platformy sprzedażowej Asiston B2B.

Serwis Kop

Serwis Kop
Zaprojektowanie elektronicznego systemu obiegu dokumentów.

Wanas

Wanas
Zaprojektowanie oraz wdrożenie nowoczesnego systemu Asiston Produkcja.

Reh4Mat

Reh4Mat
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system kontroli przyjęć i wydań magazynowych w celu zoptymalizowania procesów kompletacji zamówień

asiston wms

Reh4Mat
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system kontroli przyjęć i wydań magazynowych w celu zoptymalizowania procesów kompletacji zamówień

asiston wms

Reh4Mat
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system kontroli przyjęć i wydań magazynowych w celu zoptymalizowania procesów kompletacji zamówień

asiston wms

Reh4Mat
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system kontroli przyjęć i wydań magazynowych w celu zoptymalizowania procesów kompletacji zamówień

asiston wms

Reh4Mat
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system kontroli przyjęć i wydań magazynowych w celu zoptymalizowania procesów kompletacji zamówień

asiston wms

Reh4Mat
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system kontroli przyjęć i wydań magazynowych w celu zoptymalizowania procesów kompletacji zamówień

asiston wms

Reh4Mat
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system kontroli przyjęć i wydań magazynowych w celu zoptymalizowania procesów kompletacji zamówień

asiston wms

Reh4Mat
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system kontroli przyjęć i wydań magazynowych w celu zoptymalizowania procesów kompletacji zamówień

asiston wms

Reh4Mat
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system kontroli przyjęć i wydań magazynowych w celu zoptymalizowania procesów kompletacji zamówień

asiston wms

Reh4Mat
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system kontroli przyjęć i wydań magazynowych w celu zoptymalizowania procesów kompletacji zamówień

asiston wms

Reh4Mat
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system kontroli przyjęć i wydań magazynowych w celu zoptymalizowania procesów kompletacji zamówień

asiston wms

Reh4Mat
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system kontroli przyjęć i wydań magazynowych w celu zoptymalizowania procesów kompletacji zamówień

asiston wms

Reh4Mat
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system kontroli przyjęć i wydań magazynowych w celu zoptymalizowania procesów kompletacji zamówień

asiston wms

Reh4Mat
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system kontroli przyjęć i wydań magazynowych w celu zoptymalizowania procesów kompletacji zamówień

asiston wms

Reh4Mat
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system kontroli przyjęć i wydań magazynowych w celu zoptymalizowania procesów kompletacji zamówień

asiston wms

Reh4Mat
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system kontroli przyjęć i wydań magazynowych w celu zoptymalizowania procesów kompletacji zamówień

asiston wms

Reh4Mat
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system kontroli przyjęć i wydań magazynowych w celu zoptymalizowania procesów kompletacji zamówień
Zainteresowany wdrożeniem Systemu WMS w Twojej firmie? Porozmawiajmy.







    Wyślij wiadomość

    Biura:

    ul. Ciasna 9

    35-232 Rzeszów

    +48 17 785 25 56 biuro@asiston.pl

    ul. Cybernetyki 19B

    02-677 Warszawa

    +48 519 106 161 warszawa@asiston.pl

    Dane firmy

    Asiston Sp. z o. o.

    ul. Nad Przyrwą 13

    35-234 Rzeszów

    REGON: 061443359

    NIP: 9212029007

    KRS: 0000429107