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.
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:
- Prognozowana jakość i wydajność (analiza predykcyjna)
- Konserwacja predykcyjna
- Współpraca człowieka z robotem
- Zarządzanie zapasami
- Przystosowanie do rynku/ łańcucha dostaw
Zoptymalizuj procesy produkcyjne w przedsiębiorstwie już dziś!
Dowiedz się więcej o Asiston Produkcja!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).
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.
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.
Najpopularniejsze wpisy
5 wyzwań kierownika magazynu
Zarządzanie magazynem jest kluczowym procesem, który nie tylko wymaga precyzji…
Co oznacza Cyfrowy Paszport Produktu…
UE zamierza wprowadzić mechanizm elektronicznych dokumentów, który pozwoli użytkownikom śledzić…
9 kroków do skutecznego wdrożenia…
Odkryj kluczowe kroki, które zapewnią efektywne wdrożenie systemu zarządzania magazynem…
Bezpieczeństwo w magazynie
Bezpieczeństwo w magazynie to podstawa działalności każdej firmy logistycznej. Zagrożenia…
Zobacz nasze realizacjeNasze realizacje
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system usprawniający zarządzanie obiegiem dokumentów oraz komunikację wewnętrzną w firmie.
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system kontroli przyjęć i wydań magazynowych z dedykowanym modułem handlowym w celu zoptymalizowania procesów kompletacji zamówień.
Zaprojektowanie oraz wdrożenie nowoczesnej platformy sprzedażowej Asiston B2B.
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system kontroli przyjęć i wydań magazynowych w celu zoptymalizowania procesów kompletacji zamówień.
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system do zarządzania procesami logistyki magazynowej z rozbudowanymi modułami przyjęć i wydań magazynowych dla firmy Krakfach.
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy internetową hurtownię sprzedaży B2B z rozbudowanymi modułami reklamacji i e-faktur dla firmy ART-MAR.
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy system elektronicznego obiegu dokumentów z rozbudowanym modułem pism przychodzących i wychodzących.
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy internetową hurtownię B2B z rozbudowanym katalogiem produktów oraz integracją z Subiektem Nexo.
Dla naszego Klienta – hurtowni podzespołów elektronicznych Micros – stworzyliśmy skalowalną i intuicyjną platformę sprzedaży B2B, którą wyposażyliśmy w system filtrów, moduł negocjacji oraz wiele innych nowoczesnych rozwiązań.
W ramach naszej realizacji dla FotoGift4u przygotowaliśmy oparty o narzędzia Asiston WMS i Asiston Produkcja, zintegrowany system pozwalający na automatyzację procesów magazynowych i produkcyjnych.
W ramach naszej realizacji dla firmy PESTAR zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy elektroniczny obieg dokumentów. System Asiston EOD wyposażyliśmy także w dopasowane do potrzeb organizacji funkcjonalności, które pozwoliły na usprawnienie kluczowych procesów biznesowych.
Zaprojektowanie systemu do kontroli przyjęć i wydań magazynowych.
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy platformę B2B, której głównym celem jest zautomatyzowanie procesów sprzedażowych oraz zwiększenie zasięgu odbiorców, a także usprawnienie obsługi zamówień.
Celem zaprojektowania i wdrożenia platformy B2B jest zautomatyzowanie procesów sprzedażowych oraz zwiększenie zasięgu odbiorców, a także usprawnienie obsługi zamówień.
Wdrożenie systemu Asiston EOD miało na celu usprawnienie zarządzania, przechowywania oraz obiegu dokumentów, a także komunikacji wewnątrz firmy.
Głównym celem wprowadzenia systemu elektronicznego obiegu dokumentów była potrzeba usprawnienia zarządzania obiegiem dokumentów oraz komunikacją wewnętrzną w firmie.
Wprowadziliśmy elektroniczny obieg informacji oraz dokumentów, usprawniający komunikację i współpracę pomiędzy oddalonymi ośrodkami
Zaprojektowaliśmy oraz wdrożyliśmy system, który usprawnił i uporządkował pracę całego skupu, pozwalając rejestrować towary.
Zainteresowany wdrożeniem Systemu WMS w Twojej firmie? Porozmawiajmy.
Dane firmy
Asiston Sp. z o. o.
ul. Nad Przyrwą 13
35-234 Rzeszów
REGON: 061443359
NIP: 9212029007
KRS: 0000429107