Optymalizacja ma w obszarze produkcji kluczowe znaczenie dla każdego aspektu działalności: oznacza nie tylko maksymalizację wydajności przy jednoczesnym zachowaniu ścisłej kontroli jakości, ale także ograniczenie kosztów i ryzyka niezgodności z przepisami bez zakłócania płynności i stabilności procesów produkcyjnych. Aby odnieść sukces i utrzymać konkurencyjną pozycję, producenci wykorzystują automatyzację i inne innowacyjne rozwiązania wspomagające procesy produkcyjne. Sztuczna inteligencja (AI) może pomóc w osiągnięciu obu tych celów — i właśnie dlatego coraz więcej firm decyduje się na zintegrowanie jej z działalnością produkcyjną.

W tym kompleksowym przewodniku znajdziesz praktyczne przykłady zastosowania sztucznej inteligencji oraz opisy wyzwań i korzyści z tym związanych. Dowiesz się też, jak zacząć korzystać z AI w działalności produkcyjnej.

Dlaczego firmy wykorzystują sztuczną inteligencję w obszarze produkcji?

Choć ze sztucznej inteligencji można korzystać w niemal każdym aspekcie życia codziennego i pracy, w obszarze produkcji cechuje się ona wyjątkową skutecznością za sprawą kluczowego wspólnego mianownika: danych. Producenci generują i przechowują ogromne ilości informacji, w tym danych dotyczących wydajności danych, logistyki i procesów oraz danych zewnętrznych. Z kolei technologie oparte na sztucznej inteligencji wymagają danych do szkolenia algorytmów uczenia maszynowego i generowania precyzyjnych danych wyjściowych — dostosowanych do danej firmy. Sztuczna inteligencja może zatem pomóc producentom odpowiednio wykorzystać zarówno ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane dane. Jak więc wykorzystuje się sztuczną inteligencję w obszarze produkcji?

Jednym jednym z powodów, z jakich AI odgrywa tak znaczącą rolę w biznesie, jest jej wszechstronność: liderzy różnych branż odkrywają niezliczone zastosowania sztucznej inteligencji — a sektor produkcyjny nie jest wyjątkiem. Sztuczna inteligencja pozwala usprawniać procesy produkcyjne, zmaksymalizować wydajność, ograniczać błędy, poprawiać jakość produktów, wspomagać pracowników w ich zadaniach, zwiększać doskonałość operacyjną, a w konsekwencji — zdobyć przewagę nad konkurencją.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w obszarze produkcji: przykłady zastosowania

Jako że sztuczna inteligencja używana jest w różnego rodzaju procesach produkcyjnych na rozmaite sposoby, przykładów jej zastosowań w obszarze produkcji można wskazać mnóstwo: korzysta się z niej zarówno przy produkcji masowej i wytwarzaniu produktów niestandardowych w sektorze przemysłowym — w tym motoryzacyjnym — jak i przy ciągłej produkcji procesowej w sektorze chemicznym czy energetycznym. Wspomaga także produkcję wsadową w sektorach takich jak farmaceutyczny i spożywczy.

Stworzenie wyczerpującej listy wszystkich przykładów zastosowania sztucznej inteligencji graniczyłoby z cudem — zamiast tego przeanalizujemy więc kilka głównych przypadków jej użycia.

Przeglądy zapobiegawcze i kontrola jakości wspomagana AI

Za sprawą widzenia komputerowego, kamer i narzędzi monitorujących procesy produkcyjne oraz modeli AI wykorzystywanych do przeprowadzania zaawansowanych analiz sztuczna inteligencja może posłużyć do:

• przewidywania, kiedy będzie potrzebna konserwacja zasobów i sprzętu, co pozwala pracownikom unikać problemów zamiast reagować na nie, gdy już się pojawią (stąd nazwa — przeglądy zapobiegawcze);
• szybszej identyfikacji anomalii i problemów związanych z kontrolą jakości oraz automatycznego alarmowania personelu lub podejmowania wyznaczonych działań zapobiegających szkodom;
• przewidywania potencjalnych awarii sprzętu z wykorzystaniem cyfrowych reprezentacji zasobów;
• optymalizacji przeglądów w celu obniżenia kosztów i wydłużenia żywotności sprzętu;
• wspomagania kontroli wzrokowej oraz automatyzacji kontroli jakości.

Czym jest cyfrowa reprezentacja zasobu?

W produkcji cyfrowa reprezentacja zasobu (zwana również „cyfrowym bliźniakiem”) jest wirtualnym odzwierciedleniem rzeczywistego produktu, urządzenia bądź maszyny. Cyfrowy bliźniak symuluje stan i wydajność zasobu w środowisku cyfrowym, bazując na danych pozyskanych w czasie rzeczywistym z czujników i innych urządzeń monitorujących te obszary. Tego rodzaju wirtualny model może pomóc w optymalizacji wydajności zasobów i przewidywania potencjalnych problemów, np. awarii sprzętowych — cyfrowe reprezentacje zasobów doskonale sprawdzają się więc jako narzędzie wspomagające przeglądy zapobiegawcze.

Zarządzanie łańcuchem dostaw a algorytmy uczenia maszynowego

Algorytmy uczenia maszynowego poddają analizie ogromne ilości danych dotyczących łańcucha dostaw i identyfikują wzorce, co umożliwia sztucznej inteligencji:

• generowanie analiz w czasie rzeczywistym, a w konsekwencji usprawnianie procesów prognozowania popytu i zarządzania zapasami;
• wczesną identyfikację potencjalnych zagrożeń i zakłóceń w obrębie łańcucha dostaw, dzięki czemu producenci są w stanie ograniczyć negatywne konsekwencje poprzez szybkie dostosowanie działań;
• pomoc w ocenie jakości i wiarygodności dostawców;
• identyfikację możliwości ograniczenia wpływu wykorzystywanych materiałów i dostaw na środowisko;
• optymalizację  zarządzania magazynami i procesów logistycznych oraz ograniczenie czasu bezczynności.

Optymalizacja procesów w oparciu o dane

Dzięki analizie wydajności i pozyskiwanych w czasie rzeczywistym danych z czujników w halach produkcyjnych technologie wykorzystujące sztuczną inteligencję mogą pomóc w identyfikacji obszarów wymagających poprawy w zakresie aktualnych procesów produkcyjnych i rozkładu urządzeń. Umożliwia to firmom:

• identyfikowanie wąskich gardeł i problemów z efektywnością oraz uzyskiwanie zaleceń dotyczących usprawnień;
• monitorowanie i analizę wykorzystania zasobów oraz schematów obłożenia i produkcji pod kątem redukcji śladu węglowego i ograniczenia zużycia energii;
• optymalizację alokacji zasobów w celu zwiększenia wydajności oraz ograniczenia kosztów i przestojów.

Automatyzacja zadań i procesów

Wiele innowacyjnych rozwiązań produkcyjnych zaprojektowano z myślą o automatyzacji powtarzalnych zadań związanych z produkcją — czyli o obszarze, w którym zastosowanie sztucznej inteligencji również może być bardzo pomocne. Za pomocą AI można:

• ograniczyć ilość czasu poświęcanego procesom administracyjnym i zwiększyć produktywność, automatyzując rutynowe zadania;
• przejąć od pracowników zadania wymagające dużego nakładu pracy i skierować ich do zadań bardziej strategicznych, do których niezbędne są ich umiejętności;
• zoptymalizować wykorzystanie zasobów poprzez automatyczne dostosowywanie produkcji do wahań popytu.

Projektowanie i dostosowywanie produktów

AI może posłużyć do analizy danych na temat trendów rynkowych, sprzedaży i preferencji klientów — bez względu na to, czy są to informacje firmowe, czy dane zewnętrzne. Takie wykorzystanie AI, w połączeniu z funkcjami szybkiego budowania prototypów, pomaga w:

• opracowywaniu lub dostosowywaniu produktów zgodnych z wymaganiami i preferencjami klientów;
• sprawniejszym projektowaniu produktów dzięki błyskawicznemu generowaniu iteracji projektu i ich ocenianiu — w oparciu o wprowadzone parametry i ograniczenia;
• przeprowadzaniu w warunkach wirtualnych testów w celu optymalizacji wydajności produktu. Testy wirtualne umożliwiają symulację różnych warunków i pozwalają producentom eliminować potencjalne wady projektowe jeszcze przed wyprodukowaniem prototypów.

Korzyści dla pracowników

Integracja sztucznej inteligencji z działalnością produkcyjną może przynieść korzyści również pracownikom:

• wykorzystanie AI do monitorowania i analizowania danych z czujników potencjalnie wiąże się ze wzrostem bezpieczeństwa w miejscu pracy, umożliwiając wykrywanie potencjalnych zagrożeń i powiadamianie pracowników o konieczności podjęcia stosownych działań;
• wspomagane sztuczną inteligencją szkolenia mogą pomóc pracownikom w pozyskiwaniu nowych umiejętności dostosowywania się do zmian dotyczących stanowisk i technologii;
• AI wykorzystywana do wspomagania procesu kontroli wzrokowej pomaga specjalistom ds. kontroli jakości wykrywać problemy i wady produkcyjne, zmniejszając ciążącą na nich odpowiedzialność i ograniczając ryzyko wystąpienia błędu ludzkiego;
• AI może być źródłem analiz i zaleceń ułatwiających pracownikom podejmowanie decyzji — na przykład w obszarze prognozowania i planowania produkcji — w oparciu o dane;
• rozwój w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji sprawił, że wiele rozwiązań z zakresu AI ma teraz funkcje konwersacyjne, które umożliwiają korzystanie ze sztucznej inteligencji w obszarze produkcji pracownikom o różnych poziomach biegłości technicznej (doskonałym przykładem takich rozwiązań są asystenci AI, w tym Joule).

Zalety wykorzystania sztucznej inteligencji w obszarze produkcji

Trzy główne korzyści płynące z zastosowania sztucznej inteligencji w obszarze produkcji sprowadzają się do katalizującej roli AI w kontekście wydajności, produktywności i doskonałości operacyjnej. Innymi słowy: sztuczna inteligencja pozwala producentom uzyskać więcej efektów i wyższą jakość przy niższym nakładzie czasowym. W przypadku firm specjalizujących się w produkcji towarów — a zwłaszcza w produkcji przemysłowej — już sama ta perspektywa jest wystarczającym powodem, aby pochylić się nad sztuczną inteligencją. Powyższe przykłady zastosowania pokazują jednak, że korzyści płynących z integracji AI z dowolną strategią inteligentnej fabryki jest jeszcze więcej.

Poprawa jakości produktów

Wspomagany sztuczną inteligencją proces kontroli jakości pomaga producentom zmniejszyć liczbę produktów wadliwych. AI zapewnia też w czasie rzeczywistym informacje zwrotne na potrzeby analizy przyczyn podstawowych; szybkie tworzenie prototypów umożliwia z kolei wykrywanie wad projektowych we wczesnych fazach opracowywania produktu.

Szybsze podejmowanie trafniejszych decyzji

Jako źródło zaawansowanych analiz opartych na danych sztuczna inteligencja pomaga pracownikom szybciej, pewniej i bardziej świadomie podejmować decyzje, co nie tylko ułatwia im pracę, ale też prowadzi do lepszych wyników biznesowych.

Inteligentna produkcja i większa wydajność

Automatyzacja i optymalizacja procesów z wykorzystaniem AI pozwala producentom wydajniej korzystać z czasu i zasobów. To strategia inteligentnej produkcji, która prowadzi do wzrostu wydajności, umożliwiając firmom szybszą produkcję towarów bez uszczerbku na jakości.

Niższe koszty

Automatyzacja procesów to nie jedyny sposób, w jaki AI może zwiększyć rentowność. Funkcje cyfrowej reprezentacji zasobów i zintegrowane z AI przeglądy zapobiegawcze mogą przełożyć się na większą żywotność sprzętu, co prowadzi do redukcji kosztów w perspektywie długoterminowej — tak samo jak ograniczenie zużycia energii, czasu, wody i innych zasobów. Korzyści dotyczą również zoptymalizowanego zarządzania łańcuchem dostaw: analiza danych z zastosowaniem AI pomaga zwiększyć opłacalność planowania popytu i zarządzania zapasami oraz obniżyć ryzyko w tych obszarach.

Zrównoważony <br />rozwój na rzecz ochrony środowiska

Optymalizując przy pomocy AI procesy zarządzania zasobami i magazynami oraz logistykę, producenci są w stanie ograniczyć ilość odpadów materiałowych i marnotrawionej energii, a w konsekwencji — działać bardziej ekologicznie. Wywierany w ten sposób pozytywny wpływ na środowisko jest kluczowym elementem zrównoważonej produkcji.

Aktualna sytuacja i przyszłość sztucznej inteligencji w branży produkcyjnej

Mając na uwadze potencjalne korzyści wynikające z zastosowania sztucznej inteligencji w procesach produkcyjnych, nietrudno zrozumieć, dlaczego producenci poświęcają jej tyle uwagi. W rzeczywistości jednak wdrażanie AI w obszarze produkcji nadal nie przebiega optymalnie. Przykładowo: nie wszystkie przyjęte przez producentów strategie zarządzania AI są zgodne z celami biznesowymi ich organizacji, podobnie jak nie wszystkie obejmują ocenę pomyślnej integracji z systemem ERP w oparciu o pomiary.

Ponieważ system ERP jest kluczem do innowacyjnych rozwiązań produkcyjnych, producenci muszą zadbać o kompatybilność i synergię swoich infrastruktur IT i rozwiązań ERP z funkcjami sztucznej inteligencji, z którymi chcą je zintegrować. Choć wprowadzanie nowych rozwiązań przebiega z pewnym opóźnieniem, organizacje prawdopodobnie w dalszym ciągu będą zwiększać obszary zastosowania sztucznej inteligencji.

Na wzrost opłacalności wykorzystania sztucznej inteligencji w przemyśle produkcyjnym wpłynęły dwa zbieżne czynniki, które mogą sugerować, że trend nie jest chwilowy.

Procesy składające się na strategię inteligentnej fabryki stanowią źródło cennych danych

Coraz powszechniejsze stosowanie kamer, czujników i innych technologii monitorujących procesy produkcyjne przez całą dobę — zapoczątkowane inicjatywami związanymi ze strategią inteligentnej fabryki i czwartą rewolucją przemysłową — umożliwia producentom udostępnianie AI ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym. Producenci mogą dzięki temu uzyskać z tych danych maksimum korzyści, a sztuczna inteligencja znajduje konkretne obszary zastosowania. Właściwie bez tych danych część kluczowych zastosowań AI w obszarze produkcji — na przykład przy przeglądach zapobiegawczych, cyfrowej reprezentacji zasobów czy wspomaganej sztuczną inteligencją kontroli wzrokowej — nie byłaby w ogóle dostępna. Wykorzystując zasiloną ogromem danych AI do realizacji określonych celów biznesowych, producenci mogą zwiększać korzyści dla klientów oraz — w obliczu niedoboru wykwalifikowanej kadry — pomagać pracownikom w szybszym zdobywaniu doświadczenia i umiejętności.

Model konwersacyjny zwiększa przystępność sztucznej inteligencji

Jednocześnie, za sprawą najnowszych postępów w dziedzinie uczenia maszynowego (takich jak przełomowe innowacje związane z generatywną sztuczną inteligencją), na rynek trafił konwersacyjny model AI. Co to znaczy? Dzięki konwersacyjnemu modelowi AI ludzie mogą komunikować się i pracować ze sztuczną inteligencją za pośrednictwem języka naturalnego, a nie kodu. To ważne, ponieważ sprawia, że sztuczna inteligencja jest dostępna dla pracowników o różnych poziomach biegłości technicznej: każda osoba w firmie — poczynając od pracowników działu operacyjnego i specjalistów ds. zarządzania łańcuchem dostaw, a na personelu pracującym na hali produkcyjnej kończąc — może wykorzystywać narzędzia AI do bardziej efektywnego i produktywnego działania. Możemy w tym kontekście mówić o spektakularnym wzroście wartości sztucznej inteligencji jako katalizatora ludzkiego potencjału i wydajności operacyjnej.

Wyzwania i obawy związane z zastosowaniem sztucznej inteligencji w obszarze produkcji

Pomimo korzyści, jakie niesie ze sobą sztuczna inteligencja, niektóre firmy nadal mają obawy dotyczące integrowania jej z procesami produkcyjnymi. Przykłady takich wątpliwości przedstawiamy poniżej.

Niedobór wykwalifikowanego personelu

Do wdrażania i obsługi funkcji wspomaganych sztuczną inteligencją firmy potrzebują odpowiednio wykwalifikowanych pracowników. Na szczęście już sama sztuczna inteligencja może być częścią rozwiązania tego problemu.

• AI może pomóc w zatrudnianiu pracowników z odpowiednimi umiejętnościami.
• Zatrudnieni już pracownicy mogą zdobywać nowe umiejętności, korzystając ze wspomaganych sztuczną inteligencją rozwiązań z zakresu zarządzania kadrami — na przykład z oprogramowania do nauki i rozwijania kompetencji.
• Służące jako źródło instrukcji i narzędzie pomagające producentom w egzekwowaniu niezbędnych procedur dotyczących zgodności z przepisami i bezpieczeństwa technologie wspierające mogą zwiększyć bezpieczeństwo pracowników w hali produkcyjnej.
• Generatywna sztuczna inteligencja umożliwia asystentom AI przetwarzanie poleceń w języku naturalnym, dzięki czemu wszyscy pracownicy — a nie tylko zespół ds. IT — mają dostęp do funkcji AI, które pomagają na przykład w konfiguracji złożonych rozwiązań dla klientów, nie wymagając przy tym wieloletniego doświadczenia.
• Wielu dostawców oprogramowania integruje sztuczną inteligencję z oferowanymi przez siebie rozwiązaniami biznesowymi. Firma SAP w swoich rozwiązaniach wykorzystuje sztuczną inteligencję na wielu poziomach, co sprawia, że klienci korzystający z — na przykład — oferty rozwiązań ERP w chmurze SAP mają już dostęp do funkcji AI.

Bezpieczeństwo i odpowiedzialne korzystanie ze sztucznej inteligencji

Stosowanie sztucznej inteligencji — podobnie jak wielu innych innowacyjnych rozwiązań produkcyjnych — wymaga ustanowienia regulacji i ograniczeń. W przypadku sztucznej inteligencji jest to szczególnie istotne, ponieważ przetwarza ona potencjalnie wrażliwe dane. W tym celu należy podjąć dwa zasadnicze kroki.

Po pierwsze: producenci powinni traktować priorytetowo wdrażanie etycznych i odpowiedzialnych praktyk związanych z użytkowaniem AI oraz wybierać zewnętrznych dostawców oprogramowania stosujących to samo podejście. Po drugie: w celu ochrony danych firmy i klientów najlepiej jest nawiązać współpracę z dostawcami rozwiązań z zakresu AI, którzy zobowiązali się do etycznego, transparentnego, zgodnego z przepisami i bezpiecznego przetwarzania danych. Ma to szczególne znaczenie w kontekście dotykającego firm produkcyjnych ryzyka naruszeń cyberbezpieczeństwa, działań sabotażowych i kradzieży adresów IP.

Dokonując wyboru dostawcy zorientowanego na bezpieczeństwo, warto upewnić się, że:

• dostawca nie będzie udostępniać Twoich danych podmiotom zewnętrznym na potrzeby szkolenia ich modeli AI;
• dostawca opracowuje rozwiązania AI w sposób odpowiedzialny i zgodny z rygorystycznymi standardami;
• dostawca AI zawsze stosuje zaawansowane środki ochrony bezpieczeństwa danych;
• dostawca AI kładzie nacisk na transparentność i zrozumienie działania oferowanych przez siebie rozwiązań.

Transformacja biznesowa na dużą skalę w celu sprostania wyzwaniom złożonej architektury przedsiębiorstwa

Inteligentna produkcja często wiąże się z rozbudowaną infrastrukturą informatyczną. Wskutek licznych fuzji i przejęć wiele firm zostaje z istną mozaiką odziedziczonych systemów. Wdrożenie sztucznej inteligencji na dużą skalę w tak złożonej architekturze przedsiębiorstwa może wydawać się wyzwaniem. Mamy jednak dobrą wiadomość: producenci nie muszą stawiać mu czoła w pojedynkę. Zamiast tego mogą nawiązać współpracę z dostawcą oprogramowania i wspólnie opracować strategię „clean core”, a następnie stworzyć architekturę przedsiębiorstwa przystosowaną do wdrożenia AI.

Pierwsze kroki do wdrożenia AI w obszarze produkcji

Przy integracji AI z procesami produkcyjnymi zastosowanie mają te same praktyczne kroki, które realizuje się podczas wdrażania większości innych innowacyjnych rozwiązań produkcyjnych.

• Pozyskaj informacje. Zapoznaj się ze stanem i możliwościami technologii AI, przeanalizuj przykłady jej zastosowania i dowiedz się, jakie wyniki osiągnęły już inne firmy.
• Przeanalizuj korzyści. Zastanów się nad charakterem swojej działalności produkcyjnej: jakie wyzwania stoją przed Twoją firmą i czy sztuczna inteligencja może pomóc im sprostać? Czy dysponujesz dużą ilością danych, które można byłoby lepiej wykorzystać? W jaki sposób sztuczna inteligencja usprawniłaby procesy produkcyjne w Twojej organizacji?
• Określ cele. Podobnie jak wiele innych narzędzi sztuczna inteligencja jest najbardziej skuteczna, gdy używa się jej strategicznie, z myślą o realizacji konkretnych celów. Oprzyj strategię wdrażania sztucznej inteligencji na swoich celach biznesowych. Wskaż w niej jasno, jakich korzyści się spodziewasz oraz w jaki sposób planujesz je osiągnąć.
• Zweryfikuj dostawców. U podstaw wykorzystywanych przez Ciebie rozwiązań AI muszą znajdować się bezpieczeństwo, zgodność z przepisami i ochrona danych. Z myślą o bezpieczeństwie swojej firmy i jej klientów rzetelnie zweryfikuj potencjalnych dostawców AI: upewnij się, że stosowane przez nich praktyki dotyczące bezpieczeństwa danych są transparentne i zgodne ze standardami.
• Skorzystaj z pomocy specjalistów. Wielu dostawców oprogramowania, zwłaszcza z zakresu ERP i optymalizacji działalności biznesowej, już teraz jest na bieżąco z innowacjami opartymi na sztucznej inteligencji. Ci specjaliści mogą nie tylko pomóc w przygotowaniu strategii, ale i przeprowadzić wdrożenie AI w firmach produkcyjnych. Jeśli korzystasz już z oferty ERP obejmującej funkcje AI, implementacja sztucznej inteligencji w Twojej firmie może okazać się łatwiejsza, niż myślisz. Rozwiązania z wbudowaną sztuczną inteligencją umożliwiają producentom korzystanie z AI bez konieczności tworzenia, utrzymywania i iteracji własnych modeli.