Jak przygotować przedsiębiorstwo produkcyjne do wdrożenia AI?

Wdrożenie AI w firmie produkcyjnej wymaga odpowiedniego przygotowania i systematycznego podejścia. Proces ten rozpoczyna się od właściwego gromadzenia danych produkcyjnych. Poznaj sprawdzone metody przygotowania przedsiębiorstwa do wykorzystania potencjału sztucznej inteligencji – weź udział w cyfrowej rewolucji.

Rewolucja AI w przemyśle produkcyjnym – warto w niej uczestniczyć

Przedsiębiorstwa produkcyjne nie muszą biernie czekać na rozwój wydarzeń – mogą aktywnie przygotować się do wykorzystania potencjału AI. Technologia ta wprowadza fundamentalne zmiany w sposobie planowania, realizacji i kontroli produkcji, oferując możliwości wcześniej niedostępne w tradycyjnych metodach zarządzania. W zakładach, które zdecydowały się na wdrożenie sztucznej inteligencji, obserwuje się znaczący wzrost wydajności, redukcję kosztów oraz poprawę jakości wyrobów.

Wykorzystanie AI w produkcji pozwala na automatyzację złożonych procesów decyzyjnych, które dotychczas wymagały ludzkiej interwencji:

• systemy oparte na sztucznej inteligencji potrafią analizować ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym, wyciągając z nich wartościowe wnioski i podejmując optymalne decyzje;
• sztuczna inteligencja w produkcji umożliwia przewidywanie awarii maszyn przed ich wystąpieniem, co wyraźnie zmniejsza przestoje i związane z nimi koszty;
• oprócz tego algorytmy AI potrafią optymalizować harmonogramy produkcyjne, uwzględniając dziesiątki zmiennych jednocześnie, czego ludzki umysł nie jest w stanie przetworzyć. 

To wszystko sprawia, że firmy produkcyjne wdrażające AI uzyskują przewagę konkurencyjną trudną do zniwelowania przez przedsiębiorstwa działające w oparciu o tradycyjne metody.

Korzyści wynikające z wdrożenia AI w firmie produkcyjnej

Wdrożenie AI w firmie produkcyjnej przynosi wymierne korzyści w wielu obszarach funkcjonowania przedsiębiorstwa. Sztuczna inteligencja umożliwia precyzyjne prognozowanie popytu, co pozwala na optymalizację łańcucha dostaw i redukcję kosztów magazynowania. Systemy AI analizują historyczne dane sprzedażowe, uwzględniając sezonowość, trendy rynkowe oraz czynniki zewnętrzne, dostarczając znacznie dokładniejszych prognoz niż tradycyjne metody. 

Automatyzacja i optymalizacja procesów produkcyjnych przy użyciu AI pozwala na redukcję marnotrawstwa materiałów, energii i czasu pracy. Algorytmy uczenia maszynowego nieustannie analizują parametry procesu, dostosowując je w czasie rzeczywistym dla osiągnięcia optymalnych rezultatów.

Kolejną istotną korzyścią jest możliwość wdrożenia predykcyjnego utrzymania ruchu, które znacząco zmniejsza nieplanowane przestoje. Sztuczna inteligencja w analizie danych przedsiębiorstwa identyfikuje subtelne wzorce wskazujące na potencjalne awarie, zanim staną się one dostrzegalne dla ludzi. Nadzorowanie wydajności procesu produkcji przez systemy AI pozwala na identyfikację wąskich gardeł i nieefektywności, które mogą umknąć ludzkiej uwadze. 

AI wspiera również kontrolę jakości, wykrywając odchylenia od norm jakościowych z niespotykaną dotąd precyzją. Wszystkie te elementy składają się na kompleksową transformację procesu produkcyjnego, prowadzącą do zwiększenia konkurencyjności przedsiębiorstwa na globalnym rynku.

Jak przygotować firmę na nowe wyzwania?

Przedsiębiorstwa produkcyjne mogą już teraz przygotować się do płynnego wdrożenia rozwiązań AI. 

1. Pierwszym krokiem jest przeprowadzenie audytu technologicznego, który pozwoli zidentyfikować obszary, gdzie zastosowanie sztucznej inteligencji przyniesie największe korzyści. Warto rozpocząć od procesów generujących duże ilości danych lub tych, które są szczególnie problematyczne.
2. Kolejnym etapem jest stworzenie odpowiedniej infrastruktury IT zdolnej do gromadzenia, przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych. Nowoczesne zarządzanie produkcją wymaga integracji systemów informatycznych, eliminacji tzw. silosów danych oraz zapewnienia odpowiedniej przepustowości sieci.
3. Kluczowym elementem przygotowań jest również budowanie kompetencji zespołu. Wdrożenie sztucznej inteligencji w firmie wymaga nie tylko specjalistów od AI, ale również podniesienia świadomości i umiejętności wszystkich pracowników, którzy będą korzystać z nowych rozwiązań. Ważne jest stworzenie kultury organizacyjnej opartej na danych i ciągłym doskonaleniu.
4. Firmy produkcyjne powinny także przeanalizować swoje procesy biznesowe pod kątem możliwości ich optymalizacji przed wdrożeniem AI. Często okazuje się, że ich uporządkowanie i uproszczenie jest niezbędnym warunkiem skutecznej implementacji sztucznej inteligencji. Warto również rozważyć pilotażowe wdrożenia AI w ograniczonym zakresie, aby zdobyć doświadczenie i zidentyfikować potencjalne problemy.

Gromadzenie danych jako fundament AI w optymalizacji produkcji

AI działa poprzez analizę danych, dlatego też właściwe ich gromadzenie stanowi fundament każdego wdrożenia sztucznej inteligencji. Proces wdrażania AI w firmie produkcyjnej musi rozpocząć się od wartościowego agregowania danych produkcyjnych. Bez odpowiedniej ilości i jakości informacji, nawet najlepsze algorytmy nie będą w stanie generować trafnych predykcji i rekomendacji. Kluczowe znaczenie ma identyfikacja źródeł danych w całym procesie produkcyjnym – od maszyn i urządzeń, poprzez systemy zarządzania produkcją, aż po dane wprowadzane ręcznie przez pracowników. Baza danych powinna obejmować parametry procesowe, dane jakościowe, informacje o czasach cykli, przestojach, zużyciu materiałów oraz energii.

Wyzwaniem w gromadzeniu danych jest zapewnienie ich odpowiedniej jakości, kompletności i spójności. Dane produkcyjne często pochodzą z różnych źródeł, wykorzystują odmienne formaty i są przechowywane w odrębnych systemach. Dlatego też konieczne jest stworzenie jednolitego systemu zarządzania danymi, który będzie integrować informacje z różnych źródeł. AI w optymalizacji produkcji wymaga również danych zbieranych w czasie rzeczywistym, co pozwala na natychmiastową reakcję na zmieniające się warunki. Metody gromadzenia danych powinny być dostosowane do specyfiki procesu produkcyjnego i uwzględniać takie aspekty jak cykliczność pomiarów, dokładność, możliwość weryfikacji oraz koszty pozyskiwania informacji.

Jak najlepiej gromadzić dane w firmie produkcyjnej? Odpowiedź zależy od specyfiki procesu oraz celów, jakim mają służyć zgromadzone informacje:

• w przypadku procesów zautomatyzowanych optymalnym rozwiązaniem jest bezpośrednia integracja systemu zarządzania produkcją z maszynami i urządzeniami. Pozwala to na automatyczne przesyłanie danych procesowych do centralnej bazy;
• dla procesów manualnych warto rozważyć implementację terminali produkcyjnych, tabletów lub aplikacji mobilnych, które ułatwiają operatorom wprowadzanie danych. 

Narzędzie do gromadzenia danych powinno być intuicyjne w obsłudze i zintegrowane z pozostałymi systemami informatycznymi przedsiębiorstwa. Istotnym aspektem jest również zarządzanie danymi w biznesie, które obejmuje ich przetwarzanie, analizę oraz wykorzystanie do podejmowania decyzji.

Organizacja i kategoryzacja danych produkcyjnych

Dane muszą być jednak „zbierane” z głową i sortowane jak ogromne zbiory książek w bibliotece. Sama agregacja danych nie jest wystarczająca – konieczne jest ich odpowiednie uporządkowanie i kategoryzacja. Sztuczna inteligencja w firmie działa najefektywniej, gdy ma dostęp do dobrze zorganizowanych zbiorów informacji. Kategoryzacja danych produkcyjnych powinna uwzględniać różne wymiary, takie jak rodzaj procesu, typ produktu, linia produkcyjna, zmiana, parametry jakościowe czy wydajnościowe. Taka struktura umożliwia algorytmom AI szybkie odnajdywanie powiązań i wzorców. Ważne jest również określenie hierarchii danych oraz relacji między poszczególnymi kategoriami, co pozwala na wielowymiarową analizę.

Organizacja danych obejmuje także ich czyszczenie i walidację. Dane produkcyjne często zawierają błędy, które mogą wynikać z awarii czujników, przerw w komunikacji czy błędów ludzkich. Algorytmy AI są wrażliwe na jakość danych wejściowych, dlatego konieczne jest wdrożenie mechanizmów weryfikacji i korekty. Jak analizować i zbierać dane produkcyjne, aby były one użyteczne dla systemów AI? Kluczowe jest ustalenie standardów jakości danych oraz procedur ich weryfikacji. Dobrą praktyką jest również wdrożenie systemów monitorujących jakość danych w czasie rzeczywistym, które automatycznie wykrywają i oznaczają podejrzane wartości. Wydajność procesu produkcyjnego można mierzyć tylko wtedy, gdy dysponuje się wiarygodnymi i kompletnymi informacjami.

System zarządzania przygotowujący do wdrożeń AI od ELPLC

TOMAI Factory System, oferowany przez ELPLC, jest oprogramowaniem, które już dziś nie tylko pozwala na zarządzanie całym procesem produkcyjnych, ale również jest agregatorem danych pod kątem wdrożeń AI. Rozwiązanie to zostało zaprojektowane z myślą o płynnym przejściu przedsiębiorstw produkcyjnych w erę sztucznej inteligencji. System integruje dane z różnych źródeł, tworząc jednolity ekosystem informacyjny, który stanowi podstawę dla zaawansowanych analiz. 

TOMAI Factory System automatycznie zbiera dane z maszyn i urządzeń produkcyjnych, systemów kontroli jakości, magazynów oraz wprowadzane ręcznie przez pracowników. Co istotne, wszystkie informacje są przechowywane w ustrukturyzowany sposób, co ułatwia ich późniejsze wykorzystanie przez algorytmy AI. 

AI w produkcji wspierana przez TOMAI Factory System  obejmuje również zaawansowane funkcje analityczne, które przekształcają surowe dane w użyteczne informacje biznesowe. System automatycznie generuje raporty, prezentujące kluczowe wskaźniki wydajności w przystępnej formie. Dzięki temu kadra zarządzająca ma stały dostęp do aktualnych informacji o stanie produkcji, co wspiera podejmowanie trafnych decyzji biznesowych.