AI w przemyśle
Sztuczna inteligencja.
Jeszcze kilkanaście lat temu sztuczna inteligencja była dość enigmatycznym pojęciem, z którym przeciętny człowiek miał styczność głównie podczas lektury fantastyczno-naukowych książek czy oglądania filmów, których akcja osadzona była w przyszłości. Dziś, w dobie gwałtownego technologicznego rozwoju, sztuczna inteligencja (SI lub AI, od angielskiego artificial intelligence) brzmi, jeśli (jeszcze) nie swojsko, to co najmniej znajomo.
Szczególnego znaczenia nabiera zwłaszcza wykorzystanie sztucznej inteligencji w nowoczesnym przemyśle i cyfrowych fabrykach. Właśnie temu tematowi przyjrzymy się dziś bliżej.
Rozwiązania sztucznej inteligencji w Przemyśle 4.0
Czwarta rewolucja przemysłowa, znana też jako Przemysł 4.0., doprowadziła do znaczących zmian w kwestii organizacji procesów produkcyjnych i na nowo zdefiniowała rolę człowieka w przemyśle. W ogólnym zarysie transformacja ta polega na usprawnieniu sposobu funkcjonowania firm produkcyjnych przez wdrożenie nowych rozwiązań technologicznych w zakresie automatyzacji i cyfryzacji, mających zapewnić wzrost efektywności zarządzania produkcją przemysłową i lepszą wydajność pracy. Stąd właśnie wywodzi się koncepcja „inteligentnej fabryki” (ang. smart factory), czyli takiej, w której duży nacisk kładzie się właśnie na wykorzystanie technologii umożliwiających skuteczną współpracę ludzi ze sterowanymi cyfrowo maszynami i ich integrację z zaawansowanymi systemami informatycznymi.
Jeżeli chcesz dowiedzieć się więcej na temat cyfrowej transformacji procesów operacyjnych i innych zagadnień związanych z inteligentną intralogistyką, odwiedź stronę https://versabox.eu/.
Systemy sztucznej inteligencji jako odpowiedź na VUCA
Pojęcie VUCA, choć wymyślone przez amerykańskich żołnierzy i oryginalnie opisujące wojenną rzeczywistość, coraz częściej stosowane jest w kontekście biznesowym. Jest to akronim utworzony od angielskich słów volatility, czyli zmienność, uncertainty — niepewność, complexity — złożoność i ambiguity — niejednoznaczność. Czynniki te znacząco wpływają na logistykę i produkcję, i to na kilka sposobów:
- Zmienność. Niemożliwe do przewidzenia zmiany w popycie i podaży generują trudności w zakresie planowania produkcji, optymalizacji działań prowadzonych na linii produkcyjnej czy zaopatrzenia w surowce.
- Niepewność. Niestabilna sytuacja geopolityczna, kryzysy międzynarodowe czy choćby chaos wynikający ze zmieniających się przepisów to przyczyna niepewności i problemów logistycznych dotyczących transportu towarów.
- Złożoność. Skomplikowane procedury i liczne regulacje dotyczące handlu międzynarodowego sprawiają, że wymiana towarów między różnymi krajami wiąże się z koniecznością stawienia czoła wielu wyzwaniom, takim jak skompletowanie potrzebnych dokumentów czy znalezienie optymalnych rozwiązań logistycznych.
- Niejednoznaczność. Szybko zmieniające się trendy rynkowe i nieprzewidywalne zwroty w preferencjach klientów sprawiają, że coraz trudniej jest interpretować zjawiska na podstawie logiki i analiz i wyciągać z nich jednoznaczne wnioski.
W celu złagodzenia skutków VUCA polskie przedsiębiorstwa z branży produkcyjnej i logistycznej inwestują w nowe technologie: sztuczną inteligencję, Internet Rzeczy (IoT, Internet of Things) czy blockchain (wirtualnych łańcuch uporządkowanych danych). Rozwiązania te mają prowadzić do wzrostu widoczności i elastyczności prowadzonych operacji, zwiększać przewagę konkurencyjną i pomóc firmom lepiej przygotować się na zmiany rynkowe.
Inteligentna fabryka to miejsce, w którym nieustannie dąży się do poprawy procesów produkcyjnych tak, aby maksymalnie zwiększyć szybkość i jakość produkcji przy jednoczesnym obniżeniu kosztów. Istotnym elementem tej strategii jest też testowanie nowych modeli biznesowych, takich jak serwicyzacja i personalizacja produktu czy platformizacja produkcji, które mogą w prostej linii prowadzić do wprowadzania kolejnych innowacji i umożliwiać dalsze ulepszanie procesów.
Trudności związane z wdrażaniem inteligentnej produkcji
Przekształcenie przedsiębiorstwa w inteligentną fabrykę to proces wieloetapowy i naznaczony trudnościami.
Wdrożenie AI i innych zaawansowanych technologii obejmujących cyfryzację i automatyzację procesów generuje trudności natury technicznej, wymaga bowiem specjalistycznej wiedzy i kompetencji, których niejednokrotnie brakuje, zwłaszcza w początkowej fazie transformacji. W łagodzeniu skutków nieprzygotowania na tak duży skok technologiczny przydaje się nic innego, jak sprawca zamieszania, czyli technologia. Oferuje ona rozwiązania w postaci znormalizowanych platform cyfrowych (określanych też jako systemy informatyczne), stanowiących uniwersalną płaszczyznę, na której wielu sprzedawców może świadczyć różne usługi cyfrowe. Platformy te łączą inteligentne urządzenia w procesy i integrują je z systemami zarządzającymi procesami produkcyjnymi i operacjami magazynowymi.
Niezwykle istotnym i złożonym aspektem jest sprawne zarządzanie danymi, które wymaga nie tylko dobrej infrastruktury i pakietu umiejętności, ale i właściwego zdefiniowania ról i podziału zadań — czynników stanowiących elementy kultury zarządzania. W tej kwestii z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja: jej wykorzystanie umożliwia skuteczną kontrolę jakości procesów, które generują dużą ilość danych. Sztuczna inteligencja, dzięki wykorzystaniu struktury przypominającej sieć neuronową, sprawnie monitoruje i analizuje nieprzebrane ilości danych w czasie rzeczywistym, co pozwala na wyodrębnienie istotnych informacji i wygenerowanie skutecznych rozwiązań, mogących realnie usprawnić linie produkcyjne.
Kolejnym wyzwaniem jest cyberbezpieczeństwo. Poleganie na połączonych systemach informatycznych zwiększa ryzyko pojawienia się zagrożeń takich jak działalność hakerska czy zainfekowanie złośliwym oprogramowaniem. Koniecznym krokiem jest więc wdrożenie odpowiednich środków bezpieczeństwa.
Niebagatelne znaczenie mają także inne kwestie, jak choćby zgromadzenie potrzebnego budżetu (nowe technologie wiążą się z koniecznością dokonania wielu kosztownych inwestycji), wprowadzenie niezbędnych zmian w strukturze organizacyjnej (np. redukcja etatów w niektórych sektorach) czy zagwarantowanie pakietu szkoleń (pracownicy muszą zdobyć wiedzę potrzebną, by w pełni wykorzystać możliwości AI).
Inteligentna produkcja — wybór odpowiedniej strategii wdrożeniowej
Ponieważ przekształcenie zakładu produkcyjnego w inteligentną fabrykę jest procesem niezwykle złożonym, sukces może zależeć od przyjęcia właściwej taktyki wdrożeniowej i rozsądnego zaplanowania kolejnych kroków.
Wartą rozważenia metodą może być podążanie szlakiem „Triple A” (czyli „potrójnego A”) w produkcji. Prześledźmy pokrótce poszczególne etapy tej strategii.
Więcej informacji na ten temat znajdziesz w artykule https://versabox.eu/pl/ai-w-przemysle/.
1. ADVANCED ROBOTICS, CZYLI ZAAWANSOWANA ROBOTYKA
Zaawansowana robotyka dotyczy wykorzystania nowoczesnych technologii do projektowania inteligentnych robotów, zdolnych do wykonywania wielu skomplikowanych zadań i wchodzenia w interakcje z otoczeniem. Rozwój robotyki umożliwia zautomatyzowanie procesów produkcyjnych, co z kolei prowadzi do poprawy wydajności i dokładności, wzrostu bezpieczeństwa oraz obniżenia kosztów.
2. AUTONOMIC OPERATIONS, CZYLI DZIAŁANIA AUTONOMICZNE
Rozwój technologiczny sprawia, że powstające maszyny są coraz bardziej inteligentne, a przez to lepiej radzą sobie z większą liczbą przejmowanych od człowieka zadań. Zaawansowane czujniki i algorytmy uczenia maszynowego pozwalają robotom sprawnie analizować dane i na ich podstawie samodzielnie podejmować decyzje i dostosowywać się do zmieniającego się otoczenia. Dlatego obecnie, zamiast o zarządzaniu urządzeniami, mówi się raczej o zarządzaniu operacjami, będącym wynikiem wkroczenia na wyższy poziom automatyzacji.
3. ARTIFICIAL INTELLIGENCE, CZYLI SZTUCZNA INTELIGENCJA
Zastosowanie AI obejmuje różne obszary i branże, w tym produkcję, logistykę i zarządzanie. Sztuczna inteligencja pomaga usprawnić czynności związane z działalnością operacyjną, zmniejszyć koszty produkcyjne i zagwarantować pożądany wzrost efektywności i produktywności. Przykładami wykorzystania sztucznej inteligencji w produkcji są autonomiczne roboty mobilne i wózki widłowe, które potrafią swobodnie przemieszczać się po fabryce, cyfrowe bliźniaki (czyli wirtualne modele istniejących produktów, maszyn czy obiektów), dzięki którym można przewidzieć wystąpienie awarii i z wyprzedzeniem podjąć środki zapobiegawcze, algorytmy wykorzystywane do optymalizacji harmonogramów produkcji oraz systemy zarządzające zapasami, kontrolujące jakość produktów czy wspomagające pracowników w wykonywaniu obowiązków związanych z konserwacją czy montażem.
Podsumowanie
Postęp technologiczny w środowisku produkcyjnym wiąże się z koniecznością akceptacji zmieniającej się rzeczywistości i dostosowania się do dyktowanych przez nią warunków. Jedną z oczywistych oznak tej wielowymiarowej transformacji jest wyraźny zwrot w kierunku automatyzacji i cyfryzacji procesów produkcyjnych i logistycznych. Działania te nie byłyby możliwe, gdyby nie sztuczna inteligencja i wykorzystanie napędzanych nią innowacyjnych technologii i systemów.