Narzędzia AI w zarządzaniu produkcją.

Sektor przemysłowy ze względu na swoją specyfikę cechuje się znacznym potencjałem optymalizacji poszczególnych procesów wytwórczych. Zaawansowane AI ma na celu zatem nie tylko usprawnienie danego fragmentu procesu produkcyjnego. To szerokie pole do zastosowania mechanizmów AI. Optymalizacja procesów przemysłowych za pomocą sztucznej inteligencji może mieć na celu zwiększenie wydajności, zmniejszenie kosztów, poprawę jakości czy uelastycznienie całego procesu. To również możliwość analizowania wielkich zbiorów danych pochodzących z najróżniejszych sensorów. Głęboko usieciowione w jeden spójny, inteligentny, autonomiczny system zdolny do sterowania produkcją pozwala na przewidywanie wystąpienia błędu, uczenie się na błędach, kontrolę i polepszanie jakości, konserwację urządzeń czy wreszcie planowanie i zarządzanie zapasami w złożonych procesach logistyczno-magazynowych.

Do czego służy sztuczna inteligencja w zarządzaniu produkcją?

Predykcja awarii maszyn w czasie rzeczywistym:

• Rozpoznawanie wzorców zachowania maszyn i przewidywania możliwych awarii w oparciu o modele sztucznej inteligencji w oparciu o dane historyczne;
• Predykcyjne utrzymanie ruchu (konserwacja predykcyjna), czyli zapobieganie awariom i przestojom poprzez znaczące zmniejszanie prawdopodobieństwa ich wystąpienia;
• Prognoza zatrzymania maszyn na podstawie danych z czujników.

Dokładne prognozowanie sprzedaży:

• Automatyczne tworzenie planów sprzedaży w oparciu o prognozy sprzedaży poszczególnych asortymentów, indeksów, rodzin produktów;
• Tworzenie prognoz uwzględniających różne scenariusze zmian sprzedaży w zależności od zmian koniunktury.

Precyzyjna kontrola jakości:

• Wykrywanie zależności i anomalii mogących wpływać na jakość produktów dzięki algorytmom AI, automatycznie analizujących duże ilości zdefiniowanych danych;
• Wykrywanie wad praktycznie 100% znajdujących się w produkcji egzemplarzy danego towaru poprzez wykorzystanie w czasie rzeczywistym opartych na AI systemów wizyjnych do analizy obrazów.

Dynamiczne planowanie zakupów i produkcji:

• Automatycznie generowane plany zakupu surowców i materiałów produkcyjnych, budowane na podstawie modeli sprzedaży;
• Dane do planowania powstające w oparciu o prognozy popytu i podaży, uzyskane od mechanizmów AI;
• Modele optymalnego planowania stanów magazynowych, generowane na podstawie danych analizowanych przez sztuczną inteligencję.

Zaawansowane zarządzanie zapasami przedsiębiorstwa i optymalizacji łańcucha dostaw:

• Analizowanie za pomocą AI danych dotyczących przedsiębiorstwa i globalnej sytuacji w danym sektorze, aby zaproponować alternatywnych dostawców na najbliższe zamówienie;
• Dokonywanie precyzyjnych predykcji, tworzenie prognoz i planów zapotrzebowania na określone elementy, przy jednoczesnym znalezieniu źródeł ich pozyskania dla firmy;
• Planowanie procesu transportu czy procesów spedycyjno-logistycznych.

Pozostałe kluczowe wskaźniki:

• Generowanie prognoz finansowych, automatyzacja procesu budżetowania, optymalizacja kampanii marketingowych itd.;
• Obsługa i zarządzanie robotami produkcyjnymi, które są w stanie zastępować ludzi w wykonywaniu najcięższych, powtarzalnych lub wymagających największej precyzji zadań;
• Customizacja wyrobów, dostosowanie ich do konkretnych potrzeb odbiorcy na podstawie analizy popytu i zachowań klientów, projektowanie dopasowanych do ich preferencji spersonalizowanych rozwiązań produktowych.

Jak działa AI w zarządzaniu produkcją?

Istota procesu zarządzania produkcją przez AI polega na rozpoczęciu planowania operacji produkcyjnych i analizie danych prognostycznych. Obejmuje zadania związane z wykorzystaniem prognoz AI do dostosowania planów produkcji. Na podstawie historycznej realizacji produkcji przeprowadza się obliczenia modelu AI, prognozującego kierunek rozwoju poszczególnych procesów. Dane te są analizowane w celu przewidywania przyszłych wyników. Proces planowania, harmonogramowania i analizy danych produkcyjnych w modelu AI odbywa się w cyklach dostosowanych do specyfiki organizacji oraz działu produkcji. Pozwala to na optymalizację procesów produkcyjnych i adaptację do zmieniających się warunków. Integracja danych z różnych modułów umożliwia korygowanie planów produkcyjnych, dzięki czemu zwiększa się adaptacyjność i elastyczność procesu produkcyjnego.

Algorytmy AI służące przewidywaniu przyszłych zjawisk, zdarzeń lub wartości na podstawie danych historycznych i aktualnych, ułatwiają prognozowanie dostępności operatorów z uwzględnieniem ich kompetencji. W oparciu o historyczne wskaźniki dotyczące sezonowości, planowanych urlopów i potencjalnych wzrostów absencji, dokonuje się elastyczne planowanie kalendarza pracy. Umożliwia to lepsze przewidywanie trendów i zarządzanie zasobami ludzkimi, minimalizując ryzyko przestojów i zwiększając płynność procesów produkcyjnych. Wykorzystanie sztucznej inteligencji, wraz z mechanizmami głębokiego uczenia się, pozwoliło w pewien sposób „ulżyć” czynnikowi ludzkiemu, przenosząc część ciężaru decyzyjnego na maszyny, które są w stanie wykonywać nie tylko zadane im polecenia w formie zaprogramowanych wcześniej przez człowieka algorytmów, ale także mogą same zbierać różnorodne parametry za pomocą sensorów i je analizować, przewidywać i podejmować autonomicznie decyzje.

AI w przemyśle  – krótkie résumé.

Spróbujmy sformułować receptę na sukces w zarządzaniu produkcją. Wiemy już, że zastosowanie robotów i inteligentnych systemów w nowoczesnych fabrykach pozwala na redukcję kosztów operacyjnych oraz eliminację kosztownych przestojów. Regularne aktualizowanie systemów i wykorzystanie zaawansowanych technologii, wpływa na wzrost wydajności maszyn. Dodajmy do tego algorytmy sztucznej inteligencji, które analizują dane produkcyjne w czasie rzeczywistym i wspierają podejmowanie decyzji dotyczących optymalizacji produkcji i minimalizacji strat. Wszystkie  te inteligentne rozwiązania, które uwzględniają indywidualne potrzeby produkcji, dostosowują procesy do dynamicznych wymagań rynku. Czynniki te podnoszą efektywność operacyjną, wspieraną dodatkowo efektywnym łańcuchem dostaw, wykreowanym na podstawie wskazań AI.

Chcesz zatem przygotować firmę do skalowania i rozwoju w erze nowych technologii związanych ze sztuczną inteligencją i poprawić operatywność swojego biznesu? Odpowiedzią na twoje potrzeby jest AI. AI jest kolejną z wielu technologii, takich jak linia przemysłowa, komputery czy usieciowione roboty przemysłowe, które pozwalają wytwarzać coraz wydajniej coraz większe ilości coraz lepszych jakościowo dóbr, po coraz niższym koszcie. To model idealny. Pamiętaj, że AI to tylko narzędzie, a fundament działania organizacji cały czas stanowi czynnik ludzki. Przynajmniej tak było do tej pory…