W jaki sposób sztuczna inteligencja (AI) jest stosowana w przemyśle? Jakie są zalety wykorzystania tej innowacyjnej technologii w produkcji? Które rozwiązania z zastosowaniem sztucznej inteligencji są w tej chwili dostępne i jakie są możliwości AI?

Według opracowania Federalnego Ministerstwa Gospodarki i Energii Niemiec (BMWi) na temat wykorzystania potencjału sztucznej inteligencji w sektorze produkcyjnym w Niemczech, szacuje się, iż w ciągu najbliższych pięciu lat AI osiągnie wartość dodaną brutto około 31,8 mld euro. Stanowi to około jedną trzecią całkowitego wzrostu produkcji przemysłowej. Do najważniejszych obszarów w przemyśle, w których stosuje się AI, należą obok marketingu i sprzedaży także serwis i obsługa klienta, jak również produkcja.

Przemysł wytwórczy obejmuje górnictwo, przetwórstwo, energetykę i zaopatrzenie w wodę, budownictwo, a także przedsiębiorstwa rzemieślnicze.

AI często jest wykorzystywana w produkcji, szczególnie w zakresie kontroli jakości, robotyki, sensorów, automatyzacji i zarządzania zasobami.

Tylko stała kontrola wewnętrzna i zewnętrzna może niezawodnie i trwale gwarantować najwyższą jakość produktu. Najwyższa jakość oznacza odpowiadanie na rosnące wymagania klientów, przestrzeganie międzynarodowych standardów i wyróżnianie się na tle konkurencji. Bez najnowocześniejszych technologii utrzymanie takich standardów produkcji i jakości byłoby niemożliwe.

Rozwiązaniem jest sztuczna inteligencja. Opracowane specjalnie w tym celu algorytmy AI obliczają najniższe koszty produkcji i pozwalają zapewnić najwyższą jakość produktu – i to trwale. Algorytmy przetwarzają dane, uwzględniając zmieniające się warunki i prognozy. Sztuczna inteligencja nie tylko optymalizuje procesy, ale także dostosowuje się z biegiem czasu – całkowicie bez przeprogramowywania, jak miało to miejsce w przeszłości. Monitorowanie i kontrola procesów produkcyjnych może odbywać się automatycznie, zgodnie z oficjalnymi standardami. Błędy produkcyjne są rejestrowane i przetwarzane przez AI w czasie rzeczywistym, aby uniknąć tego typu sytuacji w przyszłości. Dodatkowo, raporty z testów mogą być oceniane dzięki analizy tekstu z użyciem AI, zaś decydujące punkty zapewnienia jakości – odfiltrowane i włączone do systemu zapewniania jakości.

Zastosowanie elastycznych i przede wszystkim inteligentnych robotów znacznie zwiększa potencjał produkcyjny. Innowacyjne mechanizmy mogą reagować na różne warunki, dostosowywać się do sytuacji, uczyć się z nich i optymalizować swoje algorytmy.

Edge AI należy do kategorii najbardziej innowacyjnych inteligentnych czujników. Małe czujniki można zainstalować na przykład w maszynach produkcyjnych i za ich pomogą mierzyć odpowiednie wartości. Dużą zaletą technologii Edge AI jest fakt, iż sama natychmiast przetwarza i ocenia zmierzone dane w czasie rzeczywistym, co oznacza, iż algorytmy AI działają na czujnikach, a dane nie muszą być najpierw przesyłane do serwera, jak to miało miejsce w przypadku dotychczasowych rozwiązań technologicznych. Kolejnymi atutami jest szybka ocena danych, a także brak wymogu posiadania stabilnego połączenia z siecią. Błędy urządzenia mogą zostać zidentyfikowane na wczesnym etapie oraz naprawione, zanim wystąpi potencjalna usterka, dzięki czemu unika się przestojów w produkcji, zmniejsza koszty i ryzyko związane z prowadzeniem działalności produkcyjnej.

Inną formą inteligentnej technologii czujników jest określenie pozycji maszyn. Położenie maszyny lub pojazdu może być precyzyjnie wskazane bez konieczności wykonania preinstalacji.

Automatyzacja oznacza, iż zadania wykonywane są przez oprogramowanie bez poleceń wydawanych przez człowieka. W przypadku inteligentnej automatyzacji oprogramowanie symuluje procesy uczenia się ludzi, tzn. przyswaja informacje i stosuje je w praktyce. Algorytmy AI uczą się samodzielnie, podejmują decyzje i reagują na zmieniające się warunki.

Z pomocą sztucznej inteligencji nie tylko powtarzalne zadania i rutynowe procesy są w pełni automatyzowane, ale również złożone projekty mogą być realizowane lub przynajmniej wspierane. AI gromadzi, analizuje i łączy duże wolumeny danych, rozpoznaje kontekst i korelacje oraz optymalizuje procesy. Ułatwia to realizację zadań, maksymalizuje wydajność pracowników, poprawia wyniki, a także większa satysfakcję samych zatrudnionych. Dzięki sztucznej inteligencji pracownicy mogą koncentrować swoją uwagę na najistotniejszych aspektach swojej pracy.

Wiele kwestii warto rozważyć podczas planowania zarządzania zasobami. Nie należy marnować żadnych środków, proces powinien być jak najbardziej efektywny, a jego etapy możliwe do zrealizowania. Planowanie odbywa się przed rozpoczęciem projektu. Wówczas sporządzana jest prognoza mająca na celu maksymalną optymalizację i wydajność pracy, materiałów i budżetu, aby osiągnąć jak najwięcej przy minimalnych nakładach. Oprócz potencjalnych ograniczeń, prognoza musi uwzględniać również nieprzewidziane koszty i ryzyko.

Aby móc dokonać takiej prognozy, menadżer projektu musi bardzo dobrze znać cykl życia i cele przedsięwzięcia. Ponadto powinien on mieć dobry przegląd zasobów dostępnych w organizacji. Wiele zależy też od dobrego planu zarządzania zasobami. jeżeli nie został on przygotowany i w trakcie realizacji projektu okaże się, iż potrzebne jest więcej środków – przedsięwzięcie stanie się droższe.

Prognozowanie w oparciu o dane historyczne jest jedną z najważniejszych podstawowych kompetencji sztucznej inteligencji. Ta funkcja umożliwia efektywne zarządzanie projektem, wyciągnie wniosków z istniejących danych i uwzględnianie parametrów, które były dotychczas pomijane.

Sztuczna inteligencja zapowiada erę produktywności i innowacji. AI wyznacza nowe standardy dla szybkości, elastyczności i optymalizacji. Najistotniejszy jest jednak fakt, iż firmy, które zautomatyzowały swoje procesy, wyprzedzają swoją konkurencję i będą utrzymywać pozycję lidera na rynku, aby sprostać rosnącym oczekiwaniom swoich klientów.