Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji odgrywają coraz większą rolę w transformacji cyfrowej przedsiębiorstw. Mogą być bowiem cennym wsparciem w wielu obszarach działalności, od marketingu przez finanse aż po zaawansowane procesy produkcyjne. Na pierwszy rzut oka, wdrożenie AI może wydawać się prostym zadaniem, zwłaszcza jeśli w głowie mamy popularne narzędzia. Rzeczywistość wdrożenia sztucznej inteligencji w sektorze przemysłowym, szczególnie w produkcji, jest jednak bardziej skomplikowana. W końcu warto pamiętać, że AI jest tak inteligentna, jak dane, którymi dysponuje.
| REKLAMA |
 |
- Jakie wyzwania stoją przed zakładami produkcyjnymi w zakresie wdrożenia AI?
- Czy automatyzacja zbierania danych dla skutecznego wdrożenia sztucznej inteligencji jest naprawdę tak istotna?
- Jak przygotować się do wdrożenia AI w Twoim zakładzie produkcyjnym? AI dla marketingu – wdrożenie proste jak drut
W niektórych przypadkach implementacja rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji jest stosunkowo łatwa. Narzędzia AI, które wspierają działania marketingowe, często korzystają z ogólnodostępnych danych i nie wymagają skomplikowanej infrastruktury. Przykładem mogą być rozwiązania do:
- generowania treści – artykułów, postów, opisów produktów czy artykułów na blogi;
- analizy serwisów społecznościowych – pomagają firmom zrozumieć, co przyciąga uwagę konsumentów;
- tworzenia grafik i wideo.
Wykorzystanie AI w analizie danych finansowych
Sztuczna inteligencja może być skuteczna w analizie danych finansowych, nawet jeśli w firmach są one różnie uporządkowane. Niektóre marki mają dane dobrze zorganizowane w systemach informatycznych, inne w różnych arkuszach kalkulacyjnych. Rozdzielczość tych danych również bywa różna – od szczegółowej rejestracji każdej godziny pracy pracownika po jedynie przychodzące i wychodzące faktury. AI jest jednak w stanie wspierać przedsiębiorstwa, pomagając w wyciąganiu chociaż podstawowych wniosków z tych danych.
Szybka analiza na wewnętrznej dokumentacji
Kolejnym sposobem wdrożenia sztucznej inteligencji w firmie jest wykorzystanie modeli językowych do analizy wewnętrznej dokumentacji. Przedsiębiorstwa mogą stworzyć model działający podobnie do ChatGPT, który jednak bazuje na wewnętrznych dokumentach zakładu produkcyjnego. Wyobraźmy sobie sytuację, w której model językowy jest zbudowany na podstawie dokumentacji firmowej przechowywanej na serwerze lub w chmurze. Taki model uczy się zawartości tych dokumentów i pomaga pracownikom szybko znaleźć odpowiedzi na pytania dotyczące konkretnych projektów czy procesów, bez konieczności ręcznego przeszukiwania ogromnej ilości. Przykładowo, rozwiązanie AI może odpowiedzieć na pytanie: "Jak w projekcie X, który realizowaliśmy w 2022 roku, rozwiązaliśmy dany problem?"
Model językowy, który nauczył się treści firmowych dokumentów, jest w stanie udzielić precyzyjnych odpowiedzi, podobnie jak ChatGPT. Implementacja takiego rozwiązania jest stosunkowo prosta i może znacząco usprawnić pracę zespołów, przede wszystkim oszczędzając czas.
Wyższy poziom AI w przemyśle
Kiedy przechodzimy do sektora B2B i przemysłu, wyzwania związane z implementacją AI stają się bardziej złożone. W firmach produkcyjnych dane są bowiem bardziej zróżnicowane i skomplikowane niż w innych branżach. Poza danymi finansowymi i know-how, obejmują także informacje o magazynach i procesach produkcyjnych. Przykładem mogą być dane dotyczące lokalizacji towarów w magazynie, optymalnego sposobu ich składowania czy sekwencji wydawania.
Automatyzacja obiegu danych
Najtrudniejszym etapem jest jednak sam proces wytwórczy. Aby miał sens, musimy najpierw zautomatyzować obieg danych i zadbać o dużo większą rozdzielczość. Oznacza to, że podstawowe informacje, takie jak liczba wykonanych sztuk w danym dniu, liczba sztuk wykonanych na danej maszynie lub u danego operatora, braki, surowce pobrane itp., nie są wystarczające. Potrzebujemy dużo bardziej szczegółowych informacji.
Ponadto większość firm produkcyjnych gromadzi dane co osiem godzin. Dzięki temu wiemy, ile i co wyprodukowano, ile pobrano surowca, ile było wadliwego towaru, a ile pełnowartościowego. Jednak taka rozdzielczość informacji nie jest wystarczająca, aby sztuczna inteligencja mogła działać skutecznie.
Warto także pamiętać, że nawet szerokie informacje, które nie są zbierane automatycznie, mogą być obarczone błędami. Jeśli sztuczna inteligencja będzie w posiadaniu błędnych danych, a próbka nie będzie duża, AI nie będzie w stanie tego skorygować.
Aby wdrożenie sztucznej inteligencji miało sens, musimy dysponować dokładnymi, automatycznymi danymi. Należy także skoncentrować się na tym, jak zapewnić dużo większą ich rozdzielczość. Mogą to być informacje związane bezpośrednio z procesem wytwórczym, takie jak jakość i efektywność wytwarzania.
Jeśli posiadamy automatyczne dane, to:
- eliminujemy czynnik ludzki, co zwiększa dokładność i rozdzielczość danych;
- umożliwiamy tworzenie korelacji z innymi informacjami.
Maszyna wyprodukowała określoną liczbę sztuk na danej zmianie. Przeliczając wyprodukowaną ilość przez czas, uzyskamy czas cyklu. Jeśli czas cyklu się zgadza, jest dobrze. Jeśli nie, trzeba znaleźć przyczynę. Może maszyna produkowała krócej z powodu awarii lub wydłużył się czas cyklu przez zużycie narzędzia. Sytuację można przedstawić na przykładzie zwykłego odkurzacza – jeśli będzie zapchany – dłużej będzie wciągać kurz, a w pewnym momencie przestanie go wciągać. Jeśli nóż nie jest ostry, będzie dłużej kroić niż dobrze naostrzony. Tak samo jest w maszynach i urządzeniach produkcyjnych.
Jednak większa rozdzielczość informacji pozwoli rozwiązaniu AI na korelacje i wyciągnięcie informacji o przyczynie nieodpowiedniego czasu cyklu. Podobnie jest z efektywnością i parametrami jakościowymi. Jeśli składowanie parametrów jakościowych odbywa się często, możemy znaleźć wiele korelacji. Sztuczna inteligencja lubi dane Dokonując samodzielnych analiz, możemy stwierdzić, że danych jest za dużo, aby coś z nimi zrobić. Jednak AI potrzebuje dużych ilości danych. Na podstawie składowanych informacji i szerokiej historii, sztuczna inteligencja może dostarczać sugestii dotyczących zmian.
Na przykład:
- Może podpowiedzieć, na której maszynie lepiej produkować, opierając się na historii sukcesów maszyn.
- Może zasugerować, że warto zmienić urządzenie do produkcji konkretnego wyrobu.
- Możemy wdrożyć predykcyjne utrzymanie ruchu, przewidując awarie na podstawie korelacji różnych zjawisk, które historycznie przyczyniły się do awarii.
Predykcyjne utrzymanie ruchu – przykład
Przykładem może być monitorowanie parametrów lepkości oleju i temperatury oraz ich wpływ na awarie. Wychwytywanie takich sytuacji wcześniej pozwoli zapobiec awariom maszyn. Dzięki dużej rozdzielczości danych, AI umożliwia natychmiastową analizę. Nie musimy analizować danych manualnie, co jest czasochłonne i pracochłonne. AI może wysyłać konkretne informacje i raporty, na co powinniśmy zwrócić uwagę.
Zbadane potrzeby rynkowe
Chcąc poznać realne potrzeby przemysłu względem rozwiązań AI oraz potwierdzić swoje obawy, przeprowadziłem ankietę o wpływie AI na rozwój zakładu przemysłowego. Ponad 80% odpowiedzi była twierdząca. Respondenci niemal jednogłośnie uważają, że wdrożenie AI w ich zakładzie pozwoliłoby na większy rozwój przedsiębiorstwa. Podczas rozmów z klientami także wiele osób zwracało uwagę na chęć wdrożenia systemów predykcyjnego utrzymania ruchu lub harmonogramowania produkcji opartych na AI. Okazało się jednak, że firmy nie dysponują wystarczającą rozdzielczością informacji, aby rozpatrywać takie rozwiązania.
Źródło: www.explitia.pl
Najnowsze wiadomości
Kwantowy przełom w cyberochronie - nadchodząca dekada przepisze zasady szyfrowania na nowo
Przez długi czas cyfrowe bezpieczeństwo opierało się na prostym założeniu: współczesne komputery potrzebowałyby ogromnych zasobów i wielu lat, aby złamać silne algorytmy szyfrowania. Rozwój technologii kwantowej zaczyna jednak tę regułę podważać, a eksperci przewidują, że w perspektywie 5–10 lat może nadejść „dzień zero”. Jest to moment, w którym zaawansowana maszyna kwantowa będzie w stanie przełamać większość aktualnie stosowanych zabezpieczeń kryptograficznych w czasie liczonym nie w latach, lecz w godzinach.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
F5 rozszerza portfolio bezpieczeństwa o narzędzia do ochrony systemów AI w środowiskach enterprise
F5 ogłosiło wprowadzenie dwóch nowych rozwiązań - F5 AI Guardrails oraz F5 AI Red Team - które mają odpowiedzieć na jedno z kluczowych wyzwań współczesnych organizacji: bezpieczne wdrażanie i eksploatację systemów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Nowa oferta łączy ochronę działania modeli AI w czasie rzeczywistym z ofensy
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy eksperymentów do codziennych procesów biznesowych. Nowe rozwiązania w ramach AI Data Cloud integrują modele AI bezpośrednio z danymi, narzędziami deweloperskimi i warstwą semantyczną. Partnerstwo z OpenAI, agent Cortex Code, Semantic View Autopilot oraz rozwój Snowflake Postgres pokazują, jak budować skalowalne, bezpieczne i mierzalne wdrożenia AI w skali całej organizacji.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Migracja z SAP ECC na S4 HANA: Ryzyka, korzyści i alternatywne rozwiązania
W ostatnich latach wiele firm, które korzystają z systemu SAP ECC (Enterprise Central Component), stoi przed decyzją o przejściu na nowszą wersję — SAP S4 HANA. W obliczu końca wsparcia dla ECC w 2030 roku, temat ten staje się coraz bardziej aktualny. Przemiany technologiczne oraz rosnące oczekiwania związane z integracją nowych funkcji, jak sztuczna inteligencja (AI), skłaniają do refleksji nad tym, czy warto podjąć tak dużą zmianę w architekturze systemu. Przyjrzyjmy się głównym powodom, dla których firmy rozważają migrację do S4 HANA, ale także argumentom, które mogą przemawiać za pozostaniem przy dotychczasowym systemie ECC, przynajmniej na krótki okres.
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Ponad połowa cyberataków zaczyna się od błędu człowieka
Ponad 2/3 firm w Polsce odnotowała w zeszłym roku co najmniej 1 incydent naruszenia bezpieczeństwa . Według danych Unit 42, zespołu analitycznego Palo Alto Networks, aż 60% ataków rozpoczyna się od działań wymierzonych w pracowników – najczęściej pod postacią phishingu i innych form inżynierii społecznej . To pokazuje, że w systemie ochrony organizacji pracownicy są kluczowym ogniwem – i że firmy muszą nie tylko edukować, ale też konsekwentnie egzekwować zasady cyberhigieny. Warto o tym pamiętać szczególnie teraz, w październiku, gdy obchodzimy Europejski Miesiąc Cyberbezpieczeństwa.
MES - holistyczne zarządzanie produkcją
Nowoczesna produkcja wymaga precyzji, szybkości i pełnej kontroli nad przebiegiem procesów. Rosnąca złożoność zleceń oraz presja kosztowa sprawiają, że ręczne raportowanie i intuicyjne zarządzanie coraz częściej okazują się niewystarczające. Firmy szukają rozwiązań, które umożliwiają im widzenie produkcji „na żywo”, a nie z opóźnieniem kilku godzin czy dni. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają narzędzia, które porządkują informacje i pozwalają reagować natychmiast, zamiast po fakcie.
Technologie na żądanie zyskują na popularności, ale za jaką cenę?
W erze dynamicznej transformacji cyfrowej organizacje coraz chętniej sięgają po technologie dostępn… / Czytaj więcej
Jaki serwer dla ERP, CRM czy BI? VPS, dedykowany, chmura a może on-premise?
Wybór właściwej infrastruktury serwerowej dla systemów ERP, CRM czy Business Intelligence to jedna… / Czytaj więcej
Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?
Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozprosz… / Czytaj więcej
Nowe narzędzie, nowe możliwości – Adrian Guzy z CTDI o innowacyjności, kulturze pracy z danymi i analityce w Microsoft Fabric
W nowej siedzibie CTDI w Sękocinie Starym pod Warszawą tafle szkła odbijają poranne słońce, a wnętr… / Czytaj więcej
Hiperautomatyzacja: kolejny etap rewolucji czy buzzword?
Automatyzacja to już nie tylko boty i proste skrypty – kolejnym krokiem jest hiperautomatyzacja, kt… / Czytaj więcej
Jak agenci AI zrewolucjonizują przemysł, zwiększą produktywność i obniżą koszty
Obecnie każda firma chce być firmą AI, ale według McKinsey tylko 1% przedsiębiorstw uważa, że osiąg… / Czytaj więcej
