Co już dziś potrafią algorytmy i w jaki sposób wytyczają właściwą drogę w labiryncie opcji? Prawie każdego dnia pojawiają się publikacje o nowych obszarach zastosowania sztucznej inteligencji. Jednak im więcej rozwiązań jest oferowanych na rynku, tym trudniej je analizować i wybierać spośród nich te najbardziej obiecujące. Dlatego opracowaliśmy proste metody pozwalające na zachowanie orientacji.
| REKLAMA |
 |
Możliwość szerokiego zastosowania sztucznej inteligencji już od zawsze szła w parze z różnorodnymi wyobrażeniami na temat jej roli w naszym świecie. Różne są oceny aktualnych osiągnięć sztucznej inteligencji. Podczas gdy dla wielu naukowców krokiem milowym jest właściwa interpretacja ręcznie zapisanych notatek, inni całkowicie bagatelizują takie umiejętności w porównaniu z intelektualnymi możliwościami człowieka, nieosiągalnymi dla żadnej maszyny. Kto ma rację?
Obie strony. Faktem jest, że systemy posiadające tzw. silną sztuczną inteligencję jeszcze nie istnieją. Wszystkie znane dziś zastosowania sztucznej inteligencji można scharakteryzować jako "słabe". Oznacza to, że zostały skonstruowane do wykonania określonego zadania i zoptymalizowane zgodnie ze zdefiniowanym scenariuszem. Tego rodzaju rozwiązań nie sposób dziś zliczyć, tym bardziej, że ich liczba stale rośnie.
Przedsiębiorstwa zainteresowane wprowadzeniem inteligentnych rozwiązań stoją przed trudnym zadaniem, aby znaleźć to właściwe, które przyniesie im najwięcej korzyści. Orientację może ułatwić zbiór pożądanych umiejętności podzielonych na kategorie. Kompetencje sztucznej inteligencji w odniesieniu do potrzeb przedsiębiorstw można bowiem podzielić na trzy kategorie: ocena, wyciąganie wniosków, działanie.
Ocena: opis aktualnego stanu
Algorytmy potrafią doskonale rozpoznawać i przedstawiać stan faktyczny na podstawie danych. Typowym przykładem może być interpretacja rachunków wejściowych do dalszego opracowania. Również wychwytywanie anomalii w obrębie danych masowych z produkcji nie stanowi żadnego problemu. Dodatkowo sztuczna inteligencja poddawana regularnym treningom pozwala na coraz szybszą ocenę, czy np. stan maszyny zbliża się do wartości krytycznej i podjęcie odpowiednich kroków zapobiegawczych.
Częścią treningu jest także nauka rozpoznawania obrazów. Jeżeli komputer jest w stanie przejąć kontrolę wzrokową linii produkcyjnej, oznacza to odciążenie pracowników i ogólną poprawę jakości. Dzięki temu komponenty zawierające usterki nie zostaną zamontowane, a źle wykonane artykuły nie trafią do sprzedaży.
Wyciąganie wniosków: określanie przyszłego zapotrzebowania
Szczegółowa analiza danych coraz częściej jest przeprowadzana przez algorytmy. Ich zastosowanie w modelach przygotowujących prognozy i zalecenia znacznie wykracza poza klasyczną konserwację predykcyjną. Za pomocą sztucznej inteligencji możliwe jest prognozowanie zbytu i sterowanie zaopatrzeniem w artykuły długoterminowe i materiały o dużej wartości, co stanowi niemałą zaletę wobec sytuacji, w jakiej znajdują się łańcuchy logistyczne na całym świecie. Również jakość w zakresie produkcji cechuje się dużym potencjałem do zastosowania sztucznej inteligencji. Dzięki niej dane sensoryczne mogą być na bieżąco analizowane i porównywane z wynikami kontroli jakości. Pozwala to na szybsze rozpoznanie błędów i ograniczenie liczby wadliwych produktów, a w efekcie umożliwia dokładniejsze skonfigurowanie parametrów maszyn i urządzeń produkcyjnych.
W zakresie zarządzania magazynami i organizacji serwisu dla klientów istnieją już liczne aplikacje sterowane sztuczną inteligencją. Dzięki nim pracownicy mogą w szybki i łatwy sposób uzyskać informacje potrzebne do przeprowadzenia akcji serwisowych. Technicy mają stały dostęp do bazy danych serwisu i wykorzystując istotne dane, mogą szybciej wykonywać naprawy i konserwacje.
Działanie: przeprowadzanie koniecznych prac
Na trzecim poziomie inteligentne systemy współdziałają z otoczeniem, uczą się na podstawie przeprowadzonych akcji i wyciągają wnioski na przyszłość, aby osiągnąć ustalony cel. Do tej kategorii zaliczyć można słynny przypadek AlphaGo. Ten samouczący się program w 2016 roku wywołał sensację jako pierwsza maszyna, która pokonała mistrza chińskiej gry planszowej Go. Dziś samouczące się roboty znajdują zastosowanie w wielu obszarach, również w przedsiębiorstwach produkcyjnych. Przykładem mogą być ramiona robotów, które są w stanie chwytać dotąd nieznane przedmioty i przy tym ich nie uszkadzać, ani nie upuszczać. Innym przypadkiem zastosowania tego rodzaju są pojazdy autonomiczne, czy też nielubiane wśród wielu użytkowników chatboty.
Również systemy ERP coraz chętniej sięgają po tego typu rozwiązania, np. sterowanie głosowe, czy inteligentny asystent. To jednak dopiero początek, a w nadchodzących latach możemy spodziewać się ofensywy technologicznej, ponieważ systemy ERP z pewnością będą bezpośrednio lub pośrednio, poprzez platformy zewnętrzne, czerpać z osiągnięć sztucznej inteligencji. Stanie się ona integralną częścią kluczowych procesów, aż do ich całkowitej automatyzacji. Eksperci z organizacji międzybranżowej Bitkom są przekonani, że sztuczna inteligencja jest przełomową technologią dla wszystkich gałęzi przemysłu. Dlatego przedsiębiorstwa nie powinny zwlekać i już dziś zdobywać własne doświadczenia.
Źródło: www.proalpha.com/pl
Obie strony. Faktem jest, że systemy posiadające tzw. silną sztuczną inteligencję jeszcze nie istnieją. Wszystkie znane dziś zastosowania sztucznej inteligencji można scharakteryzować jako "słabe". Oznacza to, że zostały skonstruowane do wykonania określonego zadania i zoptymalizowane zgodnie ze zdefiniowanym scenariuszem. Tego rodzaju rozwiązań nie sposób dziś zliczyć, tym bardziej, że ich liczba stale rośnie.
Przedsiębiorstwa zainteresowane wprowadzeniem inteligentnych rozwiązań stoją przed trudnym zadaniem, aby znaleźć to właściwe, które przyniesie im najwięcej korzyści. Orientację może ułatwić zbiór pożądanych umiejętności podzielonych na kategorie. Kompetencje sztucznej inteligencji w odniesieniu do potrzeb przedsiębiorstw można bowiem podzielić na trzy kategorie: ocena, wyciąganie wniosków, działanie.
Ocena: opis aktualnego stanu
Algorytmy potrafią doskonale rozpoznawać i przedstawiać stan faktyczny na podstawie danych. Typowym przykładem może być interpretacja rachunków wejściowych do dalszego opracowania. Również wychwytywanie anomalii w obrębie danych masowych z produkcji nie stanowi żadnego problemu. Dodatkowo sztuczna inteligencja poddawana regularnym treningom pozwala na coraz szybszą ocenę, czy np. stan maszyny zbliża się do wartości krytycznej i podjęcie odpowiednich kroków zapobiegawczych.
Częścią treningu jest także nauka rozpoznawania obrazów. Jeżeli komputer jest w stanie przejąć kontrolę wzrokową linii produkcyjnej, oznacza to odciążenie pracowników i ogólną poprawę jakości. Dzięki temu komponenty zawierające usterki nie zostaną zamontowane, a źle wykonane artykuły nie trafią do sprzedaży.
Wyciąganie wniosków: określanie przyszłego zapotrzebowania
Szczegółowa analiza danych coraz częściej jest przeprowadzana przez algorytmy. Ich zastosowanie w modelach przygotowujących prognozy i zalecenia znacznie wykracza poza klasyczną konserwację predykcyjną. Za pomocą sztucznej inteligencji możliwe jest prognozowanie zbytu i sterowanie zaopatrzeniem w artykuły długoterminowe i materiały o dużej wartości, co stanowi niemałą zaletę wobec sytuacji, w jakiej znajdują się łańcuchy logistyczne na całym świecie. Również jakość w zakresie produkcji cechuje się dużym potencjałem do zastosowania sztucznej inteligencji. Dzięki niej dane sensoryczne mogą być na bieżąco analizowane i porównywane z wynikami kontroli jakości. Pozwala to na szybsze rozpoznanie błędów i ograniczenie liczby wadliwych produktów, a w efekcie umożliwia dokładniejsze skonfigurowanie parametrów maszyn i urządzeń produkcyjnych.
W zakresie zarządzania magazynami i organizacji serwisu dla klientów istnieją już liczne aplikacje sterowane sztuczną inteligencją. Dzięki nim pracownicy mogą w szybki i łatwy sposób uzyskać informacje potrzebne do przeprowadzenia akcji serwisowych. Technicy mają stały dostęp do bazy danych serwisu i wykorzystując istotne dane, mogą szybciej wykonywać naprawy i konserwacje.
Działanie: przeprowadzanie koniecznych prac
Na trzecim poziomie inteligentne systemy współdziałają z otoczeniem, uczą się na podstawie przeprowadzonych akcji i wyciągają wnioski na przyszłość, aby osiągnąć ustalony cel. Do tej kategorii zaliczyć można słynny przypadek AlphaGo. Ten samouczący się program w 2016 roku wywołał sensację jako pierwsza maszyna, która pokonała mistrza chińskiej gry planszowej Go. Dziś samouczące się roboty znajdują zastosowanie w wielu obszarach, również w przedsiębiorstwach produkcyjnych. Przykładem mogą być ramiona robotów, które są w stanie chwytać dotąd nieznane przedmioty i przy tym ich nie uszkadzać, ani nie upuszczać. Innym przypadkiem zastosowania tego rodzaju są pojazdy autonomiczne, czy też nielubiane wśród wielu użytkowników chatboty.
Również systemy ERP coraz chętniej sięgają po tego typu rozwiązania, np. sterowanie głosowe, czy inteligentny asystent. To jednak dopiero początek, a w nadchodzących latach możemy spodziewać się ofensywy technologicznej, ponieważ systemy ERP z pewnością będą bezpośrednio lub pośrednio, poprzez platformy zewnętrzne, czerpać z osiągnięć sztucznej inteligencji. Stanie się ona integralną częścią kluczowych procesów, aż do ich całkowitej automatyzacji. Eksperci z organizacji międzybranżowej Bitkom są przekonani, że sztuczna inteligencja jest przełomową technologią dla wszystkich gałęzi przemysłu. Dlatego przedsiębiorstwa nie powinny zwlekać i już dziś zdobywać własne doświadczenia.
Źródło: www.proalpha.com/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.
Infrastruktura w punkcie zwrotnym - 5 prognoz kształtujących AI, odporność i suwerenność danych w 2026 roku
W 2026 roku zyskają firmy, które traktują infrastrukturę nie jako obszar generujący koszty, lecz ja… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
Jak Cisco pomaga Europie spłacić dług technologiczny w krytycznej infrastrukturze sieciowej
Cyfryzacja, rozwój sztucznej inteligencji i nadchodzące komputery kwantowe wymagają od Europy stabi… / Czytaj więcej
MŚP inwestują w AI, kompetencje pracowników nadal wyzwaniem
Europejskie małe i średnie firmy coraz śmielej inwestują w sztuczną inteligencję, ale to kompetencj… / Czytaj więcej
AP EU AI Cloud: nowy standard suwerennej chmury i AI dla europejskich organizacji
SAP EU AI Cloud to zapowiedziana 27 listopada 2025 r. platforma, która łączy dotychczasowe inicjaty… / Czytaj więcej
