V tomto článku se zaměříme na konkrétní případy použití a zdůrazníme, jak umělá inteligence mění výrobu, prozkoumáme její dopad na způsob, jakým vyrábíme, sestavujeme a dodáváme výrobky.

Simulace s digitálním dvojčetem, předvídání nabídky a poptávky

Pomocí umělé inteligence se vyvíjejí sofistikované modely digitálních dvojčat. Tyto digitální repliky fyzických výrobních systémů umožňují simulaci, monitorování a optimalizaci v reálném čase. Využitím digitálních dvojčat získávají výrobci možnost virtuálně testovat a zdokonalovat své procesy, čímž se snižují prostoje a zvyšuje celková efektivita. Umělá inteligence tyto modely průběžně aktualizuje, čímž zajišťuje jejich přesnost a odráží neustále se měnící výrobní prostředí.

Díky digitálnímu dvojčeti mohou také výrobci získat cenné poznatky a přizpůsobit se měnícím se požadavkům trhu. A využitím umělé inteligence v rámci předvídání dodávek a poptávky, plánování a optimalizace plánování mohou výrobci dosáhnout maximální efektivity. Integrace umělé inteligence s předpovídáním poptávky zvyšuje přesnost předpovědí.

Předpovídání poptávky je klíčovou součástí moderní výroby. Například zákazníci, jejichž prodej je závislý na klimatických podmínkách – jako je potravinářský a nápojový průmysl – mohou očekávat zvýšení přesnosti předpovědi až o 78 % ve srovnání se stávajícími modely plánování poptávky. Předpověď poptávky řízená událostmi, která je poháněna vnějšími faktory, jako je například vývoj počasí, využívá sílu umělé inteligence k předvídání změn v poptávce, které by jinak mohly být přehlédnuty. Zohledněním těchto faktorů se mohou výrobci efektivněji připravit na změny na trhu.

Rovněž řízení dodavatelského řetězce je komplexní proces, ve kterém hraje umělá inteligence zásadní roli. Díky pokročilým algoritmům a schopnostem analýzy dat pomáhá AI optimalizovat tuto složitou síť předpovídáním průběhu poptávky, řízením úrovně zásob a navrhováním efektivních logistických tras. Tím, že zaujímá proaktivní postoj, AI zajišťuje, aby výrobci minimalizovali zpoždění nebo vznik nadměrných zásob. Díky tomu je proces dodavatelského řetězce celkově účinnější a efektivnější.

Zmírnění složitého uspořádání pomocí optimalizace plánování

Jednou z největších provozních výzev v průmyslu je řízení složitých linek. Integrace umělé inteligence však i zde představuje řadu příležitostí k optimalizaci a zlepšení. Pokročilé systémy pro optimalizaci plánování a rozvrhování již nabízí možnosti vizuálního plánování a předvídání výroby na bázi AI.

Kromě toho se umělá inteligence rozšiřuje i do oblasti předvídání zásob a jejich umístění, což je klíčový prvek pro dosažení efektivity výroby. Pomocí AI mohou výrobci usnadnit optimalizaci procesů, využívat pokročilé algoritmy k důkladnému zkoumání dat a určování oblastí pro zlepšení, což v konečném důsledku vede ke zvýšení efektivity, snížení plýtvání a úspoře energie.

Umělá inteligence je víc než jen technologický nástroj. Transformuje totiž výrobu v efektivnější, udržitelnější a bezpečnější odvětví. Výhody AI se rozšiřují například na autonomní vozíky, které mohou řídit manipulaci s materiálem a posunout provoz v dílnách na novou úroveň. AI také zjednodušuje tvorbu kontrolních seznamů údržby majetku a poskytuje neocenitelné informace o řízení výkonnosti prostředků (APM), což umožňuje přechod od plánované ke skutečně předvídatelné údržbě.

Snížení odpadu a zajištění kontroly kvality

Minimalizace průmyslového odpadu zůstává i nadále velkým problémem. Průmyslový odpad z výroby totiž představuje nejméně 50 % odpadu vznikajícího v celosvětovém měřítku. Pro řešení tohoto problému se jako slibné řešení objevila umělá inteligence, která umožňuje dosáhnout křehké rovnováhy mezi kontrolou kvality a snižováním množství odpadu tím, že zvyšuje naši schopnost činit složitá rozhodnutí. Díky systémům poháněným umělou inteligencí mohou nyní výrobci optimalizovat své operace a přijímat informovanější rozhodnutí, což vede ke snížení množství odpadu a zvýšení efektivity.

Klíčová aplikace je například v oblasti kontroly kvality, kde mají hlavní slovo systémy počítačového vidění řízené umělou inteligencí. Tyto systémy důsledně kontrolují výrobky, čímž udržují standard vysoce kvalitní výroby a zároveň snižují potřebu pracných manuálních kontrol.

Monitorování procesů je další oblastí, která se hodí pro použití umělé inteligence a nabízí kontrolu výrobních procesů v reálném čase. Umělá inteligence průběžně analyzuje datové toky, identifikuje běžné vzorce a vyvíjí své chápání toho, co představuje anomálie. Tato schopnost samoučení jí umožňuje proaktivně detekovat a upozorňovat operátory na vznikající problémy, což umožňuje výrobcům přijímat nápravná opatření dříve, než ovlivní výrobu.

Jak může umělá inteligence pomoci vašemu podniku

Přestože všechny uvedené případy použití umělé inteligence se již stávají dostupnými, jejich význam se u jednotlivých výrobců liší a liší se i způsob, jakým je chtějí využít. Jak tedy začít?

• Uvědomte si zásadní význam kvalitních dat, protože ta jsou základem pro informovaná rozhodnutí, optimalizaci procesů a kvalitu výrobků. Poté zaveďte opatření, aby data byla přesná.
• Vyhodnoťte své procesy a vytvořte strategický plán, přičemž upřednostněte ty, u nichž má integrace umělé inteligence největší potenciál návratnosti investic.
• Identifikujte místa vhodná pro sledování anomálií pomocí AI, čímž získáte neocenitelné poznatky o jejich příčinách a umožníte jejich snížení.

Přeloženo a redakčně upraveno z materiálu společnosti IFS (https://blog.ifs.com)
Překlad Michaela Králová, manažerka marketingu a obchodu ve společnosti CDC Data s.r.o.