Hlavní strana -> Časopis IT Systems -> Rok 2025 -> IT Systems 10/2025 -> Řízení chytré továrny: Lidé, metody a umělá inteligence
IT SYSTEMS 10/2025 , Plánování a řízení výroby , AI a Business Intelligence

Řízení chytré továrny: Lidé, metody a umělá inteligence

Olena Domanska

Slovo „výroba“ může stále vyvolávat představu hlučných strojů a špinavých dílen. Tento obraz však s přirozeným vývojem postupně mizí. Moderní výrobní hala už rozhodně není chaoticky vypadající montážní linka, ale spíše dokonale sehraný orchestr. Pokroky v řízení výroby a údržby vycházejí ze spojení tří prvků: kvalifikovaných lidí, osvědčených metod řízení výroby a nových technologií.


Lidský faktor

Ještě než před instalací prvního senzoru nebo spuštění algoritmu, musí být položen stabilní základ. Tím základem jsou lidé a kultura, ve které pracují. Digitální transformace a Průmysl 4.0 přinesly do výrobního managementu nové rozměry a proměnily pohled na lidskou roli. Pracovníci jsou dnes stále častěji vnímáni jako partneři inteligentních systémů.
Jen pro představu: zaměstnanost v americkém výrobním průmyslu dlouhodobě klesá. Ke konci roku 2024 tvořilo přibližně 8 % celkové zaměstnanosti, oproti svému vrcholu 38,9 % v roce 1943.
Proto se dnes hodnota pracovníků v moderní výrobě neměří jen jejich manuální zručností, ale hlavně kognitivním přínosem. Právě oni totiž řeší výjimky označené umělou inteligencí a uplatňují svou hluboké odborné znalosti při řešení problémů, které algoritmus AI nedokáže vyřešit.
Pod touto novou rolí, často označovanou jako „Operátor 4.0“, si představme pracovníka, který je vyzbrojen a posílen technologií. Používá rozšířenou realitu (AR) při složité údržbě, spolupracuje s roboty při montáži a činí kvalifikovaná rozhodnutí na základě prediktivní analytiky poháněné AI.
 

Osvědčené metody

S posíleným týmem můžete zavádět prověřené metodiky, které poskytují strukturovaný přístup k dosahování vynikající kvality. Tyto klasické rámce se navzájem nevylučují a často fungují nejlépe společně:
  • Lean Manufacturing. Základní princip Lean je nadčasový: eliminace plýtvání. Pomocí nástrojů, jako je mapování hodnotového toku (Value Stream Mapping), lze vizualizovat každý krok procesu od suroviny po finální produkt, identifikovat a odstranit činnosti, které nepřidávají hodnotu.
  • Six Sigma. Zatímco Lean se zaměřuje na tok, Six Sigma se soustředí na kvalitu a konzistenci. Jejím cílem je snížit variabilitu procesů a počet vad na statisticky zanedbatelnou úroveň. Datově řízený cyklus DMAIC (define - measure - analyze - improve - control) poskytuje vědecký přístup k řešení problémů založený na důkazech, nikoliv na intuici.
  • Total Productive Maintenance (TPM). TPM mění základní způsob myšlení od reaktivního přístupu („jestli se to rozbije, oprav to“) k proaktivní kultuře („každý je zodpovědný za spolehlivost“). Umožňuje specializovaným týmům údržby soustředit se na složitější preventivní a prediktivní úkoly.
Tyto metodiky jsou bohaté na data a generují obrovská množství informací o časech, cyklech, mírách vad a celkovém stavu zařízení. Dříve bylo zpracování těchto dat velmi komplikovaným a manuálním úkolem, který často pracovníky přetěžoval .Toto je však bod, ve kterém nastupuje AI jako skutečný a výkonný katalyzátor kvalitativní změny.

AI jako násobitel výkonu

V roce 2024 dosáhl globální trh s AI ve výrobě odhadované hodnoty 4,2 miliardy USD. Očekává se, že od roku 2025 do roku 2034 poroste meziročním tempem 31,2 %. Výrobní manažeři nyní mohou spolupracovat se systémy AI, které zpracovávají obrovské objemy provozních dat a odhalují vzorce a souvislosti, jež by bylo manuálně nemožné rozpoznat. Pokročilá analytika umožňuje kvalifikovanější rozhodování o alokaci zdrojů, plánování kapacit a optimalizaci procesů. Technologie pomáhá při analýze informací z více zdrojů.
Klíčové oblasti, kde AI přináší hodnotu:
  • Prediktivní údržba a hodnota aktiv
  • Kontrola kvality
  • Plánování a rozvrhování výroby
  • Optimalizace dodavatelského řetězce
  • Energetický management a udržitelnost
  • Prognózování zásob a poptávky
  • Zákaznický servis
Role AI ve výrobním managementu se bude nadále rozšiřovat s tím, jak budou technologie dozrávat a rozvíjet se schopnosti organizací. Budoucí vývoj se pravděpodobně zaměří na sofistikovanější spolupráci člověka a AI, autonomní rozhodování při rutinních operacích a integraci napříč celým hodnotovým řetězcem.

Jak začít s AI – jednoduché kroky:

  1. Zhodnoťte současné procesy. Projděte stávající pracovní postupy údržby a výroby a identifikujte oblasti, kde může AI přinést největší přínos (např. časté poruchy, slabá místa).
  2. Sbírejte a integrujte data. Zvažte možnost propojení dat z IoT senzorů s historickými záznamy údržby, výrobními plány či dalšími relevantními daty. Důležitá je kvalita a konzistence dat.
  3. Vyberte a natrénujte AI model. Zvolte vhodné technologie AI a natrénujte model na historických i aktuálních datech.
  4. Implementujte a monitorujte řešení. Sledujte výkon AI řešení, porovnávejte předpovědi se skutečnými výsledky a podle potřeby upravujte model pro zlepšení přesnosti.
  5. Automatizujte a optimalizujte procesy. Využijte nové poznatky k automatizaci plánování údržby a úpravě výrobních parametrů v reálném čase pro maximální efektivitu.

Budování továrny budoucnosti

Budoucnost patří výrobcům, kteří dokážou spojit lidskou kreativitu s řešeními poháněnými umělou inteligencí a automatizačními technologiemi. Organizace, které této rovnováhy dosáhnou, budou schopny se přizpůsobit měnícím se tržním podmínkám a dlouhodobě si udržet vysokou provozní kvalitu.
 
Olena Domanska
Autorka článku je vedoucí oddělení AI ve společnosti Avenga, kde vede vývoj generativních a agentních AI řešení pro globální podnikové klienty v různých odvětvích včetně průmyslové výroby. Vystudovala matematiku a přináší přes 10 let zkušeností v oblasti AI a datově řízených technologií.
Chcete získat časopis IT Systems s tímto a mnoha dalšími články z oblasti informačních systémů a řízení podnikové informatiky? Objednejte si předplatné nebo konkrétní vydání časopisu IT Systems z našeho archivu.

Inzerce

Když rozhodování podpoří data: Simulace procesů pomocí nástroje FlexSim

Rozhodování o změnách v logistice nebo ve výrobě patří mezi nejcitlivější fáze řízení podniku. Každý zásah – ať už jde o přesun regálů, zavedení automatizace, úpravu směn, nebo změnu dodavatelského rytmu – může mít zásadní dopad na výkon celého systému. Chybný odhad přitom může vést nejen k finančním ztrátám, ale i k narušení provozu, ztrátě důvěry zákazníků nebo přetížení zaměstnanců.