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

Aby AI ve firmách uspěla, musí stát na pevných datových základech

Digitalizace výrobních podniků už dávno není jen otázkou automatizace jednotlivých procesů. Stále více firem si uvědomuje, že skutečná konkurenční výhoda vzniká teprve tehdy, když dokážou propojit výrobní technologie, informační systémy, data a lidské rozhodování do jednoho funkčního celku. Významná část aktuálního vydání IT Systems je proto věnována moderním přístupům k řízení výroby.