AI výroba 2.0 aneb jak umělá inteligence přetváří průmysl

AI může být využívána k automatizaci rutinních úkolů, prediktivní analýze, zlepšování plánování výroby a rozhodování, což vede ke zvýšení efektivity výroby, snížení zmetkovosti a obecně k rychlejšímu zpracování dat, kterých neustále kvapem přibývá. Jak může AI významně ovlivnit IS ve výrobní sféře?

Prognózování a prediktivní analýza
Analýzy historických dat, monitoring aktuálních podmínek, identifikace trendů a provozních vzorců chování umožňují prediktivní analýzy a prognózy příštích událostí, jakými jsou např. poptávka po produktech, zásobování materiály a kapacitní plánování. To pomáhá výrobním společnostem plánovat a přizpůsobovat se proměnlivým tržním podmínkám.

Kvalita a kontrola
Využití směrem k monitorování a zlepšování kvality výroby. Systémy založené na AI mohou provádět automatickou kontrolu kvality produktů na základě vizuální analýzy, rozpoznávání vad a porovnávání s normami. To pomáhá identifikovat defekty, minimalizovat odpady a zvyšovat celkovou kvalitu výrobků.

Optimalizace výrobních procesů
Sem patří analýza dat a simulace s cílem optimalizace výroby. Propojení digitálního a reálného světa výroby a produktů je základem pro to, aby se společnost stala skutečným digitálním podnikem. Uzavřená smyčka mezi digitálním a skutečným světem napříč firemním hodnotovým řetězcem umožňuje získávat užitečné informace a přijímat informovaná rozhodnutí. Příkladem tu může být úspěšné nasazování digitálních dvojčat ve výrobním prostředí.

Prediktivní údržba a servis
Předvídání poruch a potřeba údržby výrobních strojů a zařízení na základě monitorování senzorických dat a provozních informací umožňuje provádět prediktivní údržbu, což snižuje neplánované výpadky, prodlužuje životnost zařízení a minimalizuje náklady na opravy. Navíc zde může AI pomáhat vylepšovat servisní procesy poskytovatelům služeb prostřednictvím analýzy dat zákaznických interakcí a podpory rozhodování.

Chatboty a automatizace komunikace
Využití AI při návrhu a tvorbě chatbotů a automatizace komunikace s uživateli podnikových systémů. Chatboti mohou odpovídat na otázky nejen zákazníků, ale i zaměstnanců, poskytovat podporu při řešení problémů a provádět další rutinní úkoly.

Průmyslové IoT a konektivita
AI hraje ve výrobním prostředí rovněž významnou roli v průmyslovém Internetu věcí (IIoT) a konektivitě. S jejím zapojením mohou zařízení, senzory i celé výrobní systémy vzájemně komunikovat, sbírat a analyzovat data a provádět dedikované autonomní akce. To vede k lepšímu monitorování, řízení a optimalizaci celého výrobního ekosystému.

Zvyšování provozní efektivity
Pomocí pokročilých algoritmů a strojového učení může identifikovat a odstraňovat úzká místa v zásobování nebo konkrétních výrobních procesech, optimalizovat časování výrobních operací, minimalizovat časové prodlevy, např. při přestavování strojů a výrobních linek či zlepšovat využití zdrojů. To vše vede k vyšší produktivitě, nižším nákladům a lepší kvalitě výroby.
Vidíme, že vyhlídky umělé inteligence pro podnikové systémy ve výrobní sféře jsou velmi slibné a její role v podnikových systémech ve výrobě vedle člověka stále roste. Díky pokročilým analýzám dat, prediktivním funkcím a automatizaci celofiremních procesů zlepšuje efektivitu, přesnost a konkurenceschopnost výrobních firem a přináší další podněty pro inovace.
Zvýšená produktivita, vyšší kvalita výroby, efektivnější plánování a řízení, snížené provozní náklady a rychlejší reakce na změny ve výrobním prostředí jsou jistě nezanedbatelnými přínosy nasazování umělé inteligence.

Nasazení AI ve výrobě
Následující příklady ukazují možnosti využití umělé inteligence v rámci podnikových systémů ve výrobní sféře a její možné přínosy pro konkrétní konkurenční výhody v rámci organizace a tržních segmentů.
Výrobce automobilových komponentů Bosch použil AI a strojové učení k vylepšení předpovědi poptávky. Díky tomu dosáhli zlepšení přesnosti předpovědí o celých 60 procent, což vedlo ke snížení nákladů na skladování a zvýšení spokojenosti zákazníků.
Koncern Siemens používá AI a strojové učení v rámci svých informačních systémů pro výrobu. Pomocí analýzy velkého množství dat získávají informace o výrobních procesech, které jim pomáhají identifikovat oblasti pro zlepšení, optimalizovat plánování výroby a minimalizovat odpad.
Obchodní řetězec Walmart využívá strojové učení v rámci svého ERP systému k optimalizaci řízení skladových zásob. Na základě analýzy dat o prodejích, sezónních trendech a dalších faktorech AI automaticky generuje předpovědi poptávky a navrhuje optimální úrovně skladových zásob.
Nadnárodní společnost Foxconn, která se specializuje na výrobu elektroniky, využívá AI v rámci svých ERP systémů k provádění kvalitativní kontroly v reálném čase. Pomocí vizuálního rozpoznávání a algoritmů strojového učení dokáže AI detekovat vadné výrobky a upozornit na ně ještě před jejich dokončením, což zvyšuje kvalitu a snižuje zmetkovitost.
Firma Rolls-Royce v rámci svých ERP systémů pro výrobu letadel a lodí využívá AI k poskytování lepšího zákaznického servisu. Pomocí analýzy dat a algoritmů strojového učení AI dokáže predikovat potřeby zákazníků, identifikovat možné problémy a rychleji reagovat na vzniklé požadavky.
Společnost Siemens Energy využívá AI v rámci svého ERP systému pro personální plánování a řízení. Na základě historických dat o pracovní síle, dovednostech zaměstnanců a plánech výroby pomáhá optimalizovat rozvrhy práce, identifikovat nedostatky ve výrobním personálu a navrhovat efektivnější rozdělení úkolů.
Společnost ABB, specializující se na výrobu průmyslových zařízení, využívá AI a IoT v rámci svých IS pro prediktivní údržbu. Pečlivě sbírá data z výrobních zařízení a analyzuje je pomocí umělé inteligence, aby identifikovala potenciální poruchy a prováděla údržbu včas. To snižuje riziko výpadků a zvyšuje spolehlivost celého výrobního procesu.

Pomocí pokročilých analytických nástrojů a prediktivních funkcí umělá inteligence umožňuje optimalizovat výrobní procesy, zlepšovat firemní plánování i předpověď zákaznické poptávky, minimalizovat výpadky a zvýšit efektivitu kompletních výrobních procesů, od zlepšení plánování, řízení zásob a personálního řízení až po kvalitativní kontrolu a zákaznický servis.

Petr Zavoral

Autor je odborníkem na IS a digitalizaci v podnikovém prostředí
Foto: Shutterstock

Publikováno: 20. 7. 2023 | Počet zobrazení: 138 31