AI w przemyśle, czyli zastosowanie sztucznej inteligencji w sektorze produkcyjnym

W ostatnich latach jesteśmy świadkami rewolucyjnych zmian w sposobie, w jaki organizacje zarządzają procesami, produktami i zasobami z pomocą sztucznej inteligencji w przemyśle. Postępy w technologii AI, w tym rozwój algorytmów uczenia maszynowego, analizy danych i systemów predykcyjnych, otworzyły nowe możliwości dla przedsiębiorstw z segmentu produkcyjnego. W tym artykule zastanowimy się, jakie są główne korzyści i wyzwania związane z implementacją sztucznej inteligencji w przemyśle, a także jak wpływa ona na przyszłość branży.

Jak AI zmienia sektor produkcji? 

Kai-Fu Lee w swojej książce „Inteligencja sztuczna. Rewolucja prawdziwa. Chiny, USA i przyszłość świata” stwierdził „sztuczna inteligencja stanie się wkrótce tym, czym jest elektryczność – będzie wszechobecna i konieczna do życia”. Jedną z gałęzi, które najszybciej wykorzystają zalety AI, będzie przemysł.  

Nowe technologie już teraz umożliwiają wprowadzenie zmian na kilku poziomach produkcji. Kluczowym aspektem jest automatyzacja procesów, która pozwala na redukcję interwencji ludzi. Dzięki algorytmom AI przedsiębiorstwa mogą szybciej analizować dane, co pozwala na dynamiczne reagowanie na zmieniające się warunki rynkowe i produkcyjne.

AI w produkcji umożliwia także monitorowanie i zarządzanie procesami w czasie rzeczywistym. Na przykład generatywna sztuczna inteligencja analizuje dane z maszyn produkcyjnych i prognozuje możliwe przestoje oraz awarie. Systemy AI mogą też autonomicznie podejmować decyzje, jak reagować na uszkodzenia lub inne zakłócenia, co zwiększa efektywność operacyjną i minimalizuje straty.

Nie sposób nie wspomnieć także o AI w kontekście dostosowywania produktów do indywidualnych potrzeb klientów, czyli tak zwanej personalizacji. Ponadto wiele przedsiębiorstw korzysta także z funkcji ulepszenia kontroli jakości, czyli automatycznej inspekcji produktów, w celu wykrywania defektów i zapewniania parametrów oczekiwanych przez rynek.

Jakie są główne obszary zastosowania sztucznej inteligencji w produkcji? 

Zastosowanie AI w przemyśle obejmuje bardzo wiele aspektów. Główne obszary to:

• Analiza predykcyjna i konserwacja predykcyjna – sztuczna inteligencja pozwala na przewidywanie, wnioskowanie i zapobieganie awariom raz uszkodzeniom maszyn przed ich wystąpieniem. Dzięki analizie danych historycznych i bieżących systemy AI mogą identyfikować wzorce, które wskazują na zbliżające się problemy, co pozwala uniknąć kosztownych przestojów.
• Magazynowanie i sprzedaż – AI w praktyce umożliwia optymalizację cen oraz planowanie dystrybucji i personalizowanie reklam. Zaawansowane algorytmy są w stanie podpowiedzieć także, jaką temperaturę należy zachować w magazynie, aby zgromadzone tam produkty jak najdłużej zachowały ważność przy jednoczesnej efektywności ekonomicznej.
• Optymalizacja łańcucha dostaw – AI wspiera zarządzanie zapasami, prognozowanie popytu oraz optymalizację transportu i procesów logistycznych. Dzięki dokładnym analizom danych rynkowych i operacyjnych systemy AI pomagają dostosować produkcję do aktualnych potrzeb, co redukuje nadmiar zapasów oraz zapobiega marnotrawstwu zasobów. Przykładowo, Amerykańska Agencja ds. Żywności i Leków opracowała narzędzie przesiewowe, wykorzystujące dane z poprzednich dostaw owoców morza w celu ułatwienia identyfikacji partii wysokiego i niskiego ryzyka.
• Kontrola jakości – AI jest w stanie automatycznie identyfikować defekty w procesie produkcyjnym i monitorować produkty na różnych etapach ich wytwarzania. Zaawansowane algorytmy uczenia analizują obrazy, dźwięki i inne dane sensoryczne i wychwytują nieprawidłowości, które mogłyby zostać przeoczone przez operatora maszyny.
• Zarządzanie zasobami ludzkimi i bezpieczeństwo pracy – sztuczna inteligencja pomaga w automatyzacji procesów kadrowych, wspiera rekrutację, onboarding pracowników oraz monitorowanie ich wydajności. Odpowiednie wykorzystanie czujników czy modułów łączności pozwala także monitorować warunki pracy, wykrywać zagrożenia i zapobiegać wypadkom podczas realizacji zadań.
• Przetwarzanie i pakowanie – sztuczna inteligencja pozwala między innymi na wykrywanie anomalii i wad w żywności, identyfikację zanieczyszczeń czy optymalizację ilości materiałów użytych do pakowania. Przykładem może być system Package Decision Engine stworzony przez Amazon, który wskazuje m.in. liczbę kartonów, wypełniaczy, taśm i kopert używanych do wysyłania produktów.

Korzyści z implementacji AI w procesach przemysłowych – optymalizacja i oszczędności

Prowadzenie biznesu, także przemysłowego, zawsze wiąże się z wieloma czynnikami niepewności. Sztuczna inteligencja pozwala ograniczyć liczbę niewiadomych poprzez szacowania skutków i prawdopodobieństw. Efekt to optymalizacja i oszczędności!

Dzięki automatyzacji rutynowych zadań organizacje mogą ograniczyć koszty operacyjne i zwiększyć wydajność pracy. Systemy AI w przemyśle potrafią przetwarzać ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym, co umożliwia dynamiczne reagowanie na zmiany w produkcji. Jak pokazują wyniki badań Bain&Company¹, wytwórcy maszyn i urządzeń dzięki narzędziom cyfrowym działającym z AI i wdrażaniu rozwiązań wspierających GOZ i redukcję odpadów mogą zwiększyć produktywność o nawet 30–50%.

Jakie wyzwania wiążą się z wdrażaniem AI w sektorze przemysłowym?

Wdrożenie AI w przemyśle przynosi wiele korzyści, ale niesie ze sobą także szereg wyzwań. Jednym z nich jest brak odpowiednio wykwalifikowanych specjalistów, którzy potrafią projektować i wdrażać zaawansowane systemy. Problemem może być także ograniczony dostęp do wysokiej jakości danych, które są niezbędne do skutecznego trenowania modeli AI.

Wdrażanie AI może być również kosztowne, zwłaszcza dla mniejszych firm, które bardzo często nie posiadają wystarczających zasobów, aby inwestować w rozwój. Dodatkowo przedsiębiorcy muszą stawić czoła problemom związanym z integracją AI z istniejącymi systemami, co często wymaga modyfikacji infrastruktury IT.

Wpływ sztucznej inteligencji na jakość produktów i kontrolę jakości w produkcji

Jak już wspomniano, sztuczna inteligencja znacząco podnosi standardy kontroli jakości. Dzięki zaawansowanym algorytmom AI może wykrywać nawet drobne defekty na etapie wytwórczym oraz minimalizować ryzyko, że wadliwe produkty trafią do klienta. Umożliwia również automatyczne monitorowanie parametrów, co pozwala na szybkie wprowadzanie korekt, zanim problemy wpłyną na jakość produktu końcowego.

Ponadto AI wspiera rozwój bardziej zaawansowanych metod testowania i certyfikacji produktów oraz pozwala na symulację różnych warunków operacyjnych, co wpływa na niezawodność i bezpieczeństwo wyrobów.

Jak AI wspiera automatyzację i zarządzanie łańcuchem dostaw?

Sztuczna inteligencja odgrywa bardzo istotną rolę w zarządzaniu łańcuchem dostaw i integruje wszystkie etapy. Oprogramowanie może analizować zmieniające się warunki rynkowe, popyt, dostępność surowców i przewidywać potencjalne zakłócenia w łańcuchu dostaw. Umożliwia to firmom elastyczne dostosowanie produkcji do potrzeb rynku, a także lepsze planowanie logistyczne.

Automatyzacja zarządzania łańcuchem dostaw za pomocą AI pomaga w optymalizacji transportu, monitorowaniu stanu zapasów oraz minimalizowaniu strat wynikających z nieprawidłowego zarządzania zasobami. To wszystko wpływa na konkurencyjność firmy i poprawia jej pozycję na rynku.

Bezpieczeństwo i prywatność danych w kontekście AI w przemyśle

Wraz z popularyzacją nowoczesnych technologii pojawiają się również wyzwania związane z bezpieczeństwem i prywatnością danych. W przemyśle produkcyjnym systemy AI gromadzą, przetwarzają i analizują ogromne ilości informacji, które mogą być narażone na cyberataki. Dlatego niezwykle istotne jest wdrożenie odpowiednich zabezpieczeń, które będą chronić te dane przed nieautoryzowanym dostępem.

Firmy muszą także zadbać, by gromadzenie danych przebiegało zgodnie z obowiązującymi przepisami dotyczącymi prywatności, takimi jak RODO, co wymaga opracowania odpowiednich polityk zarządzania danymi i ochrony prywatności. Pomocą może być tu analiza danych behawioralnych użytkowników. Tworząc i badając modele zachowań odbiorców na podstawie historycznych i aktualnych danych, AI może identyfikować próby nieautoryzowanego logowania czy podejrzane próby zmiany hasła.

Przyszłość sztucznej inteligencji w sektorze przemysłowym

Postęp technologiczny w zakresie uczenia maszynowego, robotyki oraz Internetu Rzeczy (IoT) otwiera nowe możliwości dla automatyzacji i optymalizacji procesów produkcyjnych. Sztuczna inteligencja będzie odgrywać coraz większą rolę w tworzeniu w pełni autonomicznych zakładów produkcyjnych, które mogą działać bez interwencji człowieka.

Jednocześnie rozwój AI wpłynie na transformację przyszłości rynku pracy, gdzie rosnące zapotrzebowanie na specjalistów AI oraz technologów przemysłowych stworzy nowe możliwości dla firm i pracowników. Przemysł, który skutecznie zaadaptuje te innowacje, stanie się bardziej konkurencyjny i będzie rozwijał się jeszcze dynamiczniej.
 

¹www.bain.com/insights/topics/global-machinery-equipment-report/