Jak sztuczna inteligencja kreuje wartość w przemyśle 4.0?

Kluczowe spotkanie

To właśnie te 2 obszary współtworzą dokonującą się na naszych oczach 4 rewolucję w przemyśle (po maszynie parowej, elektryczności i automatyzacji). Przemysł 4.0 może czerpać wielkie korzyści i kreować istotną wartość z połączenia internetu rzeczy i sztucznej inteligencji. 

AI a przemysł 4.0?

Przemysł 4.0 i sztuczna inteligencja współdziałają w ramach 3 etapowego procesu:

1. Zbieranie danych

Dzięki upowszechnieniu niskokosztowych rozwiązań pozwalających zbierać dane branża przemysłowa może w szerokim stopniu wyposażać linie produkcyjne w czujniki i sensory gromadzące informacje o procesie produkcji (Internet Rzeczy).

2. Analiza danych

Wszyscy mamy świadomość, że żyjemy w czasach big data. Liczba danych gromadzona zarówno przez ludzi, jak i komputery oraz przez coraz większą liczbę sprzętów powszechnego użytku jest wręcz niewyobrażalna. W oparciu o prognozy IDC, SAS Institute szacuje, że do 2025 roku zostanie wygenerowanych na świecie 163 zettabajtów (tryliardów bajtów) informacji cyfrowych. 

Wynikający z tego efekt DRIP (ang. data rich, information poor) jest jednym z największych wyzwań i poradzenie sobie z nim jest jedną z kluczowych szans na skokowy rozwój.

W tym właśnie momencie z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja. AI jako systemy informatyczne o dynamicznej strukturze przypominającej sieć neuronową pozwalającej AI „uczyć się” i analizować niezliczoną liczbę informacji. Dzięki temu możliwe jest wyławianie istotnych informacji i jednoczesne generowanie rozwiązań, które mogą stwarzać wymierną wartość dodaną.

Systemy sztucznej inteligencji mają już swoje zastosowanie w niektórych sektorach, np. w marketingu, branży ubezpieczeniowej, czy w e-commerce. Coraz śmielej wkraczają zaś do branży przemysłowej.

Wszystko to powoduje, że gdy planowana jest inwestycja w platformę wprowadzającą rozwiązania internetu rzeczy w proces produkcji, to tak ważne jest, aby miała ona wbudowane funkcje sztucznej inteligencji. Pozwoli to uniknąć niepotrzebnych komplikacji w przyszłości.

3. Działania

Mając zebrane (Internet Rzeczy) i przeanalizowane dane (sztuczna inteligencja) w 2 poprzednich etapach jesteśmy w stanie wprowadzić rozwiązania kreujące wartość w przemyśle 4.0.

Mogą one wykreować następującą wartość:

Większe bezpieczeństwo

Wypadki w miejscu pracy prowadzą do uszczerbków na zdrowiu, ludzkich tragedii i dramatów rodzin. Dla firmy mogą wiązać się także z wysokimi kosztami. Analizując między innymi historyczne i bieżące dane o procesie produkcji, miejscach występowania wypadków, ich wzorcach, czynnikach je poprzedzających sztuczna inteligencja może zidentyfikować sekwencje ich występowania, ostrzegać o ryzyku ponownego zdarzenia lub nawet interweniować.

Optymalizacje produkcyjne

Agregując i analizując dane produkcyjne począwszy od czujników i sensorów z pojedynczych maszyn, na analizie całego systemu sterowania czy też zarzadzania produkcją AI jest w stanie wyłowić, który element lub obszar produkcji warto zbadać i zoptymalizować. Może się to wiązać ze skokiem zużycia energii w określonym miejscu, mniej wydajnej pracy maszyn przy konkretnej czynności, czy chociażby składzie osobowym obsługi w czasie danej zmiany i analizować wszystkie te zmienne w czasie rzeczywistym. Pozwala to znaleźć i wprowadzić optymalizacje pracy oraz zużycia zasobów w procesie produkcji.

Predykcja

Możliwość przewidywania zdarzeń z określonym prawdopodobieństwem to obszar mogący przynieść spore oszczędności. Wiele przedsiębiorstw opiera swoje wzorce produkcyjne (czas pracy maszyn, okresy serwisowania, planowane przestoje itp.) na profilaktycznych metodach serwisowania maszyn w oparciu o zalecenia producenta maszyn czy też dane historyczne i wypracowane wzorce.

Sztuczna inteligencja jest w stanie rozpoznać kombinacje warunków, które powodowały awarie, jakie działania pozwalały tych awarii unikać, jak długo maszyny są w stanie bezawaryjnie pracować bez cyklicznego serwisu i jakie warunki im to umożliwiają. Co najważniejsze realizują tę analizę w czasie rzeczywistym.

To wszystko zaś może pozwalać na:

• zmniejszenie liczby nieplanowanych przestojów i awarii,
• zmniejszenie liczby cyklicznych serwisów w roku poprzez wydłużenie pracy między serwisami,
• dłuższy czas pracy maszyn prowadzący do zwiększenia produkcji.

Nowe produkty, rozwiązania biznesowe

Coraz więcej firm zarabia nie tylko na jednorazowej sprzedaży, ale także na usługach, serwisowaniu oraz rozwijaniu produktów podczas ich cyklu życia. „Zatrudnienie” Internetu Rzeczy i sztucznej inteligencji pozwala z dużym prawdopodobieństwem zakładać, że wygenerują one szereg optymalizacji i pomysłów na usprawnienie produktów. Wspomogą wypracowanie nowych rozwiązań jak i powstawanie zupełnie nowych zastosowań tego, co już istnieje. To zaś przełoży się na zwiększenie możliwych źródeł dochodów.

Co dalej?

Rozwój sztucznej inteligencji jest dynamiczny i otwiera szereg wartościowych możliwości. Z drugiej strony wciąż ma swoje ograniczenia. Obecnie trwają nieustające prace nad jej rozwojem, elastycznością i jeszcze większą wszechstronnością.

A przyszłość? Nie do końca jesteśmy w stanie przewidzieć jak dalej będzie rozwijać sie sztuczna inteligencja. W jakim kierunku potoczy się jej ewolucja. Jakie będzie mieć możliwości. Będzie przyjazna, czy…

Może jednak AI już ją sobie wyobraża?

Źródło:

„Sztuczna inteligencja na usługach Przemysłu 4.0.”; Redakcja Mensis.pl; 21-03-2018

“Why AI is Key to Unlock the True Value of Industry 4.0”;