Przemysł 4.0: Rola sztucznej inteligencji w automatyzacji procesów decyzyjnych w inteligentnych fabrykach

  Przemysł przechodzi obecnie głęboką transformację, napędzaną przez postęp technologiczny. Koncepcja Przemysłu 4.0, obejmująca cyfryzację, automatyzację i integrację różnych systemów produkcyjnych, stała się nową rzeczywistością dla wielu przedsiębiorstw. Kluczową rolę w tej rewolucji odgrywa sztuczna inteligencja (AI). Dawniej, fabryki były miejscami, gdzie powtarzalne zadania wykonywane były przez ludzi lub proste maszyny. Dziś, inteligentne algorytmy przejmują coraz więcej odpowiedzialności, analizując ogromne ilości danych, optymalizując procesy i podejmując autonomiczne decyzje. To właśnie AI pozwala na stworzenie inteligentnych fabryk, które są bardziej efektywne, elastyczne i zdolne do adaptacji do zmieniających się warunków rynkowych.  

Sztuczna inteligencja w produkcji – automatyzacja procesów produkcyjnych w inteligentnych fabrykach

Przemysł 4.0 to koncepcja łącząca automatyzację, cyfryzację i integrację systemów produkcyjnych z nowoczesnymi technologiami, takimi jak AI, Internet Rzeczy (IoT) oraz analiza danych. Centralnym elementem tego podejścia są inteligentne fabryki, czyli zautomatyzowane zakłady produkcyjne, które potrafią samodzielnie zarządzać procesami, podejmować decyzje i dostosowywać produkcję do zmieniających się uwarunkowań rynkowych. Sztuczna inteligencja odgrywa tu kluczową rolę, umożliwiając analizowanie ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym i wdrażanie dynamicznych zmian w procesach produkcyjnych. Nic więc dziwnego, że wartość światowego rynku sztucznej inteligencji w produkcji w 2023 roku wyniosła 3,2 mld dolarów, a do 2028 roku ma wzrosnąć do 20,8 mld dolarów. AI znajduje zastosowanie w wielu obszarach produkcji, m.in.:

• Analiza predykcyjna – algorytmy AI analizują dane z czujników i systemów produkcyjnych, aby przewidywać potencjalne awarie maszyn, zapobiegając w ten sposób przestojom i zmniejszając koszty konserwacji.
• Usprawnianie procesów – sztuczna inteligencja pozwala na optymalizację takich procesów jak planowanie produkcji czy zarządzanie zapasami. Algorytmy AI analizują duże ilości danych, aby znaleźć najbardziej efektywne rozwiązania.
• Kontrola jakości – systemy wizyjne oparte na AI umożliwiają automatyczną inspekcję produktów pod kątem wad, co pozwala na poprawę jakości i zmniejszenie liczby produktów wadliwych.
• Robotyzacja produkcji – roboty wyposażone w AI są w stanie wykonywać bardziej złożone zadania, takie jak montaż, pakowanie czy spawanie. Dzięki zastosowaniu sztuczne inteligencji, roboty stają się bardziej elastyczne i zdolne do adaptacji do zmieniających się warunków.

 

Automatyzacja procesów decyzyjnych w inteligentnych fabrykach dzięki AI

Jednym z najważniejszych zastosowań AI w inteligentnych fabrykach jest automatyzacja procesów decyzyjnych. Dzięki zaawansowanym algorytmom, AI może przetwarzać dane z czujników i systemów produkcyjnych, co pozwala na podejmowanie bardziej precyzyjnych i szybkich decyzji. Sztuczna inteligencja ma ogromny wpływ na redukcję błędów, zwiększenie efektywności operacyjnej oraz optymalizację procesów produkcyjnych. Tradycyjnie wiele decyzji w sektorze produkcyjnym jest podejmowanych na podstawie doświadczenia, intuicji i dostępnych danych historycznych. Jednak w dynamicznym środowisku przemysłowym takie podejście może okazać się niewystarczające. Sztuczna inteligencja pozwala na:

• Analizę danych w czasie rzeczywistym – czujniki zainstalowane w maszynach i urządzeniach produkcyjnych dostarczają ogromnych ilości danych na temat ich pracy. Algorytmy AI są w stanie analizować te dane w czasie rzeczywistym, identyfikując wszelkie anomalie i trendy.
• Prognozowanie – na podstawie analizy danych historycznych oraz danych bieżących, AI może przewidywać przyszłe zdarzenia, takie jak awarie maszyn, zmiany popytu na produkty czy fluktuacje cen surowców.
• Optymalizację – algorytmy AI są w stanie znaleźć optymalne rozwiązania złożonych problemów, takich jak planowanie produkcji czy alokacja zasobów.
• Uczenie się na błędach – dzięki mechanizmom uczenia maszynowego, systemy oparte na AI są w stanie uczyć się na podstawie własnych doświadczeń, co pozwala im na ciągłe doskonalenie podejmowanych decyzji.

  Przykładowo, zastosowanie sztucznej inteligencji w fabrykach może pomóc w automatyzacji procesów decyzyjnych związanych z planowaniem produkcji. Analizując dane dotyczące popytu, dostępność materiałów i wydajność maszyn, algorytmy AI są w stanie stworzyć optymalny plan produkcji, który minimalizuje koszty i skraca czas realizacji zamówień. Mogą również zarządzać całym łańcuchem dostaw, optymalizując przepływ materiałów od dostawców po klientów końcowych, przewidując zapotrzebowanie na produkty, optymalizując trasy transportu i zarządzając stanami magazynowymi.

Automatyzacja procesów produkcyjnych, automatyzacja procesów logistycznych i automatyzacja procesów magazynowych to jednak nie wszystko. AI jest w stanie również wspierać podejmowanie decyzji związanych między innymi z kontrolą jakości, identyfikacją defektów i odchyleń od normy, a nawet z planowaniem prac konserwacyjnych. Automatyzacja procesów decyzyjnych dzięki AI jest kluczowym elementem transformacji cyfrowej w przemyśle. Wśród korzyści, jakie dzięki niej mogą doświadczać “fabryki przyszłości” Przemysłu 4.0 wymienić można następujące:

• Zwiększenie wydajności – automatyzacja pozwala na szybsze podejmowanie decyzji i optymalizację procesów produkcyjnych.
• Redukcja kosztów – dzięki przewidywaniu awarii i optymalizacji zużycia energii, można znacząco obniżyć koszty produkcji.
• Poprawa jakości produktów – automatyczna kontrola jakości pozwala na wykrycie i eliminację wadliwych produktów, co przekłada się na poprawę reputacji firmy.
• Zwiększenie elastyczności – systemy oparte na AI są w stanie szybko dostosować się do zmieniających się warunków rynkowych.

 

Agilent Technologies – sztuczna inteligencja w przemyśle wsparciem w automatyzacji procesów decyzyjnych

Agilent Technologies – producent przyrządów naukowych i badawczych – wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatyzacji procesów decyzyjnych w swojej fabryce na kilka innowacyjnych sposobów, które znacząco poprawiają wydajność produkcji i jakość produktów. Wśród kluczowych obszarów zastosowania AI w ich działalności znajduje się przede wszystkim testowanie predykcyjne mające na celu zwiększenie wydajności, programy doskonalące kontrolę jakości, testowanie oparte na próbkach redukujące ilość odpadów oraz koncepcja fabryki typu “lights-out” prowadząca do usprawniania testowania.

W Agilent Technologies wprowadzono sztuczną inteligencję do optymalizacji procesów testowania produktów. W tym celu wdrożono 250 stanowisk przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT), które wykorzystują algorytmy AI do analizy wcześniejszych wyników testów. Systemy te uczą się na podstawie zebranych danych, identyfikują wzorce w danych historycznych i automatyzują rutynowe procesy testowe. Dzięki temu czas testowania produktów został skrócony, co poprawiło długość cykli pracy o 23%.

W odpowiedzi na rosnące oczekiwania klientów oraz zwiększoną złożoność montażu przyrządów naukowych i badawczych, Agilent Technologies wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy przyczyn źródłowych problemów jakościowych. Narzędzia oparte na AI, takie jak chociażby modelowanie szeregów czasowych czy przetwarzanie języka naturalnego, pozwalają firmie na szybsze i dokładniejsze identyfikowanie przyczyn leżących u podstaw niedoboru jakości. W rezultacie firma zredukowała czas przestoju produkcji o 51%.

Chcąc osiągnąć cel zerowej emisji netto do 2050 roku, w Agilent Technologies stworzono multidyscyplinarny zespół zajmujący się architekturą danych i analizą big data. Zespół ten wykorzystuje AI do uproszczenia procesów testowania próbek bez kompromisów w zakresie jakości produktów. W wyniku zastosowania zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego firma zredukowała ilość odpadów poddanych recyklingowi o 53% i zwiększyła produktywność o 31%.

W Agilent Technologies wprowadzono również koncepcję fabryki typu “lights-out”, czyli w pełni zautomatyzowanej technologii, która prowadzi testy produktów bez interwencji człowieka. Dzięki zastosowaniu zautomatyzowanej robotyzacji procesów i technologii AI firma bez problemu wykrywa wąskie gardła, osiąga zrównoważoną produkcję i udało jej się zwiększyć produktywność o 33%. Kluczowe dla tego rozwiązania było stworzenie zharmonizowanego systemu IIoT z czujnikami działającymi w czasie rzeczywistym. Przykład Agilent Technologies pokazuje, jak sztuczna inteligencja może transformować procesy decyzyjne w inteligentnych fabrykach, poprawiając wydajność produkcji i obniżając koszty, jednocześnie spełniając nowoczesne wymogi dotyczące zrównoważonego rozwoju.

Jeśli interesują Cię takie tematy, jak Przemysł 4.0, inteligentne fabryki, robotyzacja przemysłu, automatyzacja procesów produkcyjnych czy generalnie nowoczesne technologie w przemyśle, umów się na bezpłatną konsultację z Marcinem Jabłonowskim – Dyrektorem Zarządzającym i Architektem Rozwiązań AI w Pragmile. Udało nam się wesprzeć już wiele firm we wdrożeniu automatyzacji procesów decyzyjnych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Chętnie poznamy Twoje potrzeby i pomożemy rosnąć Twojemu biznesowi.