Az utóbbi években drámaian csökkentek a szenzorok árai, ez megnyitotta a kapukat az a valós idejű adatelemzés előtt. A valós idejű helyzetfelismerés és betekintés iránti növekvő igény miatt a mesterséges intelligencia (AI) architektúrák egyre fontosabbá válnak a megszerzett információk (intelligence), tehát a begyűjtött adatok értelmezéséhez.
A számítógépes látás lehet az élenjáró az előretörésben, viszont a nyomás-, hő-, helymeghatározó és egyéb szenzorok olyan adatfolyamokat hoznak létre, amelyeket hatalmas mennyiségben digitalizálnak és tárolnak. Ennek eredményeképpen a kézi elemzés már nem kivitelezhető egyetlen gyártósor esetében sem, nemhogy egész gyárak vagy gyárhálózatok esetében.
A gyártási ágazat folyamatos fejlődésen megy keresztül, és a gyártósorok online üzembe helyezése drámai hatással van a folyamatokra, a műveletekre és a hatékonyságra.
A mesterséges intelligencia a gyártásban és a kapcsolódó ellátási lánc rendszerekben megváltoztatja a folyamatokat. A Gartner szerint 2026-ra a kereskedelmi ellátási lánc menedzsment alkalmazások több mint 75 százaléka kínál majd beágyazott fejlett analitikát (AA), AI-t és/vagy adattudományt. Az ilyen rendszerek az AI döntéseket közvetlenül a bonyolult munkafolyamatokba helyezik.
Credit: Envato
A legfontosabb: real-time
A gyártás világában a megalapozott döntéshozatal már régóta létfontosságú a minőség fenntartásához, a határidők betartásához, valamint a nem tervezett leállások, hibák vagy biztonsági problémák megelőzéséhez. A megközelítések néhány évvel ezelőtt jelentősen megváltoztak, amikor a gyárak és a kapcsolódó ellátási lánc rendszerek elkezdtek rákapcsolódni a dolgok internetére (IoT), és az analóg folyamatokat digitális folyamatokká alakították át. Az egész iparágra kiterjedő erőfeszítés folyik a problémák eszkalálódása előtti azonosításához és megoldásához elengedhetetlen azonnali reagálás és cselekvés támogatására.
Az AI-alapú megoldások alkalmazása a gyártásban, az ellátási láncokban és a logisztikában egy új korszakot vezet be, amelyet Ipar 4.0 vagy IIoT, azaz a dolgok ipari internete néven írnak le. A cél a teljes ellátási lánc kézi közreműködés nélküli karbantartása. Emellett az AI által működtetett okos gyárak hatékonyabban működhetnek, csökkenthetik az állásidőt és javíthatják az általános ügyfélélményt.
Például egyre nagyobb teret nyernek az olyan AI-megoldások, mint az intelligens dokumentumfeldolgozás (IDP), amelyek segítenek a gyártóknak minimalizálni a dokumentumok feldolgozására fordított időt azáltal, hogy a strukturálatlan és félig strukturált információkat valós időben használható adatokká alakítják. Ez nem csak az adatrögzítési folyamatot forradalmasítja teljesen, de megszünteti a gyártó vállalatok által nap mint nap tapasztalt, gyakori papírmunkával kapcsolatos szűk keresztmetszetet is.
Esettanulmány AI-ra ipari környezetben
Az innovatív ipari vállalatok ma már feldolgozzák az általuk gyűjtött adatokat, gyakran olyan fejlett analitikai rendszereket alkalmazva, amelyek nem is olyan régen még kizárólag a hiperszintű felhőszolgáltatók és a közösségi média megacégek hatáskörébe tartoztak.
Amint azt Shiv Trisal, a Databricks adatelemzési szolgáltató globális feldolgozóipari vezetője leírta, az AI és az adatelemzés alapvető fontosságú ahhoz, hogy személyre szabottabb ügyféleredményeket, proaktívabb helyszíni szervizszolgáltatást és differenciált, kritikus fontosságú alkalmazásokat nyújtsanak ügyfeleiknek, erre példa a Rolls-Royce.
„A Rolls-Royce-szal együttműködve másodpercenként több száz adatpontot elemzünk, hogy minimalizáljuk a légitársaságok által világszerte repült motorjaik állásidejét és károsanyag-kibocsátását. A gyártók most már kihasználhatják ezt a fajta adatot, hogy egy nagyobb skálázhatóságot mutató, technológiai alapú szolgáltatási üzletágat működtessenek” – mondta Trisal.
A múltban lehetett előrejelzéseket készíteni arról, hogy a gépek hibát okoznak, de általában az előrejelzés túl későn érkezett a gyártási folyamat során. Mire a hibák jeleit észlelték, a kár már elég jelentős volt ahhoz, hogy egy költséges gép leállítását igényelje.
A mesterséges intelligencia is létfontosságú eszközzé vált a minőségellenőrzésben. A számítógépes látás segítségével az AI-algoritmusok a gyártási folyamat során a legapróbb hibákat, például a rosszul beállított alkatrészeket vagy a sérült alkatrészeket is felismerik. Ez segített a gyártóknak abban, hogy egyenletesen magas minőségű termékeket állítsanak elő, csökkentve a költséges termékvisszahívások kockázatát és javítva a márka hírnevét.
„Egyre több olyan vállalatot látunk, amely adatelemző eszközöket és platformokat használ arra, hogy sikeresen alkalmazza a számítógépes látás képességeit a gyártóüzemekben, és automatizálja a minőségellenőrzés folyamatát, nagy felbontású képeket elemezve nagyon alacsony késleltetéssel” – tette hozzá Trisal. Miközben minden egyes termék végigmegy a gyártási folyamaton, a rendszer valós időben nyújt betekintést az élekről az operátorok számára.
Munkahelyi biztonság növelése AI-jal
A valós idejű adatok és a mesterséges intelligencia másik kulcsfontosságú előnye a gyártásban az ellátási lánc irányításának javítása, beleértve a korábban papíralapú folyamatokat is. A valós idejű adatok segítségével a gyártók nyomon követhetik a készleteket, a kiszállításokat és előrejelezhetik a keresletet, így okosabb döntéseket hozhatnak arról, hogy mikor és mennyit kell termelniük. Ez csökkenti a készlethiány és a túltermelés kockázatát, ami alacsonyabb költségeket és nagyobb vevői elégedettséget eredményez.
„A valós idejű adatok és a mesterséges intelligencia segítik a gyártást a hibák előrejelzésével és a karbantartás tervezésével, valamint a számlák és dokumentumok növekvő mennyiségének pontos azonosításával, kontextusba helyezésével és feldolgozásával a gyártási folyamat felgyorsítása érdekében” – mondta Petr Baudis, a Rossum intelligens dokumentumfeldolgozó platform technológiai igazgatója és vezető mesterséges intelligencia-architektje. A készletgazdálkodástól a beszerzésen át a szállításig, a dokumentáció valódi kommunikációs csatornát jelent az eladók, a vállalatok és az ügyfelek között, és az adatvezérelt AI az alapja, amely megért minden egyes egyedi formátumot és adatpontot, valamint képes cselekedni.
A mélytanulás kihasználásával a gyártók drámaian kibővítették az ellenőrzési feladatok körét azon túl, amit a hagyományos, nem gépi tanuláson alapuló ellenőrzési módszerekkel automatizálni lehetett.
A valós idejű adatok és az AI használata a gyártásban a munkahelyi biztonságot is növelte. A látásérzékelő rendszerek által táplált AI-algoritmusok képesek felismerni a veszélyes helyzeteket, például a gépek meghibásodását vagy az emberi hibát, és figyelmeztetni a dolgozókat a megfelelő intézkedések megtételére. Emellett a mesterséges intelligencia által vezérelt robotok használata csökkentette az emberi munkások fizikai igénybevételt jelentő feladatainak elvégzéséhez szükséges feladatokat, csökkentve ezzel a sérülések kockázatát.
A valós idejű adatok elemzésével az AI-algoritmusok képesek felismerni az energiafogyasztás optimalizálásának és a hulladék csökkentésének lehetőségeit. Ez lehetővé tette a gyártók számára, hogy fenntarthatóbb gyakorlatokat alkalmazzanak, csökkentve ezzel környezeti hatásukat és segítve egy zöldebb jövő építését.
Az adatok, az analitika és a mesterséges intelligencia terén élenjáró gyártók egyértelműen tudományos alapú célokat tűznek ki, és kedvező fenntarthatósági eredményeket érnek el ma azáltal, hogy jobb betekintést nyernek működésükbe, ellátási láncukba és a termékeik által a végfelhasználók számára létrehozott eredményekbe.
