Sztuczna inteligencja a automatyzacja: co wybrać i kiedy?

Sztuczna inteligencja a automatyzacja staje się coraz ważniejszym zagadnieniem dla przedsiębiorstw produkcyjnych. W miarę jak fabryki gromadzą coraz więcej danych, podłączają coraz więcej maszyn i digitalizują coraz więcej procesów, menedżerowie często stają przed tym samym dylematem: czy powinniśmy zautomatyzować proces przy użyciu tradycyjnych reguł, czy też potrzebujemy sztucznej inteligencji?

Odpowiedź jest zazwyczaj prostsza niż sama technologia.

Tradycyjna automatyzacja mówi: “Jeśli wydarzy się X, wykonaj Y”. Sztuczna inteligencja mówi: “Na podstawie dostępnych danych oszacuj, przewidź lub zinterpretuj, co prawdopodobnie wydarzy się dalej”.”

Oba podejścia są wartościowe. Po prostu służą do rozwiązywania różnych rodzajów problemów.

To rozróżnienie ma znaczenie, ponieważ najdroższym błędem często nie jest brak wdrożenia sztucznej inteligencji. Najdroższym błędem jest natomiast stosowanie sztucznej inteligencji tam, gdzie prostszy system oparty na regułach byłby tańszy, bezpieczniejszy i łatwiejszy w utrzymaniu — albo poleganie na sztywnej automatyzacji w sytuacjach, gdy rzeczywisty problem wymaga prognozowania, interpretacji lub rozpoznawania wzorców.

Czym jest automatyzacja tradycyjna?

Tradycyjna automatyzacja jest przeznaczona do procesów, które są przewidywalne i które można opisać za pomocą jednoznacznych reguł. System nie musi “rozumieć” sytuacji. Musi jedynie postępować zgodnie z wcześniej zdefiniowaną logiką.

Model podstawowy wygląda następująco:

JEŚLI X → TO Y

Zasada ta może być wdrażana w wielu różnych technologiach: przemysłowych systemach sterowania, logice sterowników PLC, silnikach przepływu pracy, skryptach, integracjach z systemami ERP, automatyzacji procesów robotycznych czy standardowym oprogramowaniu biznesowym.

Na przykład:

• Formularz zostaje przesłany → dane są zapisywane w systemie ERP.
• Urządzenie osiąga określoną temperaturę → uruchamia się alarm.
• Przychodzi faktura → jest ona przekazywana odpowiedniej osobie do zatwierdzenia.
• Cykl produkcyjny został zakończony → wynik zostaje zapisany i rozpoczyna się kolejny etap.

Żadna z tych sytuacji niekoniecznie wymaga zastosowania sztucznej inteligencji.

Jeśli warunek da się jasno zdefiniować, a właściwa reakcja jest znana z góry, zazwyczaj lepszym rozwiązaniem jest klasyczna automatyzacja. Jej wdrożenie jest często tańsze, łatwiejsze do przetestowania i bardziej przewidywalne w środowiskach produkcyjnych.

Czym różni się sztuczna inteligencja od automatyzacji?

Sztuczna inteligencja okazuje się przydatna, gdy odpowiedzi nie da się łatwo ująć w postaci ustalonego zestawu reguł.

Zamiast ręcznie programować każdy możliwy warunek, tworzymy model, który uczy się wzorców na podstawie danych i wykorzystuje je do generowania wyniku.

Uproszczony przebieg pracy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji wygląda następująco:

DANE → MODEL → PROGNOZA / KLASYFIKACJA / REKOMENDACJA

Przykłady obejmują:

• prognozowanie przyszłego popytu,
• przewidywanie awarii sprzętu,
• wykrywanie wad produktów na zdjęciach,
• polecanie produktów lub działań,
• klasyfikowanie i pozyskiwanie informacji z dokumentów,
• rozpoznawanie języka naturalnego,
• szacowanie przyszłego zapotrzebowania na surowce.

Warto zwrócić uwagę na jedną istotną różnicę: model sztucznej inteligencji nie “wie” w ludzkim rozumieniu tego słowa, co powinno się wydarzyć. Generuje on wynik w oparciu o wzorce statystyczne wyuczone na podstawie danych.

Oznacza to, że systemy sztucznej inteligencji mają zazwyczaj charakter probabilistyczny, a nie całkowicie deterministyczny. Model może oszacować, że prawdopodobieństwo awarii maszyny wynosi 82%, sklasyfikować obraz jako wadliwy z określonym wskaźnikiem pewności lub przewidzieć popyt w ramach oczekiwanego zakresu błędu.

Ta niepewność niekoniecznie jest słabością. W wielu problemach biznesowych niepewność już istnieje. Sztuczna inteligencja po prostu pomaga ją oszacować.

Sztuczna inteligencja a automatyzacja: kluczowe różnice

To porównanie pokazuje, dlaczego dyskusja na temat sztucznej inteligencji i automatyzacji, w której sugeruje się, że jedna z tych technologii zastąpi drugą, jest myląca.

Automatyzacja nie jest przestarzałą wersją sztucznej inteligencji. To zupełnie inne narzędzie.

Kiedy warto zdecydować się na tradycyjną automatyzację?

Automatyzacja jest zazwyczaj właściwym wyborem, gdy proces jest stabilny, powtarzalny i łatwy do opisania.

Warto wybrać tradycyjną automatyzację, gdy:

• proces powtarza się w podobny sposób,
• zasady podejmowania decyzji są znane,
• oczekiwany wynik jest przewidywalny,
• istnieje stosunkowo niewiele wyjątków,
• nie potrzebujesz prognozowania ani rozpoznawania wzorców.

Prosty przykład produkcji

Wyobraźmy sobie, że maszyna kończy cykl produkcyjny.

System musi wykonać cztery czynności:

Jeśli cykl = zakończony → zapisz wynik → wyślij powiadomienie → rozpocznij kolejny etap.

To idealny przykład zadania z zakresu automatyki.

Wprowadzenie uczenia maszynowego spowodowałoby niepotrzebne skomplikowanie. Konieczne byłoby stworzenie potoków danych, walidacja modeli, monitorowanie i ewentualnie ponowne szkolenie modeli — a wszystko to bez rozwiązania problemu, który i tak już od początku był trudny.

W tym przypadku sztuczna inteligencja nie sprawiłaby, że system stałby się inteligentniejszy. Po prostu podniosłaby jego koszt.

Kiedy warto skorzystać ze sztucznej inteligencji?

Warto zadać sobie następujące pytanie:

Czy poprawny wynik zależy od wzorców, których nie da się wiarygodnie opisać za pomocą niewielkiego zbioru reguł?

Jeśli odpowiedź brzmi „tak”, sztuczna inteligencja może być odpowiednim rozwiązaniem.

Przykład: konserwacja predykcyjna

Rozważmy kwestię monitorowania urządzeń w zakładzie produkcyjnym.

Tradycyjna reguła automatyzacji mogłaby wyglądać następująco:

Jeśli temperatura > 90°C → uruchomić alarm.

To jest przydatne. Jednak reaguje dopiero po przekroczeniu z góry określonego progu.

System konserwacji predykcyjnej oparty na sztucznej inteligencji może analizować temperaturę wraz z drganiami, obciążeniem, czasem pracy, historią awarii, ciśnieniem i innymi zmiennymi. Model może następnie oszacować prawdopodobieństwo wystąpienia awarii w ciągu najbliższych kilku godzin lub dni.

Różnica ta ma zasadnicze znaczenie.

Automatyka reaguje na warunki, które już rozumiemy. Sztuczna inteligencja potrafi wykrywać kombinacje sygnałów, które inżynierowi mogłoby być trudno ująć w prostą regułę.

Przykład: kontrola jakości

Tradycyjna automatyzacja sprawdza się dobrze, gdy jakość produktu można sprawdzić w odniesieniu do mierzalnego progu.

Jeśli wymiar > dopuszczalna tolerancja → odrzucić produkt.

Wyobraźmy sobie jednak wadę powierzchniową, która występuje w wielu kształtach, rozmiarach i orientacjach. Opracowanie tysięcy reguł dla każdej możliwej odmiany wizualnej może okazać się niepraktyczne.

Model wizji komputerowej może natomiast uczyć się wzorców na podstawie zdjęć produktów bez wad i z wadami, a następnie automatycznie klasyfikować nowe przypadki.

Przykład: prognozowanie popytu

System zarządzania zapasami oparty na regułach może stwierdzić:

Jeśli stan magazynowy jest mniejszy niż poziom minimalny → zamów 500 sztuk.

System prognozowania oparty na sztucznej inteligencji może pójść o krok dalej. Potrafi analizować dane historyczne dotyczące sprzedaży, sezonowości, promocji, zachowań klientów oraz innych zmiennych w celu oszacowania przyszłego popytu.

Pierwszy system realizuje zasady. Drugi pomaga określić, na jakie zdarzenia powinny reagować te zasady.

Często lepszym pytaniem jest: „Sztuczna inteligencja + automatyzacja”

Najbardziej użyteczne systemy przemysłowe często łączą oba te podejścia.

Zamiast pytać tylko o Sztuczna inteligencja a automatyzacja, firmy powinny również zastanowić się, w jaki sposób sztuczna inteligencja i automatyzacja mogą ze sobą współpracować.

Zastanówmy się jeszcze raz nad konserwacją predykcyjną.

Model sztucznej inteligencji generuje następujący wynik:

Prawdopodobieństwo awarii w ciągu najbliższych trzech dni: 82%.

Wtedy do akcji wkracza tradycyjna automatyzacja:

Jeśli prawdopodobieństwo awarii > 80% → należy utworzyć zgłoszenie serwisowe w systemie CMMS → przypisać odpowiedni priorytet → powiadomić technika.

Architektura ta rozdziela dwa zakresy odpowiedzialności.

Sztuczna inteligencja interpretuje dane. Automatyzacja wykonuje działanie.

Ten schemat można zastosować w wielu przemysłowych zastosowaniach:

• Sztuczna inteligencja wykrywa wadę wizualną → automatyczny system usuwa produkt z linii produkcyjnej.
• Prognozy AI wskazują na niezwykle wysoki popyt → automatyzacja powoduje powstanie zadania związanego z zaopatrzeniem.
• Sztuczna inteligencja klasyfikuje przychodzący dokument → automatyzacja kieruje go do odpowiedniego procesu.
• Sztuczna inteligencja wykrywa nieprawidłowe zachowanie maszyny → system automatyczny wysyła powiadomienie do odpowiedniego zespołu serwisowego.

To właśnie w tym obszarze często ujawnia się największa wartość biznesowa. Sztuczna inteligencja dostarcza lepszego sygnału, a automatyzacja przekształca ten sygnał w powtarzalny proces operacyjny.

Pięć pytań, które warto zadać przed wdrożeniem sztucznej inteligencji

Przed rozpoczęciem projektu związanego ze sztuczną inteligencją firmy powinny skupić się na analizie problemu, a nie na popularności tej technologii.

1. Czy problem da się rozwiązać za pomocą prostej zasady?

Jeśli problem można niezawodnie rozwiązać za pomocą niewielkiej liczby reguł deterministycznych, tradycyjna automatyzacja będzie zazwyczaj szybsza i tańsza.

2. Czy dysponujemy wystarczającą ilością odpowiednich danych?

Wydajność sztucznej inteligencji w dużym stopniu zależy od jakości i trafności danych. Firma może gromadzić ogromne ilości informacji, a mimo to nie dysponować konkretnymi danymi niezbędnymi do wyszkolenia użytecznego modelu.

3. Czy proces ten jest już przewidywalny?

Jeśli prawidłowy wynik jest znany z góry, uczenie maszynowe może wnieść niewielką wartość dodaną. Sztuczna inteligencja jest najbardziej przydatna tam, gdzie rzeczywiście potrzebne są prognozy, klasyfikacja lub interpretacja.

4. Ile kosztuje popełnienie błędu?

Modele sztucznej inteligencji nie są w pełni dokładne. Dlatego firmy muszą określić dopuszczalny poziom błędu oraz ustalić, jakie działania należy podjąć w przypadku, gdy model nie ma pewności lub popełnia błąd.

W przypadku procesów wysokiego ryzyka odpowiednia architektura może obejmować progi pewności, dodatkowe reguły biznesowe lub zatwierdzanie przez człowieka.

5. Czy sztuczna inteligencja zapewni wymierny zwrot z inwestycji?

“Chcemy wykorzystać sztuczną inteligencję” to nie jest uzasadnienie biznesowe.

Lepiej zapytać: jaki konkretny problem rozwiąże ten system?

Czy pozwoli to skrócić przestoje? Zwiększyć wydajność? Zmniejszyć ilość odpadów? Zaoszczędzić czas inżynierów? Zwiększyć dokładność prognoz? Ograniczyć ręczne przetwarzanie dokumentów?

Wartość projektu związanego ze sztuczną inteligencją powinna od samego początku być powiązana z operacyjnym wskaźnikiem KPI.

Prosty model decyzyjny dotyczący wyboru między sztuczną inteligencją a automatyzacją

Całą decyzję można sprowadzić do trzech pytań.

1. Czy proces ten jest powtarzalny i czy można go opisać za pomocą jasnych zasad?
Tak → zacznij od tradycyjnej automatyzacji.

2. Czy prawidłowy wynik zależy od złożonych wzorców występujących w danych?
Tak → rozważ zastosowanie sztucznej inteligencji.

3. Czy wynik działania sztucznej inteligencji musi wywołać przewidywalne działanie operacyjne?
Tak → połączyć sztuczną inteligencję z automatyzacją.

Ten schemat jest celowo prosty. Prawdziwe systemy przemysłowe mogą być bardziej złożone, ale ta logika pozostaje przydatna, ponieważ zmusza zespół projektowy do zdefiniowania problemu przed wyborem technologii.

Sztuczna inteligencja nie zastępuje dobrego projektowania procesów

Obecny entuzjazm związany ze sztuczną inteligencją może sprawiać wrażenie, że każdy projekt transformacji cyfrowej powinien zawierać element związany ze sztuczną inteligencją.

To rzadko jest prawdą.

Źle zaprojektowany proces nie staje się automatycznie lepszy tylko dlatego, że dodano do niego model. W wielu przypadkach właściwym pierwszym krokiem jest standaryzacja procesu, integracja danych lub podstawowa automatyzacja.

Gdy proces ustabilizuje się i dostępne będą odpowiednie dane, można wdrożyć sztuczną inteligencję tam, gdzie przyniesie ona wymierną korzyść.

Takie podejście ma szczególne znaczenie w branży produkcyjnej. Środowiska produkcyjne wymagają niezawodności, integracji z istniejącymi systemami oraz jasnego podziału odpowiedzialności za decyzje operacyjne. Technologia powinna zmniejszać niepewność i złożoność, a nie wprowadzać je bez uzasadnienia biznesowego.

Wniosek: Wybierz narzędzie dostosowane do danego problemu

Debata na temat Sztuczna inteligencja a automatyzacja nie należy tego postrzegać jako rywalizacji między nowoczesną technologią a starszą.

Tradycyjna automatyzacja jest odpowiednim narzędziem, gdy proces jest przewidywalny, a zasady są znane. Sztuczna inteligencja staje się przydatna, gdy problem wymaga interpretacji danych, rozpoznawania złożonych wzorców lub przewidywania przyszłych wyników.

W wielu najskuteczniejszych rozwiązaniach stosowanych w praktyce te dwie technologie współdziałają ze sobą.

Sztuczna inteligencja przewiduje, co może się wydarzyć. Automatyzacja zapewnia, że odpowiednie działanie rzeczywiście zostanie podjęte.

W przypadku przedsiębiorstw produkcyjnych to rozróżnienie może zapobiec niepotrzebnym inwestycjom i pomóc w skoncentrowaniu projektów związanych ze sztuczną inteligencją na obszarach, w których zaawansowane modele mogą przynieść rzeczywistą wartość operacyjną.

W COGITA wierzymy, że zaawansowana sztuczna inteligencja nie powinna być wdrażana tylko dla samej siebie. Powinna ona rozwiązywać konkretne problemy, integrować się z rzeczywistymi procesami oraz tworzyć wymierną wartość dla organizacji i osób, które je prowadzą.

Sztuczna inteligencja a automatyzacja staje się coraz ważniejszym zagadnieniem dla przedsiębiorstw produkcyjnych. W miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej dostępna, wiele organizacji zastanawia się, czy swoje procesy powinny zautomatyzować w tradycyjny sposób, wzbogacić o elementy sztucznej inteligencji, czy też przeprojektować w oparciu o modele uczenia maszynowego.

Różnica jest prostsza, niż mogłoby się wydawać:

Automatyzacja mówi: “Jeśli wydarzy się X, wykonaj Y”.”
Sztuczna inteligencja mówi: “Na podstawie dostępnych danych przewiduj, klasyfikuj lub interpretuj, co powinno się wydarzyć dalej”.”

Ta różnica ma znaczenie, ponieważ nie każdy projekt cyfryzacji wymaga wykorzystania sztucznej inteligencji. W wielu przypadkach tradycyjna automatyzacja nadal stanowi najskuteczniejsze, najbardziej niezawodne i najbardziej opłacalne rozwiązanie.

Najdroższym błędem często nie jest to, że nie wdroży się sztucznej inteligencji. Jest nim wykorzystanie technologii, która nie jest dostosowana do danego problemu.

Czym jest automatyzacja tradycyjna?

Tradycyjna automatyzacja sprawdza się najlepiej, gdy proces jest przewidywalny i można go opisać za pomocą jasnych reguł. System nie musi interpretować sytuacji. Po prostu wykonuje z góry określone instrukcje.

Logikę tę można zazwyczaj sprowadzić do następującego równania:

JEŚLI X → TO Y

Do typowych przykładów należą:

• Formularz zostaje przesłany → dane są zapisywane w systemie ERP.
• Spełniony został z góry określony warunek → wysyłane jest powiadomienie.
• Gdy urządzenie osiąga określoną wartość → uruchamia się procedura.
• Przychodzi faktura → zostaje przekazana do zatwierdzenia.
• Stan zapasów spada poniżej progu → rozpoczyna się proces uzupełniania zapasów.

Najważniejszą cechą jest przewidywalność. Już wiemy, co powinno się wydarzyć w konkretnej sytuacji.

W tym podejściu nie ma nic przestarzałego. W przemyśle produkcyjnym ogromna liczba procesów opiera się na logice deterministycznej. Systemy PLC, alarmy, przepływy pracy, integracje z systemami ERP, procesy zautomatyzowane oraz systemy sterowania produkcją często działają bez zarzutu, ponieważ zasady ich funkcjonowania są znane z góry.

Jeśli zasady te da się jasno opisać, wdrożenie sztucznej inteligencji może jedynie spowodować, że proces ten stanie się droższy i trudniejszy w utrzymaniu.

Czym różni się sztuczna inteligencja od automatyzacji?

Sztuczna inteligencja okazuje się przydatna, gdy problemu nie da się łatwo ująć w postaci kompletnego zestawu reguł.

Zamiast dokładnie określać systemowi, co ma robić w każdej możliwej sytuacji, dostarczamy dane i wykorzystujemy model do rozpoznawania wzorców. Model może następnie wygenerować prognozę, klasyfikację, rekomendację lub prawdopodobieństwo.

Uproszczony przebieg pracy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji wygląda następująco:

DANE → MODEL → PROGNOZA / KLASYFIKACJA / REKOMENDACJA

Do typowych zastosowań sztucznej inteligencji należą:

• prognozowanie popytu,
• konserwacja predykcyjna,
• kontrola jakości w dziedzinie widzenia komputerowego,
• systemy rekomendacyjne,
• analiza i klasyfikacja dokumentów,
• rozumienie języka,
• prognozowanie popytu na surowce,
• optymalizacja procesu produkcyjnego.

Jednak często pomija się jedną istotną kwestię: Sztuczna inteligencja nie “wie”, co ma robić.

Model sztucznej inteligencji generuje wyniki w oparciu o wzorce wykryte w danych oraz o sposób, w jaki system został przeszkolony lub skonfigurowany. Jego wyniki mają często charakter probabilistyczny, a nie w pełni deterministyczny.

Właśnie dlatego systemy sztucznej inteligencji wymagają kontroli jakości danych, testowania, monitorowania, wskaźników wydajności oraz strategii postępowania w przypadku błędów.

Sztuczna inteligencja a automatyzacja: główne różnice

Głównym zagadnieniem w Sztuczna inteligencja a automatyzacja Nie chodzi więc o to, która technologia jest bardziej zaawansowana.

Właściwe pytanie brzmi:

Która technologia odpowiada strukturze zadania?

Kiedy warto zdecydować się na automatyzację?

Tradycyjna automatyzacja jest zazwyczaj lepszym rozwiązaniem, gdy:

1. Proces ten ma charakter powtarzalny.
2. Zasady można jasno określić.
3. Przewidywany wynik jest oczywisty.
4. Wyjątków jest stosunkowo niewiele.
5. Nie są wymagane żadne prognozy ani skomplikowane interpretacje.

Przykład: Cykl produkcyjny

Wyobraźmy sobie, że maszyna kończy cykl produkcyjny.

Wymagana logika jest następująca:

Jeśli cykl = zakończony → zapisz wynik → wyślij informacje → rozpocznij kolejny etap.

To klasyczny problem z zakresu automatyki.

Nie ma tu żadnego ukrytego schematu do odkrycia. Nie trzeba niczego przewidywać. System już dokładnie wie, co powinno się wydarzyć.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w tym przypadku stanowiłoby niepotrzebne komplikowanie sprawy. Wiązałoby się to z dodatkowymi pracami programistycznymi, testowaniem, monitorowaniem i konserwacją, nie przynosząc przy tym żadnej znaczącej wartości biznesowej.

W tym przypadku automatyzacja nie jest prostszym zamiennikiem. Jest to właściwe rozwiązanie inżynieryjne.

Kiedy warto skorzystać ze sztucznej inteligencji?

Warto zadać sobie następujące pytanie:

Czy wynik zależy od wzorców, których nie da się łatwo opisać za pomocą jednoznacznych reguł?

Jeśli odpowiedź brzmi „tak”, sztuczna inteligencja może okazać się dobrym rozwiązaniem.

Konserwacja predykcyjna: automatyzacja a sztuczna inteligencja

Konserwacja predykcyjna jest jednym z najbardziej oczywistych przykładów.

Tradycyjny system automatyczny może wykorzystywać wartość progową:

Jeśli temperatura > 90°C → uruchomić alarm.

Jest to skuteczne, jeśli wiadomo już, że temperatura powyżej 90°C stanowi zagrożenie.

Jednak sztuczna inteligencja może rozwiązać inny problem:

Na podstawie temperatury, drgań, obciążenia maszyny, historii eksploatacji, wcześniejszych awarii i innych parametrów należy przewidzieć prawdopodobieństwo wystąpienia awarii w ciągu najbliższych kilku dni.

Różnica jest znaczna.

Automatyka reaguje na znany stan.

Sztuczna inteligencja próbuje zidentyfikować złożony wzorzec, który może wskazywać na przyszłą awarię, zanim zostanie osiągnięty prosty próg.

Nie oznacza to jednak, że automatyzacja stała się przestarzała. W rzeczywistości te dwie technologie często najlepiej sprawdzają się w połączeniu.

Kontrola jakości: zasady czy wizja komputerowa?

To samo rozróżnienie dotyczy kontroli jakości.

Jeśli produkt ma zostać odrzucony w każdym przypadku, gdy którykolwiek z mierzalnych wymiarów przekroczy ustaloną tolerancję, wystarczy tradycyjna automatyzacja:

Jeśli wymiar > X → odrzucić produkt.

Niektóre wady nie dają się jednak łatwo opisać za pomocą reguł liczbowych.

Zadrapanie, odkształcenie, nieprawidłowy montaż, przebarwienie, nietypowa faktura lub anomalia wizualna mogą być oczywiste dla doświadczonego kontrolera jakości, ale trudno je ująć w postaci sztywnej zasady.

W tym przypadku technologia widzenia komputerowego może analizować obrazy i klasyfikować produkty na podstawie wzorców wyuczonych na podstawie danych.

System sztucznej inteligencji potrafi zidentyfikować usterkę, a warstwa automatyzacji decyduje, jakie działania należy podjąć dalej.

Na przykład:

Sztuczna inteligencja wykrywa potencjalną wadę → automatyka usuwa produkt z linii produkcyjnej → system kontroli jakości rejestruje to zdarzenie.

Prognozowanie popytu: kiedy reguły to za mało

Zarządzanie zapasami stanowi kolejny praktyczny przykład Sztuczna inteligencja a automatyzacja.

W tradycyjnym podejściu można by zastosować następującą regułę:

Jeśli stan magazynowy jest mniejszy niż X → zamów Y sztuk.

Rozwiązanie to może sprawdzić się bardzo dobrze, gdy popyt jest stabilny.

Popyt może jednak zależeć od wielu czynników:

• sezonowość,
• promocje,
• zachowania klientów,
• warunki rynkowe,
• święta,
• cykl życia produktu,
• dotychczasowa sprzedaż,
• zmienne zewnętrzne.

Stały próg może nie uwzględniać tych zależności.

Model sztucznej inteligencji może wykorzystywać dane historyczne do prognozowania przyszłego popytu oraz oszacowania, ile zapasów może być potrzebnych w przyszłym tygodniu lub miesiącu.

Następnie system automatyzacji może wykorzystać tę prognozę do uruchomienia procesów uzupełniania zapasów.

Lepszym rozwiązaniem jest często połączenie sztucznej inteligencji i automatyzacji

Dla wielu firm najbardziej przydatną odpowiedzią nie jest Sztuczna inteligencja a automatyzacja.

To jest Sztuczna inteligencja + automatyzacja.

Sztuczna inteligencja potrafi interpretować lub przewidywać.

Automatyzacja pozwala na realizację zadań.

Na przykład:

AI: Model szacuje, że prawdopodobieństwo awarii maszyny w ciągu pięciu dni wynosi 82%.

Automatyzacja: Jeśli prawdopodobieństwo awarii przekracza 80%, należy utworzyć zgłoszenie serwisowe w systemie CMMS i powiadomić odpowiedzialnego technika.

W tej architekturze każda technologia jest wykorzystywana w obszarze, w którym najlepiej się sprawdza.

Sztuczna inteligencja radzi sobie z niepewnością, prognozowaniem oraz złożonymi wzorcami.

Automatyzacja obejmuje powtarzalne wykonywanie zadań, integrację, przepływy pracy, powiadomienia oraz reguły biznesowe.

W praktyce model sztucznej inteligencji rzadko okazuje się przydatny jako samodzielny element. Jego prognozy zazwyczaj muszą być powiązane z rzeczywistym procesem biznesowym.

Należy zebrać dane. Model musi wygenerować wynik. Wynik musi trafić do właściwego systemu. Być może konieczne będzie zastosowanie progu. Być może ktoś będzie musiał zatwierdzić decyzję. Działanie musi zostać wykonane i zarejestrowane.

Właśnie dlatego wiele skutecznych przemysłowych systemów sztucznej inteligencji to systemy hybrydowe.

Sztuczna inteligencja a automatyzacja w przetwarzaniu dokumentów

Tę samą zasadę ilustrują procesy obiegu dokumentów.

Tradycyjne systemy automatyki mogą wykonywać takie zadania jak:

Jeśli wiadomość e-mail zawiera załącznik w formacie PDF → zapisz go w folderze.

A co, jeśli system musi zrozumieć treść dokumentu?

Być może konieczne będzie:

• określić rodzaj dokumentu,
• wyodrębnić informacje,
• rozumieć różne układy,
• sklasyfikować treść,
• wykrywać brakujące informacje,
• przekazać dokument do odpowiedniego procesu.

Właśnie w tym zakresie sztuczna inteligencja może okazać się przydatna.

Cały proces mógłby wyglądać następująco:

Otrzymanie dokumentu → sztuczna inteligencja klasyfikuje go i wyodrębnia informacje → system automatyczny wprowadza dane do systemu ERP → wątpliwe przypadki trafiają do weryfikacji przez człowieka.

Po raz kolejny sztuczna inteligencja i automatyzacja wzajemnie się uzupełniają.

5 pytań, które należy zadać przed wdrożeniem sztucznej inteligencji

1. Czy problem da się rozwiązać za pomocą prostej zasady?

Jeśli tak, to tradycyjna automatyzacja jest prawdopodobnie lepszym punktem wyjścia.

Rozwiązanie deterministyczne jest zazwyczaj łatwiejsze do wdrożenia, przetestowania, wyjaśnienia i utrzymania.

2. Czy dysponujesz wystarczającą ilością odpowiednich danych?

Sztuczna inteligencja potrzebuje przydatnych danych.

Posiadanie dużych ilości danych nie oznacza automatycznie, że projekt oparty na sztucznej inteligencji zakończy się sukcesem. Dane muszą zawierać informacje związane z wynikiem, który chcesz przewidzieć.

Przed stworzeniem modelu należy sprawdzić, czy niezbędne sygnały rzeczywiście istnieją.

3. Czy wynik procesu jest przewidywalny?

Jeśli każde prawidłowe dane wejściowe powinny zawsze dawać ten sam wynik, tradycyjne oprogramowanie może okazać się wystarczające.

Sztuczna inteligencja staje się bardziej interesująca, gdy odpowiedź zależy od prawdopodobieństwa, interpretacji, klasyfikacji lub złożonych zależności między wieloma zmiennymi.

4. Czy koszt popełnienia błędu jest do przyjęcia?

Systemy sztucznej inteligencji nie działają z idealną dokładnością.

Model może generować wyniki fałszywie pozytywne, fałszywie negatywne lub niepewne.

Dlatego kluczowe pytanie brzmi nie tylko:

Jak dokładny jest ten model?

Jest to również:

Co się dzieje, gdy model jest błędny?

W przypadku decyzji obarczonych wysokim ryzykiem firmy mogą potrzebować zatwierdzenia przez człowieka, dodatkowych zabezpieczeń lub systemu hybrydowego, w którym sztuczna inteligencja proponuje działanie, ale o tym, co jest dozwolone, decydują reguły deterministyczne.

5. Czy sztuczna inteligencja zapewni wymierny zwrot z inwestycji?

Sztucznej inteligencji nie należy wdrażać tylko dlatego, że organizacja chce “mieć sztuczną inteligencję”.”

Powinno to rozwiązać konkretny problem biznesowy.

Wartość oczekiwana może wynikać z:

• skrócenie przestojów maszyn,
• mniej wad jakościowych,
• dokładniejsze prognozy popytu,
• zmniejszenie ilości odpadów materiałowych,
• zmniejszone zużycie energii,
• szybsze przetwarzanie dokumentów,
• lepsze planowanie produkcji,
• wyższa wydajność pracowników.

Problem biznesowy powinien zawsze mieć pierwszeństwo przed modelem.

Sztuczna inteligencja a automatyzacja: proste ramy decyzyjne

Decyzję tę można sprowadzić do trzech pytań.

Czy proces ten można opisać za pomocą stabilnych i jednoznacznych reguł?
Tak → wybierz automatyzację.

Czy wynik zależy od złożonych wzorców występujących w danych, od interpretacji czy od prognoz?
Tak → rozważ zastosowanie sztucznej inteligencji.

Czy sztuczna inteligencja generuje prognozę lub zalecenie, które powinno spowodować podjęcie powtarzalnego działania operacyjnego?
Tak → połączyć sztuczną inteligencję z automatyzacją.

Ta struktura pozwala uniknąć dwóch typowych błędów.

Pierwszym z nich jest wykorzystanie sztucznej inteligencji w sytuacjach, w których kilka prostych zasad sprawdziłoby się lepiej.

Po drugie, tworzy się coraz bardziej skomplikowane systemy oparte na regułach, mające na celu rozwiązywanie problemów, które z natury rzeczy mają charakter prognostyczny.

Wniosek: Wybierz technologię dostosowaną do danego problemu

Dyskusja na temat Sztuczna inteligencja a automatyzacja nie należy tego postrzegać jako rywalizacji między nowoczesną technologią a przestarzałą.

Oba podejścia są nadal przydatne, ponieważ pozwalają rozwiązywać różne rodzaje problemów.

Automatyzacja działa najlepiej, gdy znamy zasady danego procesu.

Sztuczna inteligencja staje się przydatna, gdy dane wymagają interpretacji, rozpoznawania wzorców lub przewidywania przyszłych zdarzeń.

W wielu środowiskach produkcyjnych najsolidniejsza architektura łączy w sobie obie te technologie.

Sztuczna inteligencja przewiduje, co może się wydarzyć.

Automatyzacja gwarantuje, że odpowiednie działania operacyjne są wykonywane w sposób spójny.

Właśnie dlatego pierwsze pytanie w projekcie dotyczącym sztucznej inteligencji rzadko powinno brzmieć:

“Który model powinniśmy wybrać?”

O wiele lepszym pytaniem jest:

“Jakiego rodzaju problem właściwie próbujemy rozwiązać?”

Gdy to stanie się jasne, wybór między automatyzacją, sztuczną inteligencją a połączeniem obu tych rozwiązań staje się znacznie łatwiejszy — i znacznie bardziej prawdopodobne jest, że przyniesie wymierną wartość biznesową.