{"id":2467,"date":"2026-08-27T11:53:07","date_gmt":"2026-08-27T09:53:07","guid":{"rendered":"https:\/\/cogita.ai\/?p=2467"},"modified":"2026-08-27T11:54:19","modified_gmt":"2026-08-27T09:54:19","slug":"ai-vs-automation-what-to-choose-and-when","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cogita.ai\/pl\/ai-vs-automation-what-to-choose-and-when\/","title":{"rendered":"Sztuczna inteligencja a automatyzacja: co wybra\u0107 i kiedy?"},"content":{"rendered":"\n\n
\n\n

Sztuczna inteligencja a automatyzacja: co wybra\u0107 i kiedy?<\/h1>\n\n

Sztuczna inteligencja a automatyzacja<\/strong> staje si\u0119 coraz wa\u017cniejszym zagadnieniem dla przedsi\u0119biorstw produkcyjnych. W miar\u0119 jak fabryki gromadz\u0105 coraz wi\u0119cej danych, pod\u0142\u0105czaj\u0105 coraz wi\u0119cej maszyn i digitalizuj\u0105 coraz wi\u0119cej proces\u00f3w, mened\u017cerowie cz\u0119sto staj\u0105 przed tym samym dylematem: czy powinni\u015bmy zautomatyzowa\u0107 proces przy u\u017cyciu tradycyjnych regu\u0142, czy te\u017c potrzebujemy sztucznej inteligencji?<\/p>\n\n

Odpowied\u017a jest zazwyczaj prostsza ni\u017c sama technologia.<\/p>\n\n

Tradycyjna automatyzacja m\u00f3wi: \u201cJe\u015bli wydarzy si\u0119 X, wykonaj Y\u201d. Sztuczna inteligencja m\u00f3wi: \u201cNa podstawie dost\u0119pnych danych oszacuj, przewid\u017a lub zinterpretuj, co prawdopodobnie wydarzy si\u0119 dalej\u201d.\u201d<\/strong><\/p>\n\n

Oba podej\u015bcia s\u0105 warto\u015bciowe. Po prostu s\u0142u\u017c\u0105 do rozwi\u0105zywania r\u00f3\u017cnych rodzaj\u00f3w problem\u00f3w.<\/p>\n\n

To rozr\u00f3\u017cnienie ma znaczenie, poniewa\u017c najdro\u017cszym b\u0142\u0119dem cz\u0119sto nie jest brak wdro\u017cenia sztucznej inteligencji. Najdro\u017cszym b\u0142\u0119dem jest natomiast stosowanie sztucznej inteligencji tam, gdzie prostszy system oparty na regu\u0142ach by\u0142by ta\u0144szy, bezpieczniejszy i \u0142atwiejszy w utrzymaniu \u2014 albo poleganie na sztywnej automatyzacji w sytuacjach, gdy rzeczywisty problem wymaga prognozowania, interpretacji lub rozpoznawania wzorc\u00f3w.<\/p>\n\n

Czym jest automatyzacja tradycyjna?<\/h2>\n\n

Tradycyjna automatyzacja jest przeznaczona do proces\u00f3w, kt\u00f3re s\u0105 przewidywalne i kt\u00f3re mo\u017cna opisa\u0107 za pomoc\u0105 jednoznacznych regu\u0142. System nie musi \u201crozumie\u0107\u201d sytuacji. Musi jedynie post\u0119powa\u0107 zgodnie z wcze\u015bniej zdefiniowan\u0105 logik\u0105.<\/p>\n\n

Model podstawowy wygl\u0105da nast\u0119puj\u0105co:<\/p>\n\n

JE\u015aLI X \u2192 TO Y<\/strong><\/p>\n\n

Zasada ta mo\u017ce by\u0107 wdra\u017cana w wielu r\u00f3\u017cnych technologiach: przemys\u0142owych systemach sterowania, logice sterownik\u00f3w PLC, silnikach przep\u0142ywu pracy, skryptach, integracjach z systemami ERP, automatyzacji proces\u00f3w robotycznych czy standardowym oprogramowaniu biznesowym.<\/p>\n\n

Na przyk\u0142ad:<\/p>\n\n

    \n
  • Formularz zostaje przes\u0142any \u2192 dane s\u0105 zapisywane w systemie ERP.<\/li>\n
  • Urz\u0105dzenie osi\u0105ga okre\u015blon\u0105 temperatur\u0119 \u2192 uruchamia si\u0119 alarm.<\/li>\n
  • Przychodzi faktura \u2192 jest ona przekazywana odpowiedniej osobie do zatwierdzenia.<\/li>\n
  • Cykl produkcyjny zosta\u0142 zako\u0144czony \u2192 wynik zostaje zapisany i rozpoczyna si\u0119 kolejny etap.<\/li>\n<\/ul>\n\n

    \u017badna z tych sytuacji niekoniecznie wymaga zastosowania sztucznej inteligencji.<\/p>\n\n

    Je\u015bli warunek da si\u0119 jasno zdefiniowa\u0107, a w\u0142a\u015bciwa reakcja jest znana z g\u00f3ry, zazwyczaj lepszym rozwi\u0105zaniem jest klasyczna automatyzacja. Jej wdro\u017cenie jest cz\u0119sto ta\u0144sze, \u0142atwiejsze do przetestowania i bardziej przewidywalne w \u015brodowiskach produkcyjnych.<\/p>\n\n

    Czym r\u00f3\u017cni si\u0119 sztuczna inteligencja od automatyzacji?<\/h2>\n\n

    Sztuczna inteligencja okazuje si\u0119 przydatna, gdy odpowiedzi nie da si\u0119 \u0142atwo uj\u0105\u0107 w postaci ustalonego zestawu regu\u0142.<\/p>\n\n

    Zamiast r\u0119cznie programowa\u0107 ka\u017cdy mo\u017cliwy warunek, tworzymy model, kt\u00f3ry uczy si\u0119 wzorc\u00f3w na podstawie danych i wykorzystuje je do generowania wyniku.<\/p>\n\n

    Uproszczony przebieg pracy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji wygl\u0105da nast\u0119puj\u0105co:<\/p>\n\n

    DANE \u2192 MODEL \u2192 PROGNOZA \/ KLASYFIKACJA \/ REKOMENDACJA<\/strong><\/p>\n\n

    Przyk\u0142ady obejmuj\u0105:<\/p>\n\n

      \n
    • prognozowanie przysz\u0142ego popytu,<\/li>\n
    • przewidywanie awarii sprz\u0119tu,<\/li>\n
    • wykrywanie wad produkt\u00f3w na zdj\u0119ciach,<\/li>\n
    • polecanie produkt\u00f3w lub dzia\u0142a\u0144,<\/li>\n
    • klasyfikowanie i pozyskiwanie informacji z dokument\u00f3w,<\/li>\n
    • rozpoznawanie j\u0119zyka naturalnego,<\/li>\n
    • szacowanie przysz\u0142ego zapotrzebowania na surowce.<\/li>\n<\/ul>\n\n

      Warto zwr\u00f3ci\u0107 uwag\u0119 na jedn\u0105 istotn\u0105 r\u00f3\u017cnic\u0119: model sztucznej inteligencji nie \u201cwie\u201d w ludzkim rozumieniu tego s\u0142owa, co powinno si\u0119 wydarzy\u0107. Generuje on wynik w oparciu o wzorce statystyczne wyuczone na podstawie danych.<\/p>\n\n

      Oznacza to, \u017ce systemy sztucznej inteligencji maj\u0105 zazwyczaj charakter probabilistyczny, a nie ca\u0142kowicie deterministyczny. Model mo\u017ce oszacowa\u0107, \u017ce prawdopodobie\u0144stwo awarii maszyny wynosi 82%, sklasyfikowa\u0107 obraz jako wadliwy z okre\u015blonym wska\u017anikiem pewno\u015bci lub przewidzie\u0107 popyt w ramach oczekiwanego zakresu b\u0142\u0119du.<\/p>\n\n

      Ta niepewno\u015b\u0107 niekoniecznie jest s\u0142abo\u015bci\u0105. W wielu problemach biznesowych niepewno\u015b\u0107 ju\u017c istnieje. Sztuczna inteligencja po prostu pomaga j\u0105 oszacowa\u0107.<\/p>\n\n

      Sztuczna inteligencja a automatyzacja: kluczowe r\u00f3\u017cnice<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
      Kryterium<\/th>\nTradycyjna automatyzacja<\/th>\nAI<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
      Logika<\/strong><\/td>\nJasno okre\u015blone zasady<\/td>\nModel wytrenowany na podstawie danych<\/td>\n<\/tr>\n
      Typowa struktura<\/strong><\/td>\nJe\u015bli X, to Y<\/td>\nNa podstawie danych przewidzie\u0107 warto\u015b\u0107 X<\/td>\n<\/tr>\n
      Wymagania dotycz\u0105ce danych<\/strong><\/td>\nMo\u017ce by\u0107 stosunkowo proste<\/td>\nZazwyczaj ma kluczowe znaczenie dla wydajno\u015bci<\/td>\n<\/tr>\n
      Przewidywalno\u015b\u0107 procesu<\/strong><\/td>\nNajlepsze rozwi\u0105zanie dla proces\u00f3w o wysokim stopniu przewidywalno\u015bci<\/td>\nPrzydatne, gdy wyniki zale\u017c\u0105 od z\u0142o\u017conych wzorc\u00f3w<\/td>\n<\/tr>\n
      Obs\u0142uga wyj\u0105tk\u00f3w<\/strong><\/td>\nWymaga dodatkowych zasad<\/td>\nPotrafi rozpoznawa\u0107 wzorce na podstawie wielu zmiennych<\/td>\n<\/tr>\n
      Nauka<\/strong><\/td>\nBrak szkolenia modelu<\/td>\nModel zosta\u0142 wytrenowany i mo\u017cna go p\u00f3\u017aniej aktualizowa\u0107 lub ponownie trenowa\u0107<\/td>\n<\/tr>\n
      Typowy koszt wdro\u017cenia<\/strong><\/td>\nZazwyczaj ni\u017csze<\/td>\nCz\u0119sto wy\u017cszy<\/td>\n<\/tr>\n
      Konserwacja<\/strong><\/td>\nZasady, integracje i logika proces\u00f3w<\/td>\nDane, wydajno\u015b\u0107 modelu, infrastruktura i integracje<\/td>\n<\/tr>\n
      Najlepsze przyk\u0142ady zastosowa\u0144<\/strong><\/td>\nPowtarzalne procesy oparte na regu\u0142ach<\/td>\nPrognozowanie, klasyfikacja i problemy niejednoznaczne<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n\n

      To por\u00f3wnanie pokazuje, dlaczego dyskusja na temat sztucznej inteligencji i automatyzacji, w kt\u00f3rej sugeruje si\u0119, \u017ce jedna z tych technologii zast\u0105pi drug\u0105, jest myl\u0105ca.<\/p>\n\n

      Automatyzacja nie jest przestarza\u0142\u0105 wersj\u0105 sztucznej inteligencji. To zupe\u0142nie inne narz\u0119dzie.<\/p>\n\n

      Kiedy warto zdecydowa\u0107 si\u0119 na tradycyjn\u0105 automatyzacj\u0119?<\/h2>\n\n

      Automatyzacja jest zazwyczaj w\u0142a\u015bciwym wyborem, gdy proces jest stabilny, powtarzalny i \u0142atwy do opisania.<\/p>\n\n

      Warto wybra\u0107 tradycyjn\u0105 automatyzacj\u0119, gdy:<\/p>\n\n

        \n
      • proces powtarza si\u0119 w podobny spos\u00f3b,<\/li>\n
      • zasady podejmowania decyzji s\u0105 znane,<\/li>\n
      • oczekiwany wynik jest przewidywalny,<\/li>\n
      • istnieje stosunkowo niewiele wyj\u0105tk\u00f3w,<\/li>\n
      • nie potrzebujesz prognozowania ani rozpoznawania wzorc\u00f3w.<\/li>\n<\/ul>\n\n

        Prosty przyk\u0142ad produkcji<\/h3>\n\n

        Wyobra\u017amy sobie, \u017ce maszyna ko\u0144czy cykl produkcyjny.<\/p>\n\n

        System musi wykona\u0107 cztery czynno\u015bci:<\/p>\n\n

        Je\u015bli cykl = zako\u0144czony \u2192 zapisz wynik \u2192 wy\u015blij powiadomienie \u2192 rozpocznij kolejny etap.<\/strong><\/p>\n\n

        To idealny przyk\u0142ad zadania z zakresu automatyki.<\/p>\n\n

        Wprowadzenie uczenia maszynowego spowodowa\u0142oby niepotrzebne skomplikowanie. Konieczne by\u0142oby stworzenie potok\u00f3w danych, walidacja modeli, monitorowanie i ewentualnie ponowne szkolenie modeli \u2014 a wszystko to bez rozwi\u0105zania problemu, kt\u00f3ry i tak ju\u017c od pocz\u0105tku by\u0142 trudny.<\/p>\n\n

        W tym przypadku sztuczna inteligencja nie sprawi\u0142aby, \u017ce system sta\u0142by si\u0119 inteligentniejszy. Po prostu podnios\u0142aby jego koszt.<\/p>\n\n

        Kiedy warto skorzysta\u0107 ze sztucznej inteligencji?<\/h2>\n\n

        Warto zada\u0107 sobie nast\u0119puj\u0105ce pytanie:<\/p>\n\n

        Czy poprawny wynik zale\u017cy od wzorc\u00f3w, kt\u00f3rych nie da si\u0119 wiarygodnie opisa\u0107 za pomoc\u0105 niewielkiego zbioru regu\u0142?<\/strong><\/p>\n\n

        Je\u015bli odpowied\u017a brzmi \u201etak\u201d, sztuczna inteligencja mo\u017ce by\u0107 odpowiednim rozwi\u0105zaniem.<\/p>\n\n

        Przyk\u0142ad: konserwacja predykcyjna<\/h3>\n\n

        Rozwa\u017cmy kwesti\u0119 monitorowania urz\u0105dze\u0144 w zak\u0142adzie produkcyjnym.<\/p>\n\n

        Tradycyjna regu\u0142a automatyzacji mog\u0142aby wygl\u0105da\u0107 nast\u0119puj\u0105co:<\/p>\n\n

        Je\u015bli temperatura > 90\u00b0C \u2192 uruchomi\u0107 alarm.<\/strong><\/p>\n\n

        To jest przydatne. Jednak reaguje dopiero po przekroczeniu z g\u00f3ry okre\u015blonego progu.<\/p>\n\n

        System konserwacji predykcyjnej oparty na sztucznej inteligencji mo\u017ce analizowa\u0107 temperatur\u0119 wraz z drganiami, obci\u0105\u017ceniem, czasem pracy, histori\u0105 awarii, ci\u015bnieniem i innymi zmiennymi. Model mo\u017ce nast\u0119pnie oszacowa\u0107 prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienia awarii w ci\u0105gu najbli\u017cszych kilku godzin lub dni.<\/p>\n\n

        R\u00f3\u017cnica ta ma zasadnicze znaczenie.<\/p>\n\n

        Automatyka reaguje na warunki, kt\u00f3re ju\u017c rozumiemy. Sztuczna inteligencja potrafi wykrywa\u0107 kombinacje sygna\u0142\u00f3w, kt\u00f3re in\u017cynierowi mog\u0142oby by\u0107 trudno uj\u0105\u0107 w prost\u0105 regu\u0142\u0119.<\/p>\n\n

        Przyk\u0142ad: kontrola jako\u015bci<\/h3>\n\n

        Tradycyjna automatyzacja sprawdza si\u0119 dobrze, gdy jako\u015b\u0107 produktu mo\u017cna sprawdzi\u0107 w odniesieniu do mierzalnego progu.<\/p>\n\n

        Je\u015bli wymiar > dopuszczalna tolerancja \u2192 odrzuci\u0107 produkt.<\/strong><\/p>\n\n

        Wyobra\u017amy sobie jednak wad\u0119 powierzchniow\u0105, kt\u00f3ra wyst\u0119puje w wielu kszta\u0142tach, rozmiarach i orientacjach. Opracowanie tysi\u0119cy regu\u0142 dla ka\u017cdej mo\u017cliwej odmiany wizualnej mo\u017ce okaza\u0107 si\u0119 niepraktyczne.<\/p>\n\n

        Model wizji komputerowej mo\u017ce natomiast uczy\u0107 si\u0119 wzorc\u00f3w na podstawie zdj\u0119\u0107 produkt\u00f3w bez wad i z wadami, a nast\u0119pnie automatycznie klasyfikowa\u0107 nowe przypadki.<\/p>\n\n

        Przyk\u0142ad: prognozowanie popytu<\/h3>\n\n

        System zarz\u0105dzania zapasami oparty na regu\u0142ach mo\u017ce stwierdzi\u0107:<\/p>\n\n

        Je\u015bli stan magazynowy jest mniejszy ni\u017c poziom minimalny \u2192 zam\u00f3w 500 sztuk.<\/strong><\/p>\n\n

        System prognozowania oparty na sztucznej inteligencji mo\u017ce p\u00f3j\u015b\u0107 o krok dalej. Potrafi analizowa\u0107 dane historyczne dotycz\u0105ce sprzeda\u017cy, sezonowo\u015bci, promocji, zachowa\u0144 klient\u00f3w oraz innych zmiennych w celu oszacowania przysz\u0142ego popytu.<\/p>\n\n

        Pierwszy system realizuje zasady. Drugi pomaga okre\u015bli\u0107, na jakie zdarzenia powinny reagowa\u0107 te zasady.<\/p>\n\n

        Cz\u0119sto lepszym pytaniem jest: \u201eSztuczna inteligencja + automatyzacja\u201d<\/h2>\n\n

        Najbardziej u\u017cyteczne systemy przemys\u0142owe cz\u0119sto \u0142\u0105cz\u0105 oba te podej\u015bcia.<\/p>\n\n

        Zamiast pyta\u0107 tylko o Sztuczna inteligencja a automatyzacja<\/strong>, firmy powinny r\u00f3wnie\u017c zastanowi\u0107 si\u0119, w jaki spos\u00f3b sztuczna inteligencja i automatyzacja mog\u0105 ze sob\u0105 wsp\u00f3\u0142pracowa\u0107.<\/p>\n\n

        Zastan\u00f3wmy si\u0119 jeszcze raz nad konserwacj\u0105 predykcyjn\u0105.<\/p>\n\n

        Model sztucznej inteligencji generuje nast\u0119puj\u0105cy wynik:<\/p>\n\n

        Prawdopodobie\u0144stwo awarii w ci\u0105gu najbli\u017cszych trzech dni: 82%.<\/strong><\/p>\n\n

        Wtedy do akcji wkracza tradycyjna automatyzacja:<\/p>\n\n

        Je\u015bli prawdopodobie\u0144stwo awarii > 80% \u2192 nale\u017cy utworzy\u0107 zg\u0142oszenie serwisowe w systemie CMMS \u2192 przypisa\u0107 odpowiedni priorytet \u2192 powiadomi\u0107 technika.<\/strong><\/p>\n\n

        Architektura ta rozdziela dwa zakresy odpowiedzialno\u015bci.<\/p>\n\n

        Sztuczna inteligencja interpretuje dane. Automatyzacja wykonuje dzia\u0142anie.<\/strong><\/p>\n\n

        Ten schemat mo\u017cna zastosowa\u0107 w wielu przemys\u0142owych zastosowaniach:<\/p>\n\n

          \n
        • Sztuczna inteligencja wykrywa wad\u0119 wizualn\u0105 \u2192 automatyczny system usuwa produkt z linii produkcyjnej.<\/li>\n
        • Prognozy AI wskazuj\u0105 na niezwykle wysoki popyt \u2192 automatyzacja powoduje powstanie zadania zwi\u0105zanego z zaopatrzeniem.<\/li>\n
        • Sztuczna inteligencja klasyfikuje przychodz\u0105cy dokument \u2192 automatyzacja kieruje go do odpowiedniego procesu.<\/li>\n
        • Sztuczna inteligencja wykrywa nieprawid\u0142owe zachowanie maszyny \u2192 system automatyczny wysy\u0142a powiadomienie do odpowiedniego zespo\u0142u serwisowego.<\/li>\n<\/ul>\n\n

          To w\u0142a\u015bnie w tym obszarze cz\u0119sto ujawnia si\u0119 najwi\u0119ksza warto\u015b\u0107 biznesowa. Sztuczna inteligencja dostarcza lepszego sygna\u0142u, a automatyzacja przekszta\u0142ca ten sygna\u0142 w powtarzalny proces operacyjny.<\/p>\n\n

          Pi\u0119\u0107 pyta\u0144, kt\u00f3re warto zada\u0107 przed wdro\u017ceniem sztucznej inteligencji<\/h2>\n\n

          Przed rozpocz\u0119ciem projektu zwi\u0105zanego ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 firmy powinny skupi\u0107 si\u0119 na analizie problemu, a nie na popularno\u015bci tej technologii.<\/p>\n\n

          1. Czy problem da si\u0119 rozwi\u0105za\u0107 za pomoc\u0105 prostej zasady?<\/h3>\n\n

          Je\u015bli problem mo\u017cna niezawodnie rozwi\u0105za\u0107 za pomoc\u0105 niewielkiej liczby regu\u0142 deterministycznych, tradycyjna automatyzacja b\u0119dzie zazwyczaj szybsza i ta\u0144sza.<\/p>\n\n

          2. Czy dysponujemy wystarczaj\u0105c\u0105 ilo\u015bci\u0105 odpowiednich danych?<\/h3>\n\n

          Wydajno\u015b\u0107 sztucznej inteligencji w du\u017cym stopniu zale\u017cy od jako\u015bci i trafno\u015bci danych. Firma mo\u017ce gromadzi\u0107 ogromne ilo\u015bci informacji, a mimo to nie dysponowa\u0107 konkretnymi danymi niezb\u0119dnymi do wyszkolenia u\u017cytecznego modelu.<\/p>\n\n

          3. Czy proces ten jest ju\u017c przewidywalny?<\/h3>\n\n

          Je\u015bli prawid\u0142owy wynik jest znany z g\u00f3ry, uczenie maszynowe mo\u017ce wnie\u015b\u0107 niewielk\u0105 warto\u015b\u0107 dodan\u0105. Sztuczna inteligencja jest najbardziej przydatna tam, gdzie rzeczywi\u015bcie potrzebne s\u0105 prognozy, klasyfikacja lub interpretacja.<\/p>\n\n

          4. Ile kosztuje pope\u0142nienie b\u0142\u0119du?<\/h3>\n\n

          Modele sztucznej inteligencji nie s\u0105 w pe\u0142ni dok\u0142adne. Dlatego firmy musz\u0105 okre\u015bli\u0107 dopuszczalny poziom b\u0142\u0119du oraz ustali\u0107, jakie dzia\u0142ania nale\u017cy podj\u0105\u0107 w przypadku, gdy model nie ma pewno\u015bci lub pope\u0142nia b\u0142\u0105d.<\/p>\n\n

          W przypadku proces\u00f3w wysokiego ryzyka odpowiednia architektura mo\u017ce obejmowa\u0107 progi pewno\u015bci, dodatkowe regu\u0142y biznesowe lub zatwierdzanie przez cz\u0142owieka.<\/p>\n\n

          5. Czy sztuczna inteligencja zapewni wymierny zwrot z inwestycji?<\/h3>\n\n

          \u201cChcemy wykorzysta\u0107 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119\u201d to nie jest uzasadnienie biznesowe.<\/p>\n\n

          Lepiej zapyta\u0107: jaki konkretny problem rozwi\u0105\u017ce ten system?<\/p>\n\n

          Czy pozwoli to skr\u00f3ci\u0107 przestoje? Zwi\u0119kszy\u0107 wydajno\u015b\u0107? Zmniejszy\u0107 ilo\u015b\u0107 odpad\u00f3w? Zaoszcz\u0119dzi\u0107 czas in\u017cynier\u00f3w? Zwi\u0119kszy\u0107 dok\u0142adno\u015b\u0107 prognoz? Ograniczy\u0107 r\u0119czne przetwarzanie dokument\u00f3w?<\/p>\n\n

          Warto\u015b\u0107 projektu zwi\u0105zanego ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 powinna od samego pocz\u0105tku by\u0107 powi\u0105zana z operacyjnym wska\u017anikiem KPI.<\/p>\n\n

          Prosty model decyzyjny dotycz\u0105cy wyboru mi\u0119dzy sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 a automatyzacj\u0105<\/h2>\n\n

          Ca\u0142\u0105 decyzj\u0119 mo\u017cna sprowadzi\u0107 do trzech pyta\u0144.<\/p>\n\n

          1. Czy proces ten jest powtarzalny i czy mo\u017cna go opisa\u0107 za pomoc\u0105 jasnych zasad?<\/strong>
          \nTak \u2192 zacznij od tradycyjnej automatyzacji.<\/p>\n\n

          2. Czy prawid\u0142owy wynik zale\u017cy od z\u0142o\u017conych wzorc\u00f3w wyst\u0119puj\u0105cych w danych?<\/strong>
          \nTak \u2192 rozwa\u017c zastosowanie sztucznej inteligencji.<\/p>\n\n

          3. Czy wynik dzia\u0142ania sztucznej inteligencji musi wywo\u0142a\u0107 przewidywalne dzia\u0142anie operacyjne?<\/strong>
          \nTak \u2192 po\u0142\u0105czy\u0107 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 z automatyzacj\u0105.<\/p>\n\n

          Ten schemat jest celowo prosty. Prawdziwe systemy przemys\u0142owe mog\u0105 by\u0107 bardziej z\u0142o\u017cone, ale ta logika pozostaje przydatna, poniewa\u017c zmusza zesp\u00f3\u0142 projektowy do zdefiniowania problemu przed wyborem technologii.<\/p>\n\n

          Sztuczna inteligencja nie zast\u0119puje dobrego projektowania proces\u00f3w<\/h2>\n\n

          Obecny entuzjazm zwi\u0105zany ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 mo\u017ce sprawia\u0107 wra\u017cenie, \u017ce ka\u017cdy projekt transformacji cyfrowej powinien zawiera\u0107 element zwi\u0105zany ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105.<\/p>\n\n

          To rzadko jest prawd\u0105.<\/p>\n\n

          \u0179le zaprojektowany proces nie staje si\u0119 automatycznie lepszy tylko dlatego, \u017ce dodano do niego model. W wielu przypadkach w\u0142a\u015bciwym pierwszym krokiem jest standaryzacja procesu, integracja danych lub podstawowa automatyzacja.<\/p>\n\n

          Gdy proces ustabilizuje si\u0119 i dost\u0119pne b\u0119d\u0105 odpowiednie dane, mo\u017cna wdro\u017cy\u0107 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 tam, gdzie przyniesie ona wymiern\u0105 korzy\u015b\u0107.<\/p>\n\n

          Takie podej\u015bcie ma szczeg\u00f3lne znaczenie w bran\u017cy produkcyjnej. \u015arodowiska produkcyjne wymagaj\u0105 niezawodno\u015bci, integracji z istniej\u0105cymi systemami oraz jasnego podzia\u0142u odpowiedzialno\u015bci za decyzje operacyjne. Technologia powinna zmniejsza\u0107 niepewno\u015b\u0107 i z\u0142o\u017cono\u015b\u0107, a nie wprowadza\u0107 je bez uzasadnienia biznesowego.<\/p>\n\n

          Wniosek: Wybierz narz\u0119dzie dostosowane do danego problemu<\/h2>\n\n

          Debata na temat Sztuczna inteligencja a automatyzacja<\/strong> nie nale\u017cy tego postrzega\u0107 jako rywalizacji mi\u0119dzy nowoczesn\u0105 technologi\u0105 a starsz\u0105.<\/p>\n\n

          Tradycyjna automatyzacja jest odpowiednim narz\u0119dziem, gdy proces jest przewidywalny, a zasady s\u0105 znane. Sztuczna inteligencja staje si\u0119 przydatna, gdy problem wymaga interpretacji danych, rozpoznawania z\u0142o\u017conych wzorc\u00f3w lub przewidywania przysz\u0142ych wynik\u00f3w.<\/p>\n\n

          W wielu najskuteczniejszych rozwi\u0105zaniach stosowanych w praktyce te dwie technologie wsp\u00f3\u0142dzia\u0142aj\u0105 ze sob\u0105.<\/p>\n\n

          Sztuczna inteligencja przewiduje, co mo\u017ce si\u0119 wydarzy\u0107. Automatyzacja zapewnia, \u017ce odpowiednie dzia\u0142anie rzeczywi\u015bcie zostanie podj\u0119te.<\/strong><\/p>\n\n

          W przypadku przedsi\u0119biorstw produkcyjnych to rozr\u00f3\u017cnienie mo\u017ce zapobiec niepotrzebnym inwestycjom i pom\u00f3c w skoncentrowaniu projekt\u00f3w zwi\u0105zanych ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 na obszarach, w kt\u00f3rych zaawansowane modele mog\u0105 przynie\u015b\u0107 rzeczywist\u0105 warto\u015b\u0107 operacyjn\u0105.<\/p>\n\n

          W COGITA wierzymy, \u017ce zaawansowana sztuczna inteligencja nie powinna by\u0107 wdra\u017cana tylko dla samej siebie. Powinna ona rozwi\u0105zywa\u0107 konkretne problemy, integrowa\u0107 si\u0119 z rzeczywistymi procesami oraz tworzy\u0107 wymiern\u0105 warto\u015b\u0107 dla organizacji i os\u00f3b, kt\u00f3re je prowadz\u0105.<\/p>\n\n<\/article>\n\n\n\n

          \n

          Sztuczna inteligencja a automatyzacja<\/strong> staje si\u0119 coraz wa\u017cniejszym zagadnieniem dla przedsi\u0119biorstw produkcyjnych. W miar\u0119 jak sztuczna inteligencja staje si\u0119 coraz bardziej dost\u0119pna, wiele organizacji zastanawia si\u0119, czy swoje procesy powinny zautomatyzowa\u0107 w tradycyjny spos\u00f3b, wzbogaci\u0107 o elementy sztucznej inteligencji, czy te\u017c przeprojektowa\u0107 w oparciu o modele uczenia maszynowego.<\/p>\n\n

          R\u00f3\u017cnica jest prostsza, ni\u017c mog\u0142oby si\u0119 wydawa\u0107:<\/p>\n\n

          Automatyzacja m\u00f3wi: \u201cJe\u015bli wydarzy si\u0119 X, wykonaj Y\u201d.\u201d<\/strong>
          \nSztuczna inteligencja m\u00f3wi: \u201cNa podstawie dost\u0119pnych danych przewiduj, klasyfikuj lub interpretuj, co powinno si\u0119 wydarzy\u0107 dalej\u201d.\u201d<\/strong><\/p>\n\n

          Ta r\u00f3\u017cnica ma znaczenie, poniewa\u017c nie ka\u017cdy projekt cyfryzacji wymaga wykorzystania sztucznej inteligencji. W wielu przypadkach tradycyjna automatyzacja nadal stanowi najskuteczniejsze, najbardziej niezawodne i najbardziej op\u0142acalne rozwi\u0105zanie.<\/p>\n\n

          Najdro\u017cszym b\u0142\u0119dem cz\u0119sto nie jest to, \u017ce nie wdro\u017cy si\u0119 sztucznej inteligencji. Jest nim wykorzystanie technologii, kt\u00f3ra nie jest dostosowana do danego problemu.<\/strong><\/p>\n\n

          Czym jest automatyzacja tradycyjna?<\/h2>\n\n

          Tradycyjna automatyzacja sprawdza si\u0119 najlepiej, gdy proces jest przewidywalny i mo\u017cna go opisa\u0107 za pomoc\u0105 jasnych regu\u0142. System nie musi interpretowa\u0107 sytuacji. Po prostu wykonuje z g\u00f3ry okre\u015blone instrukcje.<\/p>\n\n

          Logik\u0119 t\u0119 mo\u017cna zazwyczaj sprowadzi\u0107 do nast\u0119puj\u0105cego r\u00f3wnania:<\/p>\n\n

          JE\u015aLI X \u2192 TO Y<\/strong><\/p>\n\n

          Do typowych przyk\u0142ad\u00f3w nale\u017c\u0105:<\/p>\n\n

            \n
          • Formularz zostaje przes\u0142any \u2192 dane s\u0105 zapisywane w systemie ERP.<\/li>\n
          • Spe\u0142niony zosta\u0142 z g\u00f3ry okre\u015blony warunek \u2192 wysy\u0142ane jest powiadomienie.<\/li>\n
          • Gdy urz\u0105dzenie osi\u0105ga okre\u015blon\u0105 warto\u015b\u0107 \u2192 uruchamia si\u0119 procedura.<\/li>\n
          • Przychodzi faktura \u2192 zostaje przekazana do zatwierdzenia.<\/li>\n
          • Stan zapas\u00f3w spada poni\u017cej progu \u2192 rozpoczyna si\u0119 proces uzupe\u0142niania zapas\u00f3w.<\/li>\n<\/ul>\n\n

            Najwa\u017cniejsz\u0105 cech\u0105 jest przewidywalno\u015b\u0107. Ju\u017c wiemy, co powinno si\u0119 wydarzy\u0107 w konkretnej sytuacji.<\/p>\n\n

            W tym podej\u015bciu nie ma nic przestarza\u0142ego. W przemy\u015ble produkcyjnym ogromna liczba proces\u00f3w opiera si\u0119 na logice deterministycznej. Systemy PLC, alarmy, przep\u0142ywy pracy, integracje z systemami ERP, procesy zautomatyzowane oraz systemy sterowania produkcj\u0105 cz\u0119sto dzia\u0142aj\u0105 bez zarzutu, poniewa\u017c zasady ich funkcjonowania s\u0105 znane z g\u00f3ry.<\/p>\n\n

            Je\u015bli zasady te da si\u0119 jasno opisa\u0107, wdro\u017cenie sztucznej inteligencji mo\u017ce jedynie spowodowa\u0107, \u017ce proces ten stanie si\u0119 dro\u017cszy i trudniejszy w utrzymaniu.<\/p>\n\n

            Czym r\u00f3\u017cni si\u0119 sztuczna inteligencja od automatyzacji?<\/h2>\n\n

            Sztuczna inteligencja okazuje si\u0119 przydatna, gdy problemu nie da si\u0119 \u0142atwo uj\u0105\u0107 w postaci kompletnego zestawu regu\u0142.<\/p>\n\n

            Zamiast dok\u0142adnie okre\u015bla\u0107 systemowi, co ma robi\u0107 w ka\u017cdej mo\u017cliwej sytuacji, dostarczamy dane i wykorzystujemy model do rozpoznawania wzorc\u00f3w. Model mo\u017ce nast\u0119pnie wygenerowa\u0107 prognoz\u0119, klasyfikacj\u0119, rekomendacj\u0119 lub prawdopodobie\u0144stwo.<\/p>\n\n

            Uproszczony przebieg pracy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji wygl\u0105da nast\u0119puj\u0105co:<\/p>\n\n

            DANE \u2192 MODEL \u2192 PROGNOZA \/ KLASYFIKACJA \/ REKOMENDACJA<\/strong><\/p>\n\n

            Do typowych zastosowa\u0144 sztucznej inteligencji nale\u017c\u0105:<\/p>\n\n

              \n
            • prognozowanie popytu,<\/li>\n
            • konserwacja predykcyjna,<\/li>\n
            • kontrola jako\u015bci w dziedzinie widzenia komputerowego,<\/li>\n
            • systemy rekomendacyjne,<\/li>\n
            • analiza i klasyfikacja dokument\u00f3w,<\/li>\n
            • rozumienie j\u0119zyka,<\/li>\n
            • prognozowanie popytu na surowce,<\/li>\n
            • optymalizacja procesu produkcyjnego.<\/li>\n<\/ul>\n\n

              Jednak cz\u0119sto pomija si\u0119 jedn\u0105 istotn\u0105 kwesti\u0119: Sztuczna inteligencja nie \u201cwie\u201d, co ma robi\u0107.<\/strong><\/p>\n\n

              Model sztucznej inteligencji generuje wyniki w oparciu o wzorce wykryte w danych oraz o spos\u00f3b, w jaki system zosta\u0142 przeszkolony lub skonfigurowany. Jego wyniki maj\u0105 cz\u0119sto charakter probabilistyczny, a nie w pe\u0142ni deterministyczny.<\/p>\n\n

              W\u0142a\u015bnie dlatego systemy sztucznej inteligencji wymagaj\u0105 kontroli jako\u015bci danych, testowania, monitorowania, wska\u017anik\u00f3w wydajno\u015bci oraz strategii post\u0119powania w przypadku b\u0142\u0119d\u00f3w.<\/p>\n\n

              Sztuczna inteligencja a automatyzacja: g\u0142\u00f3wne r\u00f3\u017cnice<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
              Kryterium<\/th>\nTradycyjna automatyzacja<\/th>\nAI<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
              Logika<\/td>\nWst\u0119pnie zdefiniowane regu\u0142y<\/td>\nModel wytrenowany na podstawie danych<\/td>\n<\/tr>\n
              Typowa decyzja<\/td>\nJe\u015bli X, to Y<\/td>\nNa podstawie danych przewidzie\u0107 lub sklasyfikowa\u0107 X<\/td>\n<\/tr>\n
              Dane<\/td>\nMo\u017ce by\u0107 proste<\/td>\nZazwyczaj krytyczne<\/td>\n<\/tr>\n
              Przewidywalno\u015b\u0107 procesu<\/td>\nWysoki<\/td>\nPotrafi radzi\u0107 sobie z niepewno\u015bci\u0105<\/td>\n<\/tr>\n
              Obs\u0142uga wyj\u0105tk\u00f3w<\/td>\nWymaga dodatkowych zasad<\/td>\nPotrafi rozpoznawa\u0107 z\u0142o\u017cone wzory<\/td>\n<\/tr>\n
              Nauka<\/td>\nNie<\/td>\nMo\u017cliwe dzi\u0119ki szkoleniu lub przekwalifikowaniu<\/td>\n<\/tr>\n
              Koszt wdro\u017cenia<\/td>\nZazwyczaj ni\u017csze<\/td>\nCz\u0119sto wy\u017cszy<\/td>\n<\/tr>\n
              Konserwacja<\/td>\nZasady i procedury<\/td>\nDane, model, infrastruktura, monitorowanie<\/td>\n<\/tr>\n
              Najlepszy przyk\u0142ad zastosowania<\/td>\nProcesy powtarzalne<\/td>\nZadania prognostyczne lub niejednoznaczne<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n\n

              G\u0142\u00f3wnym zagadnieniem w Sztuczna inteligencja a automatyzacja<\/strong> Nie chodzi wi\u0119c o to, kt\u00f3ra technologia jest bardziej zaawansowana.<\/p>\n\n

              W\u0142a\u015bciwe pytanie brzmi:<\/p>\n\n

              Kt\u00f3ra technologia odpowiada strukturze zadania?<\/strong><\/p>\n\n

              Kiedy warto zdecydowa\u0107 si\u0119 na automatyzacj\u0119?<\/h2>\n\n

              Tradycyjna automatyzacja jest zazwyczaj lepszym rozwi\u0105zaniem, gdy:<\/p>\n\n

                \n
              1. Proces ten ma charakter powtarzalny.<\/li>\n
              2. Zasady mo\u017cna jasno okre\u015bli\u0107.<\/li>\n
              3. Przewidywany wynik jest oczywisty.<\/li>\n
              4. Wyj\u0105tk\u00f3w jest stosunkowo niewiele.<\/li>\n
              5. Nie s\u0105 wymagane \u017cadne prognozy ani skomplikowane interpretacje.<\/li>\n<\/ol>\n\n

                Przyk\u0142ad: Cykl produkcyjny<\/h3>\n\n

                Wyobra\u017amy sobie, \u017ce maszyna ko\u0144czy cykl produkcyjny.<\/p>\n\n

                Wymagana logika jest nast\u0119puj\u0105ca:<\/p>\n\n

                Je\u015bli cykl = zako\u0144czony \u2192 zapisz wynik \u2192 wy\u015blij informacje \u2192 rozpocznij kolejny etap.<\/strong><\/p>\n\n

                To klasyczny problem z zakresu automatyki.<\/p>\n\n

                Nie ma tu \u017cadnego ukrytego schematu do odkrycia. Nie trzeba niczego przewidywa\u0107. System ju\u017c dok\u0142adnie wie, co powinno si\u0119 wydarzy\u0107.<\/p>\n\n

                Wykorzystanie sztucznej inteligencji w tym przypadku stanowi\u0142oby niepotrzebne komplikowanie sprawy. Wi\u0105za\u0142oby si\u0119 to z dodatkowymi pracami programistycznymi, testowaniem, monitorowaniem i konserwacj\u0105, nie przynosz\u0105c przy tym \u017cadnej znacz\u0105cej warto\u015bci biznesowej.<\/p>\n\n

                W tym przypadku automatyzacja nie jest prostszym zamiennikiem. Jest to w\u0142a\u015bciwe rozwi\u0105zanie in\u017cynieryjne.<\/strong><\/p>\n\n

                Kiedy warto skorzysta\u0107 ze sztucznej inteligencji?<\/h2>\n\n

                Warto zada\u0107 sobie nast\u0119puj\u0105ce pytanie:<\/p>\n\n

                Czy wynik zale\u017cy od wzorc\u00f3w, kt\u00f3rych nie da si\u0119 \u0142atwo opisa\u0107 za pomoc\u0105 jednoznacznych regu\u0142?<\/strong><\/p>\n\n

                Je\u015bli odpowied\u017a brzmi \u201etak\u201d, sztuczna inteligencja mo\u017ce okaza\u0107 si\u0119 dobrym rozwi\u0105zaniem.<\/p>\n\n

                Konserwacja predykcyjna: automatyzacja a sztuczna inteligencja<\/h3>\n\n

                Konserwacja predykcyjna jest jednym z najbardziej oczywistych przyk\u0142ad\u00f3w.<\/p>\n\n

                Tradycyjny system automatyczny mo\u017ce wykorzystywa\u0107 warto\u015b\u0107 progow\u0105:<\/p>\n\n

                Je\u015bli temperatura > 90\u00b0C \u2192 uruchomi\u0107 alarm.<\/strong><\/p>\n\n

                Jest to skuteczne, je\u015bli wiadomo ju\u017c, \u017ce temperatura powy\u017cej 90\u00b0C stanowi zagro\u017cenie.<\/p>\n\n

                Jednak sztuczna inteligencja mo\u017ce rozwi\u0105za\u0107 inny problem:<\/p>\n\n

                Na podstawie temperatury, drga\u0144, obci\u0105\u017cenia maszyny, historii eksploatacji, wcze\u015bniejszych awarii i innych parametr\u00f3w nale\u017cy przewidzie\u0107 prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienia awarii w ci\u0105gu najbli\u017cszych kilku dni.<\/strong><\/p>\n\n

                R\u00f3\u017cnica jest znaczna.<\/p>\n\n

                Automatyka reaguje na znany stan.<\/p>\n\n

                Sztuczna inteligencja pr\u00f3buje zidentyfikowa\u0107 z\u0142o\u017cony wzorzec, kt\u00f3ry mo\u017ce wskazywa\u0107 na przysz\u0142\u0105 awari\u0119, zanim zostanie osi\u0105gni\u0119ty prosty pr\u00f3g.<\/p>\n\n

                Nie oznacza to jednak, \u017ce automatyzacja sta\u0142a si\u0119 przestarza\u0142a. W rzeczywisto\u015bci te dwie technologie cz\u0119sto najlepiej sprawdzaj\u0105 si\u0119 w po\u0142\u0105czeniu.<\/p>\n\n

                Kontrola jako\u015bci: zasady czy wizja komputerowa?<\/h2>\n\n

                To samo rozr\u00f3\u017cnienie dotyczy kontroli jako\u015bci.<\/p>\n\n

                Je\u015bli produkt ma zosta\u0107 odrzucony w ka\u017cdym przypadku, gdy kt\u00f3rykolwiek z mierzalnych wymiar\u00f3w przekroczy ustalon\u0105 tolerancj\u0119, wystarczy tradycyjna automatyzacja:<\/p>\n\n

                Je\u015bli wymiar > X \u2192 odrzuci\u0107 produkt.<\/strong><\/p>\n\n

                Niekt\u00f3re wady nie daj\u0105 si\u0119 jednak \u0142atwo opisa\u0107 za pomoc\u0105 regu\u0142 liczbowych.<\/p>\n\n

                Zadrapanie, odkszta\u0142cenie, nieprawid\u0142owy monta\u017c, przebarwienie, nietypowa faktura lub anomalia wizualna mog\u0105 by\u0107 oczywiste dla do\u015bwiadczonego kontrolera jako\u015bci, ale trudno je uj\u0105\u0107 w postaci sztywnej zasady.<\/p>\n\n

                W tym przypadku technologia widzenia komputerowego mo\u017ce analizowa\u0107 obrazy i klasyfikowa\u0107 produkty na podstawie wzorc\u00f3w wyuczonych na podstawie danych.<\/p>\n\n

                System sztucznej inteligencji potrafi zidentyfikowa\u0107 usterk\u0119, a warstwa automatyzacji decyduje, jakie dzia\u0142ania nale\u017cy podj\u0105\u0107 dalej.<\/p>\n\n

                Na przyk\u0142ad:<\/p>\n\n

                Sztuczna inteligencja wykrywa potencjaln\u0105 wad\u0119 \u2192 automatyka usuwa produkt z linii produkcyjnej \u2192 system kontroli jako\u015bci rejestruje to zdarzenie.<\/strong><\/p>\n\n

                Prognozowanie popytu: kiedy regu\u0142y to za ma\u0142o<\/h2>\n\n

                Zarz\u0105dzanie zapasami stanowi kolejny praktyczny przyk\u0142ad Sztuczna inteligencja a automatyzacja<\/strong>.<\/p>\n\n

                W tradycyjnym podej\u015bciu mo\u017cna by zastosowa\u0107 nast\u0119puj\u0105c\u0105 regu\u0142\u0119:<\/p>\n\n

                Je\u015bli stan magazynowy jest mniejszy ni\u017c X \u2192 zam\u00f3w Y sztuk.<\/strong><\/p>\n\n

                Rozwi\u0105zanie to mo\u017ce sprawdzi\u0107 si\u0119 bardzo dobrze, gdy popyt jest stabilny.<\/p>\n\n

                Popyt mo\u017ce jednak zale\u017ce\u0107 od wielu czynnik\u00f3w:<\/p>\n\n

                  \n
                • sezonowo\u015b\u0107,<\/li>\n
                • promocje,<\/li>\n
                • zachowania klient\u00f3w,<\/li>\n
                • warunki rynkowe,<\/li>\n
                • \u015bwi\u0119ta,<\/li>\n
                • cykl \u017cycia produktu,<\/li>\n
                • dotychczasowa sprzeda\u017c,<\/li>\n
                • zmienne zewn\u0119trzne.<\/li>\n<\/ul>\n\n

                  Sta\u0142y pr\u00f3g mo\u017ce nie uwzgl\u0119dnia\u0107 tych zale\u017cno\u015bci.<\/p>\n\n

                  Model sztucznej inteligencji mo\u017ce wykorzystywa\u0107 dane historyczne do prognozowania przysz\u0142ego popytu oraz oszacowania, ile zapas\u00f3w mo\u017ce by\u0107 potrzebnych w przysz\u0142ym tygodniu lub miesi\u0105cu.<\/p>\n\n

                  Nast\u0119pnie system automatyzacji mo\u017ce wykorzysta\u0107 t\u0119 prognoz\u0119 do uruchomienia proces\u00f3w uzupe\u0142niania zapas\u00f3w.<\/p>\n\n

                  Lepszym rozwi\u0105zaniem jest cz\u0119sto po\u0142\u0105czenie sztucznej inteligencji i automatyzacji<\/h2>\n\n

                  Dla wielu firm najbardziej przydatn\u0105 odpowiedzi\u0105 nie jest Sztuczna inteligencja a automatyzacja<\/strong>.<\/p>\n\n

                  To jest Sztuczna inteligencja + automatyzacja<\/strong>.<\/p>\n\n

                  Sztuczna inteligencja potrafi interpretowa\u0107 lub przewidywa\u0107.<\/p>\n\n

                  Automatyzacja pozwala na realizacj\u0119 zada\u0144.<\/p>\n\n

                  Na przyk\u0142ad:<\/p>\n\n

                  AI:<\/strong> Model szacuje, \u017ce prawdopodobie\u0144stwo awarii maszyny w ci\u0105gu pi\u0119ciu dni wynosi 82%.<\/p>\n\n

                  Automatyzacja:<\/strong> Je\u015bli prawdopodobie\u0144stwo awarii przekracza 80%, nale\u017cy utworzy\u0107 zg\u0142oszenie serwisowe w systemie CMMS i powiadomi\u0107 odpowiedzialnego technika.<\/p>\n\n

                  W tej architekturze ka\u017cda technologia jest wykorzystywana w obszarze, w kt\u00f3rym najlepiej si\u0119 sprawdza.<\/p>\n\n

                  Sztuczna inteligencja radzi sobie z niepewno\u015bci\u0105, prognozowaniem oraz z\u0142o\u017conymi wzorcami.<\/strong><\/p>\n\n

                  Automatyzacja obejmuje powtarzalne wykonywanie zada\u0144, integracj\u0119, przep\u0142ywy pracy, powiadomienia oraz regu\u0142y biznesowe.<\/strong><\/p>\n\n

                  W praktyce model sztucznej inteligencji rzadko okazuje si\u0119 przydatny jako samodzielny element. Jego prognozy zazwyczaj musz\u0105 by\u0107 powi\u0105zane z rzeczywistym procesem biznesowym.<\/p>\n\n

                  Nale\u017cy zebra\u0107 dane. Model musi wygenerowa\u0107 wynik. Wynik musi trafi\u0107 do w\u0142a\u015bciwego systemu. By\u0107 mo\u017ce konieczne b\u0119dzie zastosowanie progu. By\u0107 mo\u017ce kto\u015b b\u0119dzie musia\u0142 zatwierdzi\u0107 decyzj\u0119. Dzia\u0142anie musi zosta\u0107 wykonane i zarejestrowane.<\/p>\n\n

                  W\u0142a\u015bnie dlatego wiele skutecznych przemys\u0142owych system\u00f3w sztucznej inteligencji to systemy hybrydowe.<\/p>\n\n

                  Sztuczna inteligencja a automatyzacja w przetwarzaniu dokument\u00f3w<\/h2>\n\n

                  T\u0119 sam\u0105 zasad\u0119 ilustruj\u0105 procesy obiegu dokument\u00f3w.<\/p>\n\n

                  Tradycyjne systemy automatyki mog\u0105 wykonywa\u0107 takie zadania jak:<\/p>\n\n

                  Je\u015bli wiadomo\u015b\u0107 e-mail zawiera za\u0142\u0105cznik w formacie PDF \u2192 zapisz go w folderze.<\/strong><\/p>\n\n

                  A co, je\u015bli system musi zrozumie\u0107 tre\u015b\u0107 dokumentu?<\/p>\n\n

                  By\u0107 mo\u017ce konieczne b\u0119dzie:<\/p>\n\n

                    \n
                  • okre\u015bli\u0107 rodzaj dokumentu,<\/li>\n
                  • wyodr\u0119bni\u0107 informacje,<\/li>\n
                  • rozumie\u0107 r\u00f3\u017cne uk\u0142ady,<\/li>\n
                  • sklasyfikowa\u0107 tre\u015b\u0107,<\/li>\n
                  • wykrywa\u0107 brakuj\u0105ce informacje,<\/li>\n
                  • przekaza\u0107 dokument do odpowiedniego procesu.<\/li>\n<\/ul>\n\n

                    W\u0142a\u015bnie w tym zakresie sztuczna inteligencja mo\u017ce okaza\u0107 si\u0119 przydatna.<\/p>\n\n

                    Ca\u0142y proces m\u00f3g\u0142by wygl\u0105da\u0107 nast\u0119puj\u0105co:<\/p>\n\n

                    Otrzymanie dokumentu \u2192 sztuczna inteligencja klasyfikuje go i wyodr\u0119bnia informacje \u2192 system automatyczny wprowadza dane do systemu ERP \u2192 w\u0105tpliwe przypadki trafiaj\u0105 do weryfikacji przez cz\u0142owieka.<\/strong><\/p>\n\n

                    Po raz kolejny sztuczna inteligencja i automatyzacja wzajemnie si\u0119 uzupe\u0142niaj\u0105.<\/p>\n\n

                    5 pyta\u0144, kt\u00f3re nale\u017cy zada\u0107 przed wdro\u017ceniem sztucznej inteligencji<\/h2>\n\n

                    1. Czy problem da si\u0119 rozwi\u0105za\u0107 za pomoc\u0105 prostej zasady?<\/h3>\n\n

                    Je\u015bli tak, to tradycyjna automatyzacja jest prawdopodobnie lepszym punktem wyj\u015bcia.<\/p>\n\n

                    Rozwi\u0105zanie deterministyczne jest zazwyczaj \u0142atwiejsze do wdro\u017cenia, przetestowania, wyja\u015bnienia i utrzymania.<\/p>\n\n

                    2. Czy dysponujesz wystarczaj\u0105c\u0105 ilo\u015bci\u0105 odpowiednich danych?<\/h3>\n\n

                    Sztuczna inteligencja potrzebuje przydatnych danych.<\/p>\n\n

                    Posiadanie du\u017cych ilo\u015bci danych nie oznacza automatycznie, \u017ce projekt oparty na sztucznej inteligencji zako\u0144czy si\u0119 sukcesem. Dane musz\u0105 zawiera\u0107 informacje zwi\u0105zane z wynikiem, kt\u00f3ry chcesz przewidzie\u0107.<\/p>\n\n

                    Przed stworzeniem modelu nale\u017cy sprawdzi\u0107, czy niezb\u0119dne sygna\u0142y rzeczywi\u015bcie istniej\u0105.<\/p>\n\n

                    3. Czy wynik procesu jest przewidywalny?<\/h3>\n\n

                    Je\u015bli ka\u017cde prawid\u0142owe dane wej\u015bciowe powinny zawsze dawa\u0107 ten sam wynik, tradycyjne oprogramowanie mo\u017ce okaza\u0107 si\u0119 wystarczaj\u0105ce.<\/p>\n\n

                    Sztuczna inteligencja staje si\u0119 bardziej interesuj\u0105ca, gdy odpowied\u017a zale\u017cy od prawdopodobie\u0144stwa, interpretacji, klasyfikacji lub z\u0142o\u017conych zale\u017cno\u015bci mi\u0119dzy wieloma zmiennymi.<\/p>\n\n

                    4. Czy koszt pope\u0142nienia b\u0142\u0119du jest do przyj\u0119cia?<\/h3>\n\n

                    Systemy sztucznej inteligencji nie dzia\u0142aj\u0105 z idealn\u0105 dok\u0142adno\u015bci\u0105.<\/p>\n\n

                    Model mo\u017ce generowa\u0107 wyniki fa\u0142szywie pozytywne, fa\u0142szywie negatywne lub niepewne.<\/p>\n\n

                    Dlatego kluczowe pytanie brzmi nie tylko:<\/p>\n\n

                    Jak dok\u0142adny jest ten model?<\/strong><\/p>\n\n

                    Jest to r\u00f3wnie\u017c:<\/p>\n\n

                    Co si\u0119 dzieje, gdy model jest b\u0142\u0119dny?<\/strong><\/p>\n\n

                    W przypadku decyzji obarczonych wysokim ryzykiem firmy mog\u0105 potrzebowa\u0107 zatwierdzenia przez cz\u0142owieka, dodatkowych zabezpiecze\u0144 lub systemu hybrydowego, w kt\u00f3rym sztuczna inteligencja proponuje dzia\u0142anie, ale o tym, co jest dozwolone, decyduj\u0105 regu\u0142y deterministyczne.<\/p>\n\n

                    5. Czy sztuczna inteligencja zapewni wymierny zwrot z inwestycji?<\/h3>\n\n

                    Sztucznej inteligencji nie nale\u017cy wdra\u017ca\u0107 tylko dlatego, \u017ce organizacja chce \u201cmie\u0107 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119\u201d.\u201d<\/p>\n\n

                    Powinno to rozwi\u0105za\u0107 konkretny problem biznesowy.<\/p>\n\n

                    Warto\u015b\u0107 oczekiwana mo\u017ce wynika\u0107 z:<\/p>\n\n

                      \n
                    • skr\u00f3cenie przestoj\u00f3w maszyn,<\/li>\n
                    • mniej wad jako\u015bciowych,<\/li>\n
                    • dok\u0142adniejsze prognozy popytu,<\/li>\n
                    • zmniejszenie ilo\u015bci odpad\u00f3w materia\u0142owych,<\/li>\n
                    • zmniejszone zu\u017cycie energii,<\/li>\n
                    • szybsze przetwarzanie dokument\u00f3w,<\/li>\n
                    • lepsze planowanie produkcji,<\/li>\n
                    • wy\u017csza wydajno\u015b\u0107 pracownik\u00f3w.<\/li>\n<\/ul>\n\n

                      Problem biznesowy powinien zawsze mie\u0107 pierwsze\u0144stwo przed modelem.<\/p>\n\n

                      Sztuczna inteligencja a automatyzacja: proste ramy decyzyjne<\/h2>\n\n

                      Decyzj\u0119 t\u0119 mo\u017cna sprowadzi\u0107 do trzech pyta\u0144.<\/p>\n\n

                      Czy proces ten mo\u017cna opisa\u0107 za pomoc\u0105 stabilnych i jednoznacznych regu\u0142?<\/strong>
                      \nTak \u2192 wybierz automatyzacj\u0119.<\/p>\n\n

                      Czy wynik zale\u017cy od z\u0142o\u017conych wzorc\u00f3w wyst\u0119puj\u0105cych w danych, od interpretacji czy od prognoz?<\/strong>
                      \nTak \u2192 rozwa\u017c zastosowanie sztucznej inteligencji.<\/p>\n\n

                      Czy sztuczna inteligencja generuje prognoz\u0119 lub zalecenie, kt\u00f3re powinno spowodowa\u0107 podj\u0119cie powtarzalnego dzia\u0142ania operacyjnego?<\/strong>
                      \nTak \u2192 po\u0142\u0105czy\u0107 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 z automatyzacj\u0105.<\/p>\n\n

                      Ta struktura pozwala unikn\u0105\u0107 dw\u00f3ch typowych b\u0142\u0119d\u00f3w.<\/p>\n\n

                      Pierwszym z nich jest wykorzystanie sztucznej inteligencji w sytuacjach, w kt\u00f3rych kilka prostych zasad sprawdzi\u0142oby si\u0119 lepiej.<\/p>\n\n

                      Po drugie, tworzy si\u0119 coraz bardziej skomplikowane systemy oparte na regu\u0142ach, maj\u0105ce na celu rozwi\u0105zywanie problem\u00f3w, kt\u00f3re z natury rzeczy maj\u0105 charakter prognostyczny.<\/p>\n\n

                      Wniosek: Wybierz technologi\u0119 dostosowan\u0105 do danego problemu<\/h2>\n\n

                      Dyskusja na temat Sztuczna inteligencja a automatyzacja<\/strong> nie nale\u017cy tego postrzega\u0107 jako rywalizacji mi\u0119dzy nowoczesn\u0105 technologi\u0105 a przestarza\u0142\u0105.<\/p>\n\n

                      Oba podej\u015bcia s\u0105 nadal przydatne, poniewa\u017c pozwalaj\u0105 rozwi\u0105zywa\u0107 r\u00f3\u017cne rodzaje problem\u00f3w.<\/p>\n\n

                      Automatyzacja dzia\u0142a najlepiej, gdy znamy zasady danego procesu.<\/strong><\/p>\n\n

                      Sztuczna inteligencja staje si\u0119 przydatna, gdy dane wymagaj\u0105 interpretacji, rozpoznawania wzorc\u00f3w lub przewidywania przysz\u0142ych zdarze\u0144.<\/strong><\/p>\n\n

                      W wielu \u015brodowiskach produkcyjnych najsolidniejsza architektura \u0142\u0105czy w sobie obie te technologie.<\/p>\n\n

                      Sztuczna inteligencja przewiduje, co mo\u017ce si\u0119 wydarzy\u0107.<\/p>\n\n

                      Automatyzacja gwarantuje, \u017ce odpowiednie dzia\u0142ania operacyjne s\u0105 wykonywane w spos\u00f3b sp\u00f3jny.<\/p>\n\n

                      W\u0142a\u015bnie dlatego pierwsze pytanie w projekcie dotycz\u0105cym sztucznej inteligencji rzadko powinno brzmie\u0107:<\/p>\n\n

                      \u201cKt\u00f3ry model powinni\u015bmy wybra\u0107?\u201d<\/strong><\/p>\n\n

                      O wiele lepszym pytaniem jest:<\/p>\n\n

                      \u201cJakiego rodzaju problem w\u0142a\u015bciwie pr\u00f3bujemy rozwi\u0105za\u0107?\u201d<\/strong><\/p>\n\n

                      Gdy to stanie si\u0119 jasne, wyb\u00f3r mi\u0119dzy automatyzacj\u0105, sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 a po\u0142\u0105czeniem obu tych rozwi\u0105za\u0144 staje si\u0119 znacznie \u0142atwiejszy \u2014 i znacznie bardziej prawdopodobne jest, \u017ce przyniesie wymiern\u0105 warto\u015b\u0107 biznesow\u0105.<\/p>\n\n<\/article>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                      AI vs. Automation: What to Choose and When? AI vs. automation is becoming an increasingly important question for manufacturing companies. As factories collect more data, connect more machines and digitalize more workflows, managers often face the same dilemma: should we automate the process with traditional rules, or do we need artificial intelligence? The answer is […]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-2467","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-ai-in-business"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cogita.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2467","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cogita.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/cogita.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cogita.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cogita.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2467"}],"version-history":[{"count":8,"href":"https:\/\/cogita.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2467\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2482,"href":"https:\/\/cogita.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2467\/revisions\/2482"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cogita.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2467"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cogita.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2467"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cogita.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2467"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}