W dzisiejszym dynamicznym świecie przemysłowym, koncepcja Przemysłu 4.0 stała się kluczową strategią dla firm dążących do poprawy efektywności, redukcji kosztów i zwiększenia konkurencyjności. Jednym z głównych narzędzi, które przemysł może wykorzystać w tej rewolucji, są rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji (AI).
Wyzwania branży
Brak efektywności produkcyjnej
Wielu przedsiębiorstwom przemysłowym brakuje efektywności w procesach produkcyjnych.
Często występują opóźnienia, błędy i przestoje, które wpływają na jakość produktów oraz koszty produkcji.
Skomplikowana wycena zamówień
Firmy produkujące części na zamówienie często otrzymują dużą ilość zapytań ofertowych. Ich obsługa przez pracowników jest czasochłonna i wymaga pracy pod presją czasu. Klienci chcą otrzymywać wyceny niezwłocznie (najlepiej tego samego dnia). Ponieważ firma nie zarządza skutecznie historycznymi zamówieniami, często wykonuje niepotrzebną wycenę bardzo podobnych produktów.
Zarządzanie danymi
Przemysł generuje ogromne ilości danych, które często są niewykorzystywane lub gromadzone w nieefektywny sposób.
Brak skutecznego zarządzania danymi ogranicza zdolność do podejmowania świadomych decyzji.
Monitorowanie jakości i konserwacja
Monitorowanie jakości produktów oraz utrzymanie sprzętu w dobrej kondycji stanowi wyzwanie.
Błędy w produkcji i awarie maszyn mogą prowadzić do strat finansowych i obniżenia reputacji.
Nasze rozwiązania
Systemy wizyjne i detekcja błędów
Dzięki kamerom i systemom wizyjnym z AI możliwe jest automatyczne wykrywanie błędów produkcyjnych i zwiększanie precyzji w procesach montażu.
Automatyczna wycena zamówień
Systemy AI są w stanie odczytywać informacje o zamówieniach i przygotowywać automatyczne wyceny w oparciu o przewidywane procesy produkcyjne, poziom skomplikowania elementu czy czynniki makroekonomiczne, takie jak cena surowca. Możliwe jest przekazanie wyceny klientowi już w kilka minut.
Predictive Maintenance (utrzymanie przewidywane)
Zastosowanie AI do monitorowania stanu maszyn pozwala na przewidywanie awarii i planowanie konserwacji z wyprzedzeniem, co redukuje koszty napraw oraz zapewnia ciągłość produkcji.
Automatyzacja procesów produkcji
AI może być wykorzystane do automatyzacji różnych etapów procesu produkcji. Robotyka przemysłowa sterowana przez sztuczną inteligencję może przyspieszyć montaż, pakowanie i inne czynności produkcyjne, a także zwiększyć bezpieczeństwo pracy.
Systemy przetwarzania języka naturalnego (NLP) i OCR
Rozwiązania oparte na NLP mogą analizować i interpretować teksty, w tym raporty serwisowe, opinie klientów i komunikaty. Rozwiązania OCR umożliwiają odczytanie dokumentów występujących do tej pory jedynie w postaci papierowej. Dzięki tym rozwiązaniom firmy mogą szybko reagować na problemy, identyfikować trendy rynkowe i analizować opinie klientów. Co więcej, chatboty i boty głosowe oparte o AI mogą zapewnić całodobowe wsparcie klientów.
Zmniejszenie odpadu
AI może być wykorzystane do minimalizacji marnotrawstwa surowców i produktów poprzez monitorowanie i optymalizację procesów produkcyjnych.
Systemy AI analizują dane z produkcji i pomagają w identyfikacji źródeł strat oraz sugerują sposoby ich redukcji
Optymalizacja logistyki
AI pomaga w optymalizacji logistyki poprzez monitorowanie dostaw, zarządzanie zapasami i planowanie tras transportu.
Dzięki temu firmy mogą redukować koszty i czas dostaw, co przyczynia się do zwiększenia efektywności całego łańcucha dostaw.
Tworzenie personalizowanych ofert
AI może analizować dane o klientach i ich preferencjach, pomagając firmom tworzyć spersonalizowane oferty i produkty. To zwiększa lojalność klientów i zwiększa sprzedaż.
Wymagania
Mimo że rozwiązania AI to przyszłość w branży przemysłowej, firmy chcące skorzystać z tej technologii muszą wykazać się odpowiednim stopniem innowacyjności. Jakie są te wymagania?
Infrastruktura IT
Wstępne prace nad algorytmem mogą zacząć się nawet, gdy firma posiada dane w postaci papierowej. Jednak pełne wdrożenie algorytmów AI wymaga integracji z istniejącymi już systemami IT takimi jak MES, czy ERP.
Gromadzone dane
Nasze rozwiązania tworzone są na potrzeby konkretnego klienta, dlatego systemy za każdym razem wymagają nauczenia się w oparciu o gromadzone dane. Mogą to być zarówno dane wizyjne, procesowe, maszynowe, w tym z IoT. Im więcej gromadzonych danych, różnego typu, tym dokładniejszy będzie algorytm.
Wsparcie we wdrożeniu
Wdrażanie rozwiązań AI to proces, który wymaga wsparcia i zaangażowania przedstawicieli firmy. Docelowe rozwiązanie często wymaga poukładania i uporządkowania procesów w firmie, a także przeszkolenia personelu, który będzie koszystał z narzędzi AI.