Poprzez wykorzystanie systemów ERP wspieranych przez sztuczną inteligencję przemysł produkcyjny wznosi się na nowe wyżyny cyfryzacji
Już dziś mobilne roboty samodzielnie poruszają się po halach produkcyjnych, maszyny przeprowadzają kontrolę jakości podczas procesu produkcyjnego, a instalacje na bieżąco optymalizują zużycie energii – potencjał sztucznej inteligencji i robotyki dla przemysłu jest ogromny. Dzięki tym technologiom możliwe jest budowanie przewagi nad konkurencją poprzez wzrost wydajności, elastyczności i niezawodności produkcji.
Na podstawie czterech przykładów prezentujemy, jakie są możliwości wykorzystania SI w przedsiębiorstwach produkcyjnych w ramach systemu ERP, nie tylko przez zarząd najwyższego szczebla, ale w obrębie najbardziej podstawowych procesów produkcyjnych.
Redukcja nakładów w zakresie serwisu u klienta
Gdy klient zgłasza awarię maszyny, na diagnozę i możliwe rozwiązanie problemu jest zwykle bardzo mało czasu. Oczekiwania w stosunku do serwisu są bardzo wysokie, tym bardziej, że pracownicy serwisu często są zdani na wsparcie kolegów z działu konstrukcji, którzy pomagają w identyfikacji usterki i wskazują możliwe rozwiązania. Często skutkuje to blokadą wielu zasobów i utratą czasu, który po stronie klienta oznacza zastój w produkcji i ogromne straty.
Szybszą pomoc może zaoferować rozwiązanie serwisowe wspierane przez SI w ramach systemu ERP. Centralny portal wiedzy umożliwia bezpośredni dostęp do wszystkich dokumentów serwisowych, kompletnej dokumentacji maszyny i ogółu informacji zebranych w podobnych zgłoszeniach serwisowych. Za pomocą połączenia z systemem zarządzania dokumentami udostępniane są informacje z zakresu konstrukcji, serwisu oraz wiedza fachowa techników zapisana w formie artykułów. System ERP wspierany przez sztuczną inteligencję stanowi tym samym cyfrowy węzeł integrujący wszystkie dane i procesy. W ten sposób naprawy i akcje serwisowe mogą zostać przeprowadzone szybciej lub nawet predykcyjnie, czyli zanim powstanie konkretny zastój lub awaria. Dodatkowo poprzez bezpośredni dostęp do wiedzy fachowej w portalu wiedzy, klienci mogą w wielu przypadkach samodzielnie poradzić sobie np. z awarią maszyny.
Zastosowanie efektywnego trio: robotyka, AI i ERP
Stosowanie robotów współpracujących w produkcji jest coraz bardziej rozpowszechnione. Przyczyną są stosunkowo niskie koszty i nakłady pracy związane z programowaniem i integrowaniem takich robotów do istniejących procesów. Coraz częściej są to również roboty mobilne i sterowane autonomicznie, które sprawdzają się przy wielu różnorodnych czynnościach – od robotów montażowych i spawalniczych, do tzw. Autonomous Mobile Robots towarzyszących pracownikom na każdym kroku, stosowanych np. w rolnictwie. Odpowiedzialność za sterowanie takimi robotami może z powodzeniem zostać przekazana bezpośrednio do systemu ERP. Perspektywicznie interakcje w czasie rzeczywistym z najróżniejszymi rodzajami fizycznych robotów w najróżniejszych procesach produkcyjnych będą należały do kluczowych zadań dobrego systemu ERP.
Również sztuczna inteligencja jest coraz intensywniej wykorzystywana w zakresie robotyki i w obszarze Internetu rzeczy (ang. IoT), np. podczas samooptymalizacji, przy sterowaniu autonomicznym lub w komunikacji pomiędzy maszynami i ludźmi. Należy przy tym podkreślić, że efektywne nadzorowanie i sterowanie pojedynczych robotów lub zespołu robotów odbywające się poprzez przemysłowy Internet rzeczy (ang. IIoT) jest możliwe tylko przy wykorzystaniu danych z systemu ERP.
Ponadto, dzięki integracji w zakresie robotyki i IoT lub IIoT możliwe jest kształtowanie nowych modeli biznesowych, przykładowo rozliczania usług przeprowadzanych przez roboty według reguły Pay-per-Use lub nawet z uwzględnieniem konkretnych wyników produkcyjnych. System ERP gwarantuje w tym zakresie odwzorowanie odpowiednich procesów dla takiego modelu biznesowego. Poprzez platformę cyfrową klienci mają bezpośredni dostęp do informacji o zdolnościach produkcyjnych robotów montażowych lub drukarek 3D i mogą bezzwłocznie zaplanować i przekazać odpowiednie zlecenie oraz otrzymać potwierdzenie od systemu.
Optymalizacja funkcjonowania urządzeń wspierana przez sztuczną inteligencję
Na tym nie kończą się możliwości AI – kolejnym przykładem zastosowania jest nadzorowanie i modelowanie wykorzystania urządzeń w celu optymalizacji ich ogólnej efektywności (OEE = Overall Equipment Effectiveness). Narzędzia AI analizują przy tym ogromne ilości danych pochodzących z systemów wykorzystywanych przez maszyny połączone z systemem ERP i IoT. Umiarkowane koszty wykorzystania IoT umożliwiają wielu przedsiębiorstwom przemysłowym kontrolowanie setek wartości pomiarowych maszyn danej linii produkcyjnej w czasie rzeczywistym. Te ogromne masy danych są podstawą dla algorytmów uczenia maszynowego (ang. machine learning). Ułatwia to wgląd w dane zakładowe, takie jak czas produkcji, wydajność i jakość produktów.
Inteligentne zarządzanie magazynami i planowanie produkcji
Również w zakresie zarządzania magazynami i planowania produkcji możliwe jest czerpanie wymiernych korzyści ze stosowania AI. Przykładem może być udostępnianie i transfer materiałów i produktów w obrębie magazynu. Za pomocą AI możliwe jest jednoczesne analizowanie danych zamówień, danych z produkcji i z systemów magazynowych i na ich podstawie optymalizacja wykorzystania dostępnych magazynów. Ponadto możliwe jest dopasowywanie ustawień konfiguracji i procesów planowania produkcji do aktualnego zapotrzebowania.
Już w fazie planowania w skali makro można przewidzieć, ile produktów będzie musiało zostać wykonanych w określonym czasie. Dzięki temu pozyskiwane są dodatkowe informacje dotyczące popytu na określone produkty. Inteligentne planowanie poszczególnych etapów produkcji pozwala na reagowanie na dynamiczne zmiany stanu zleceń.
Wniosek: System ERP wspierany przez AI jest osią transformacji cyfrowej
Nie jest tajemnicą, że poprzez stosowanie AI cały przemysł doświadcza ogromnych przemian – co doskonale widoczne jest w małych i średnich przedsiębiorstwach produkcyjnych. AI odgrywa przy tym decydującą rolę w zakresie planowania zapotrzebowania, w projektach IIoT, czy przy cyfryzacji łańcuchów dostaw, ponieważ poprzez wyspecjalizowane narzędzia pozwala przykładowo na określenie skutków niedoborów dostaw czy zmieniających się cen i jest w stanie zaproponować alternatywne rozwiązania w konkretnych sytuacjach.
Ponadto system ERP wspierany przez AI może analizować dane z najróżniejszych źródeł w nieosiągalnym dotychczas tempie. Autonomicznie sterowanie i optymalizowane procesy pobierają wszystkie dane z centralnego systemu (tzw. Single Source of Truth), który jest podstawą do tworzenia nowych projektów w zakresie cyfryzacji i nowych, rentownych modeli biznesowych. Dlatego nie należy zwlekać z realizacją transformacji cyfrowej, by jak najszybciej skorzystać z możliwości oferowanych przez inteligentny system ERP.
