• Witaj na bpc-guide.pl
Baza systemów IT

Blog

Inteligentne rozwiązania w polskim przemyśle

To, co obecnie przyciąga znaczącą uwagę w kontekście polskiego przemysłu produkcyjnego, to koncepcja SMART Fabryki. Jest to strategia, która skupia się na podniesieniu konkurencyjności, efektywności i jakości produkcji, a także na obniżeniu kosztów, wykorzystując nowoczesne technologie i analizę danych. SMART Fabryki, poprzez ciągłe monitorowanie, analizę i automatyzację procesów produkcyjnych, umożliwiają dostosowanie się do zmieniających się warunków rynkowych i szybką reakcję na potrzeby klientów.

Niewątpliwie rośnie poziom świadomości wśród kierownictw polskich firm, jeśli chodzi o zalety wynikające z wdrożenia inteligentnych rozwiązań. Niemniej jednak, istnieją trudności, które nadal stanowią wyzwanie dla osób zarządzających. Zdają sobie sprawę z potencjału nowoczesnych narzędzi informatycznych, ale przekonanie pracowników na różnych szczeblach organizacji do akceptacji tych rozwiązań i zapewnienie im odpowiednich szkoleń bywa zadaniem trudnym. Często zdarza się, że pracownicy wykazują opór wobec zmian, co staje się dodatkowym czynnikiem, który należy uwzględnić.

Wdrożenie nowych technologii, takich jak sztuczna inteligencja (AI), Internet Rzeczy (IoT) czy Rozszerzona Rzeczywistość (AR), staną się coraz bardziej powszechne w polskich fabrykach. Firmy z różnych branż produkcyjnych korzystają z tych rozwiązań, żeby optymalizować swoje procesy, monitorować produkcję i poprawić jakość swoich produktów. Aktualnie zarządzanie produkcją w Polsce i na całym świecie zmierza w kierunku cyfryzacji oraz inteligentnych rozwiązań. Dlatego wsparcie w postaci systemów ERP staje się coraz popularniejsze, pomagając firmom zwiększyć efektywność, redukować koszty i elastycznie reagować na zmienne warunki rynkowe.

Polscy przedsiębiorcy również dążą do wdrażania nowoczesnych technologii w celu poprawy konkurencyjności, a sektory takie jak produkcja, motoryzacja, elektronika, przemysł chemiczny i przemysł spożywczy są szczególnie podatne na korzyści płynące z zastosowania inteligentnych rozwiązań. Dzieje się tak ze względu na złożone procesy produkcyjne w tych branżach, które mogą skorzystać z monitorowania w czasie rzeczywistym, analizy danych i automatyzacji.

Ekosystem VENDO.ERP® odgrywa kluczową rolę w transformacji tradycyjnej fabryki w SMART Fabrykę, poprzez integrację i koordynację wszystkich procesów w przedsiębiorstwie. To pozwala na lepszą kontrolę nad produkcją, zaopatrzeniem, finansami i innymi kluczowymi obszarami działalności. Monitorowanie na bieżąco danych dotyczących produkcji, stanu urządzeń, jakości produktów w VENDO.ERP® pozwala na dokładne śledzenie zapasów surowców, półproduktów i gotowych produktów. Co więcej pomaga w przewidywaniu awarii maszyn i urządzeń. Moduły takie jak VENDO.Alice narzędzie wykorzystujące algorytmy sztucznej inteligencji i maszynowego uczenia w procesie planowania produkcji, czy predyktywne oprogramowanie analityczne VENDO.Cassandra są odpowiedzią na czwartą rewolucję przemysłową wpisując się w znaczącym stopniu w transformację w SMART Fabrykę. Warto podkreślić, że rozwijanie SMART Fabryk wymaga nie tylko inwestycji w technologie, ale także zmiany kultury organizacyjnej i dostosowania pracowników do nowych narzędzi i procesów, co stanowi kolejne wyzwanie dla przedsiębiorstw.

Gracjan Przeniosło, Sales Manager, CFI Systemy Informatyczne – VENDO.ERP®

Jak Sztuczna Inteligencja i Uczenie Maszynowe zmieniają Biznes?

Szeroko rozumiana sztuczna inteligencja i w tym uczenie maszynowe, odgrywa coraz ważniejszą rolę w transformacji biznesowej. Dzięki swojej zdolności do przetwarzania ogromnych ilości danych i wyciągania z nich cennych wniosków, technologia ta rewolucjonizuje wiele aspektów prowadzenia działalności gospodarczej.

Ponadto rozwój ten, w odróżnieniu od klasycznych zaawansowanych matematycznych metod takich jak np. stochastyczne równania różniczkowe są łatwiejsze do implementacji w aplikacjach biznesowych oraz do interpretacji przez biznes.

W artykule tym przyjrzymy się, jak uczenie maszynowe wpływa na różne obszary biznesu i jakie korzyści przynosi przedsiębiorstwom.

Poniżej przedstawiamy najważniejsze obszary wsparcia:

Optymalizacja procesów produkcyjnych: Uczenie maszynowe może znacznie usprawnić procesy produkcyjne. Dzięki algorytmom ML możliwe jest bardziej efektywne harmonogramowanie produkcji i projektów, optymalizacja załadunku oraz zarządzanie stanami magazynowymi. To przekłada się na zwiększenie wydajności, obniżenie kosztów i poprawę jakości produktów.
Optymalizacja ścieżek dystrybucyjnych: Usprawnianie logistyki poprzez uczenie maszynowe to obszar o dużym potencjale. Algorytmy ML pozwalają na bardziej efektywne organizowanie harmonogramów dostaw, zarządzanie transportem, proces kompletowania zamówień oraz planowanie tras. To z kolei przekłada się na wzrost wydajności, redukcję problemów związanych z nadmiernym przeładunkiem, obniżenie kosztów transportu i zwiększenie terminowości realizacji zamówień.
Dynamiczne cenniki: Uczenie maszynowe umożliwia tworzenie dynamicznych cenników, które dostosowują się do zmieniających się warunków rynkowych. To pozwala firmom elastycznie reagować na konkurencję i zmieniające się preferencje klientów. Ułatwia zarządzanie wieloma cennikami, których wprowadzenie manualne byłoby zbyt czasochłonne.
RPA (Robotic Process Automation): RPA i uczenie maszynowe idą często w parze. Automatyzacja procesów biznesowych za pomocą botów i algorytmów ML pozwala na oszczędność czasu i zasobów oraz eliminację błędów ludzkich. RPA wykorzystuje boty do automatyzacji rutynowych zadań, a uczenie maszynowe (ML) dostarcza zaawansowanych algorytmów, które pozwalają tym botom na jeszcze skuteczniejsze działanie. Dzięki temu połączeniu, organizacje mogą znacząco oszczędzać czas i zasoby, ponieważ zadania, które wcześniej wykonywali ludzie, teraz są wykonywane automatycznie. Błędy ludzkie są eliminowane, co przekłada się na poprawę jakości procesów biznesowych. Współpraca między RPA a ML jest obecnie jednym z kluczowych trendów w dziedzinie automatyzacji procesów biznesowych, pozwalając firmom bardziej efektywnie dostosowywać się do zmieniających się warunków rynkowych i rozwijać się.
Prognozowanie: AI i ML pomagają firmom analizować dane, identyfikować wzorce i trendów oraz dokonywać bardziej trafnych prognoz, zarówno jeśli chodzi o sprzedaż, jak i zachowanie klientów czy ryzyko finansowe. Uczenie maszynowe jest nieocenione w prognozowaniu różnych zmiennych, takich jak ceny, popyt czy utrzymanie ruchu maszyn. Dzięki temu firmy mogą podejmować bardziej trafne decyzje i lepiej planować swoje działania.
Prototypowanie: Uczenie maszynowe (ML) znacząco przyspiesza proces tworzenia prototypów produktów lub rozwiązań biznesowych. Dzięki zaawansowanym algorytmom ML, możliwe jest szybkie generowanie wizualizacji i modeli, co pozwala zrozumieć i ocenić koncepcje w bardziej interaktywny sposób. To umożliwia szybsze testowanie różnych scenariuszy i iteracje projektowe, co z kolei skraca czas potrzebny na rozwijanie innowacyjnych produktów lub rozwiązań. Dzięki temu firmy mogą bardziej efektywnie dostosowywać się do zmieniających się potrzeb rynku i szybciej wprowadzać nowe rozwiązania na rynek. Ostatecznie, ML przyczynia się do zwiększenia elastyczności i konkurencyjności organizacji w dynamicznym środowisku biznesowym.
Zabezpieczenia wizyjne: Zabezpieczenia wizyjne stanowią kluczowy element w dziedzinie bezpieczeństwa, a uczenie maszynowe pełni tu istotną rolę. Dzięki niemu, systemy mogą skutecznie wykrywać niepożądane zdarzenia lub zachowania na podstawie analizy obrazów i filmów, co pozwala na szybką reakcję na potencjalne zagrożenia. Uczenie maszynowe pozwala na automatyczną identyfikację podejrzanych zachowań, takich jak włamania, kradzieże lub inne incydenty, nawet w dużych zbiorach danych wizualnych. Dzięki temu, organizacje mogą poprawić swoje systemy zabezpieczeń, zwiększyć poziom ochrony i reagować na sytuacje awaryjne w czasie rzeczywistym, co jest niezwykle cenne w dzisiejszym świecie zwiększających się zagrożeń.
Wykrywanie anomalii: Wykrywanie anomalii to istotna funkcja algorytmów uczenia maszynowego. Dzięki nim możliwe jest automatyczne identyfikowanie nieprawidłowości w danych, co stanowi kluczowe narzędzie w wielu dziedzinach. Na przykład, w produkcji algorytmy te pozwalają na monitorowanie jakości produktów poprzez wykrywanie wad, co przyczynia się do zwiększenia efektywności procesu produkcyjnego i poprawy jakości produktów.
Marketing i personalizacja: Firmy tworzą spersonalizowane kampanie marketingowe, dostosowane do preferencji i zachowań klientów, co zwiększa skuteczność działań.
Obsługa klienta: Chatboty oparte na AI obsługują klientów w czasie rzeczywistym, odpowiadając na pytania i rozwiązując problemy. Chatboty AI i ML są zdolne do rozumienia i analizy języka naturalnego, co pozwala im zrozumieć pytania i komunikować się z użytkownikami w sposób zrozumiały. Te chatboty są programowane do udzielania automatycznych odpowiedzi na często zadawane pytania. Mogą dostarczać informacje o produktach lub usługach, procedurach obsługi klienta i innych istotnych zagadnieniach. Dzięki zdolnościom uczenia maszynowego, chatboty mogą personalizować odpowiedzi w oparciu o wcześniejsze interakcje z użytkownikiem. Mogą dostosowywać treść do indywidualnych potrzeb i preferencji klienta.
Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) oferują innowacyjne możliwości i korzyści. Dzięki zastosowaniom w biznesie można automatyzować rutynowe zadania, analizować dane na znacznie większą skalę, prognozować trendy i preferencje klientów oraz optymalizować procesy produkcyjne i logistyczne. To przekłada się na zwiększoną wydajność, redukcję kosztów, usprawnienie obsługi klienta oraz konkurencyjność na rynku. W miarę jak technologia ta rozwija się, firmy, które potrafią wykorzystać ich potencjał, znajdują się na czele rewolucji biznesowej, tworząc nowe standardy i transformując swoje branże. Warto inwestować w te technologie, aby pozostać konkurencyjnym i przekształcić swoje działania na korzyść klientów i firmy.

Autor: dr Katarzyna Grobler-Dębska, Business Architect InfoConsulting

Przenikanie się sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego: współczesne wykorzystanie i perspektywy

W dzisiejszych czasach trudno powiedzieć, że nie słyszało się o pojęciach dotyczących sztucznej inteligencji (ang. Artificial Intelligence – AI). Trochę rzadziej pojawia się określenie uczenia maszynowego (ang. Machine Learning – ML) – natomiast oba te terminy – mechanizmy za nimi stojące, są ze sobą mocno związane i współpracują ze sobą często w czasie rzeczywistym. To umożliwia doskonalić aplikacje, wprowadzać automatyzację procesów, wykrywać anomalie w obszarach, gdzie zastosowanie standardowego algorytmu dla trudnych do opisu i często niekompletnych danych nie pozwalałoby pozyskiwać odpowiednio dobrych wyników.

Uczenie maszynowe a sztuczna inteligencja

Sztuczna inteligencja potrafi z powodzeniem rozpoznawać obrazy, dźwięki. Co więcej, z powodzeniem potrafi tworzyć nowe przykłady obiektów, które nigdy i nigdzie wcześniej się nie pojawiły. Za pomocą uczenia maszynowego również  możliwie jest  tworzenie dzieł. Wówczas model wykorzystuje do tego celu analizy danych i konkretne wyniki badań, schematy działania (czyli uczenie modelu na podstawie przykładów). Nie każdy wynik działania sztucznej inteligencji musi korzystać z modeli uczenia maszynowego.

Uczenie maszynowe i jego technologie, czyli uczenie głębokie oraz sieci neuronowe, są podzbiorami sztucznej inteligencji. Sztuczna inteligencja przetwarza dane i jej celem jest, na podstawie zebranych danych, podejmowanie decyzji. AI bardzo często wykorzystuje w tym procesie algorytmy uczenia maszynowego, dzięki czemu może rozwijać swoje możliwości – swego rodzaju „inteligencję” bez konieczności dodatkowego ręcznego programowania. Zatem sztuczna inteligencja jest nadrzędna wobec wszystkich podzbiorów uczenia maszynowego. Pierwszy podzbiór stanowi uczenie maszynowe, kolejny to uczenie głębokie, a wewnątrz nich wykorzystywane są sieci neuronowe.

Jak zaznacza Kamil Mostowy, Project Manager w DSR S.A. – uczenie maszynowe koncentruje się w głównej mierze na analizowaniu dużej ilości zbiorów danych i znajdowaniu odpowiednich cech – oczywistym zatem jest to, że do tego procesu potrzebne są bardzo duże moce obliczeniowe komputerów i olbrzymiej pojemności bazy danych. Obecne technologie komputerowe umożliwiają tego typu operacje obliczeniowe, a cyfryzacja danych i wiedzy determinuje rozwój licznych i potężnych bibliotek o jawnym kodzie źródłowym. Zgromadzone w bibliotekach dane podczas używania algorytmów uczenia maszynowego są przetwarzane w czasie rzeczywistym, co przekłada się na uzyskanie odpowiedzi na zadane pytanie w krótkim czasie.

Szeroki wachlarz możliwości zastosowania tego typu algorytmów jest praktycznie nieograniczony. Coraz częściej rozwiązania wspierające się sztuczną inteligencją oraz możliwością uczenia się, są implementowane w obszarze firm produkcyjnych – dodaje Kamil Mostowy, DSR SA.

Sztuczna inteligencja oraz uczenie maszynowe doskonale wpisuje się w takie obszary jak:

•          planowanie produkcji ,

•          kontrola jakości,

•          utrzymanie ruchu,

•          optymalizacja procesów technologicznych,

•          prognozowanie popytu,

•          analiza danych produkcyjnych,

•          automatyzacja linii produkcyjnych.

Zastosowanie uczenia maszynowego i innych algorytmów sztucznej inteligencji

AI 4FACTORY

Firma DSR już od dłuższego czasu inwestuje w nowoczesne technologie, bazujące na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, implementując w swoje rozwiązania tego typu algorytmy. Poniżej kilka rozwijanych obecnie rozwiązań DSR 4FACTORY, które będą mogły wkrótce korzystać z elementów sztucznej inteligencji AI 4FACTORY, w tym również z algorytmów uczenia maszynowego:

1. Planowanie produkcji APS 4FACTORY – algorytmy sztucznej inteligencji projektowane w rozwiązaniu APS 4FACTORY będą pomagać w przygotowaniu planu produkcji poprzez analizę danych historycznych i prognozowanie popytu. Dzięki temu firma produkcyjna może dostosować się do dynamicznie zmieniających się warunków na rynku i zapewnić odpowiedni poziom obsługi zamówień klienta, bazując na historii współpracy i dostępności zapasów.

2. Kontrola jakości QMS 4FACTORY – rozwiązanie będzie mogło identyfikować i opisywać wady, defekty w produkowanych wyrobach, co pozwala na szybsze reagowanie i minimalizację błędów popełnianych podczas realizacji produkcji. System zbierając dane kontroli jakości podczas produkcji danych wyrobów umożliwi inżynierom przeprowadzanie analizy wyników badań, a docelowo stanie się narzędziem, bazą wiedzy, na podstawie której można projektować odpowiednie dostrojenia np. parametrów maszyn czy technologii produkcji tak, by podczas kolejnych transz produkcyjnych ilości defektów wyrobu gotowego była jak najmniejsza.

3. Utrzymanie ruchu EAM 4FACTORY – sztuczna inteligencja może pomóc w prewencyjnym podejściu do obszaru utrzymaniu ruchu zaplecza maszynowego poprzez przewidywanie awarii. Maszyny są podłączone do systemu IOT 4FACTORY, dzięki temu możliwe jest zbieranie informacji dotyczących anomalii w charakterystyce pracy maszyny. Dane zbierane są przez przyrządy badające, np. drgania kluczowych elementów maszyn i poddawane późniejszym analizom. Przy wykorzystaniu odpowiednich algorytmów uczenia maszynowego na podstawie zebranych danych, system będzie m.in. potrafił przewidzieć termin wymaganego przeglądu, czy orientacyjny czas wymiany wadliwego elementu na nowy. Posiadając odpowiednie informacje system może zostać wykorzystany do przewidzenia terminów przeglądów kluczowych maszyn, przewidzieć i zaplanować wymaganą przerwę produkcyjną, zamówić niezbędne części i zaplanować przeprowadzenie prac naprawczych/konserwacyjnych.

4. Optymalizacja procesów produkcyjnych – SFC 4FACTORY. Dzięki możliwości zbierania danych w czasie rzeczywistym bezpośrednio z hali produkcyjnej, system SFC 4FACTORY umożliwia na bieżąco reagować menadżerom średniego szczebla na wszelkiego rodzaju nieprawidłowości w procesie produkcyjnym, zarejestrowane przez operatorów maszyn. Tym samym można dokonywać w czasie rzeczywistym odpowiednich działań prewencyjnych minimalizujących pojawiające się problemy. Długofalowe zbieranie danych pochodzących bezpośrednio z hali produkcyjnego na temat produkcji wyrobów i zastosowanie uczenia maszynowego umożliwi łatwiejszą optymalizację procesów produkcyjnych i przyczyni się do znaczącej minimalizacji strat przekładając to na redukcję kosztów wynikających np. z błędnych założeń, m.in. co do czasów produkcyjnych (czasów technologicznych).

5. Możliwość sprawnego integrowania danych pochodzących z różnego rodzaju systemów jest możliwe  poprzez zastosowanie ESB 4FACTORY – czyli swoistej szyny danych. ESB 4FACTORY pozwala na zbudowanie interfejsów pomiędzy różnymi systemami IT, które są wykorzystywane w firmach produkcyjnych. Integrowanie rozwiązań umożliwia pełne wykorzystanie potencjału zbieranych danych, a odpowiednio zmapowane dane mogą być docelowo wykorzystane w systemach nadrzędnych, jak np. ERP 4FACTORY, przyczyniając się do optymalizacji czasu i minimalizując ewentualne błędy, pojawiające się przy ręcznym wprowadzaniu danych z jednego systemu do drugiego. ESB 4FACTORY pozwala integrować ze sobą różne systemy informatyczne firmy w sposób transparentny, elastyczny, a co najważniejsze, zunifikowany, minimalizując wiele rozproszonych, trudnych w zarządzaniu powiązań między systemami.

6. System a właściwie gra edukacyjna 4FACTORY MANAGER – pozwala na zasymulowanie całej przestrzeni produkcji oraz technologii wytwarzania wyrobu gotowego jeszcze dużo wcześniej niż wbicie szpadla i wykopanie fundamentów dla przyszłej hali produkcyjnej. Dzięki przygotowaniu odpowiedniego modelu przestrzeni produkcyjnej w rozwiązaniu 4FACTORY MANAGER i uruchomienie symulacji produkcji, możliwe jest wyszukiwanie oraz przewidzenie ewentualnych wąskich gardeł procesu i jeszcze na etapie projektowania obszaru produkcji dokonanie odpowiednich zmian w założeniach np. do nowej technologii, maszyny, linii czy nawet hali produkcyjnej. Alternatywnym wykorzystaniem możliwości systemu 4FACTORY MANAGER jest funkcjonalność umożliwiająca przeszkolenie nowych pracowników produkcyjnych i operatorów maszyn na podstawie przygotowanego w systemie modelu linii, bez konieczności wprowadzania potencjalnych pracowników w fizyczną przestrzeń produkcji, oszczędzając przy tym czas oraz koszty szkoleń standardowych.

Podsumowując – elementy uczenia maszynowego oraz sztucznej inteligencji wykorzystywane w rozwiązaniach informatycznych DSR 4FACTORY na co dzień wspierają zarządzanie w firmach produkcyjnych z różnych branż. Im szybciej nastąpi proces implementacji tego typu rozwiązań w fabryce, tym szybciej dadzą one możliwość elastycznego reagowania na coraz to bardziej dynamiczne zmiany na rynku. Postępu nie da się zatrzymać, a firmy, które będą pierwsze i wykorzystają dostępny potencjał informatyczny będą mogły zbudować odpowiednie bariery konkurencyjności.

Autor: Kamil Mostowy, Project Manager DSR S.A.

1 … 48 49 50 51 52 … 406