Zastosowanie sztucznej inteligencji w systemie EDOCS firmy Żbik Sp. z o.o. polega na wykorzystaniu algorytmów tzw.
inteligencji obliczeniowej (ang. Computational Intelligence – CI) do zaawansowanego przetwarzania danych pochodzących
z różnych obszarów funkcjonowania systemów produkcyjnych.
Dr inż. Tomasz Żabiński,
Prezes,
Żbik Sp. z o.o.
Algorytmy CI służą do maszynowego (automatycznego) odkrywania wiedzy, tworzenia modeli i systemów wspomagania decyzji na
różnych poziomach realizacji procesów produkcyjnych. Dotyczy to zarówno nadzorowania procesów technologicznych w
czasie rzeczywistym po wykrywanie związków przyczynowo-skutkowych wspomagających podejmowanie decyzji zarządczych
w obszarze organizacyjnym. Aby możliwe było efektywne wykorzystanie algorytmów CI, wymagany jest dostęp do znacznych
ilości danych (tzw. big data), które gromadzą różne moduły systemu EDOCS zarówno w obszarze monitorowania zasobów
produkcyjnych (OEE, OLE, ciągła rejestracja parametrów pracy maszyn i przebiegu procesów – np. drgania, temperatury,
itp.) jak i zarządzania procesami produkcyjnymi (MES), harmonogramowania (APS) oraz integracji z systemami klasy
ERP.
W obszarze wspomagania decyzji
moduł EDOCS IPDA (ang. Intelligent Production Data Analysis) umożliwia automatyczne wykrywanie związków przyczynowo-skutkowych
informujących o zależnościach i przyczynach występowania zarówno pozytywnych jak i negatywnych zjawisk w realizacji
procesów produkcyjnych, np. wzrostu bądź spadku wydajności zasobów produkcyjnych, przyczynach problemów jakościowych,
„wąskich gardłach” itp. Rezultaty automatycznych analiz są dostępne dla użytkowników w formie zrozumiałych, również
dla osób bez wykształcenia informatycznego, reguł jeżeli-to.
Automatycznie odkrywana wiedza jest wykorzystywana w module
EDOCS APS w celu tworzenia harmonogramów w taki sposób, aby, między innymi, zwiększać produktywność i zarządzać
ryzykiem terminowości dostaw. W systemie EDOCS metody CI są wykorzystywane do budowy modeli predykcyjnych wspomagających
realizację strategii Predykcyjnego Utrzymania Ruchu (ang. Predictive Maintenance). Tego typu modele są stosowane
w module
EDOCS PdM i umożliwiają przewidywanie i zapobieganie awariom, a tym samym unikanie nieplanowanych przestojów
zasobów produkcyjnych.
W module
EDOCS PCM metody CI są wykorzystywane w celu wykrywania w czasie rzeczywistym anomalii w realizacji procesów
technologicznych, które mogą potencjalnie powodować wytwarzanie produktów niezgodnych jakościowo. Metody inteligencji
obliczeniowej stosowane w systemie EDOCS mają za zadanie wspierać realizację zaawansowanej strategii zapewnienia
jakości. Sztuczna Inteligencja w systemie EDOCS to narzędzie do zaawansowanej analizy danych i wspomagania decyzji
umożliwiające zwiększanie efektywności realizacji procesów produkcyjnych poprzez obniżanie kosztów i zwiększanie
wydajności przy zachowaniu restrykcyjnych norm jakościowych.
