AI i Data Science w przemyśle

Zachodzące w przemyśle przemiany stwarzają również nowe wyzwania. Wśród nich wymienić można analizę danych typu Big Data, skalę oraz tempo produkcji, jej kosztochłonność, a także złożoność nie tylko samego przebiegu produkcji, ale i procesów z nią powiązanych. W tym kontekście wprowadzenie rozwiązań z zakresu Przemysłu 4.0 jest nieodzowne, aby w pełni zrozumieć zachodzące procesy i ich wzajemny wpływ. Z pomocą przychodzą Data Science oraz techniki sztucznej inteligencji.

Użyteczność tych rozwiązań została już doceniona przez biznes niezwiązany z produkcją. Data Science i AI wykorzystywane są m.in. do targetowania, segmentacji klientów, wykrywania nadużyć oraz przewidywania trendów. Powoli i przemysł zaczyna dostrzegać korzyści płynące z Data Science i sztucznej inteligencji. Nasi klienci coraz częściej poszukują rozwiązań, które są nowoczesne i mają źródła nie tylko w automatyzacji, ale i wiedzy płynącej z samych danych i ich integracji. Zarówno Data Science jak i sztuczna inteligencja mocno czerpią z matematyki oraz najnowszych zdobyczy nauki w dziedzinie informatyki. Sprawia to, że mają szereg bardzo przydatnych zastosowań w przemyśle takich jak optymalizacja, szeregowanie zadań, przewidywanie awarii parku maszynowego oraz kontrola jakości. Między innymi o tych zastosowaniach będziemy rozmawiać podczas AI & Big Data Congress w Warszawie.

Data Science jest niezwykle użyteczna w szeroko rozumianej optymalizacji, począwszy od stanów magazynowych przez planowanie produkcji po optymalizację kosztów czy też transportu. Podstawą jest tutaj prognozowanie sprzedaży, dzięki któremu przedsiębiorstwa uzyskują informację, co najprawdopodobniej zostanie sprzedane. Pozwala to odpowiednio zaplanować całą produkcję, na którą składają się także zamówienie surowców, półproduktów, wykorzystanie parku maszynowego oraz kadry kluczowej dla procesu wytwórczego. Mając tak zaplanowaną produkcję pod potrzeby, możliwa jest minimalizacja stanów magazynowych, równocześnie towar nie zalega w magazynach, a co za tym idzie uzyskany zostaje bardziej korzystny przepływ finansów. Daje to realne oszczędności.

Sztuczna inteligencja znajduje z kolei zastosowanie m.in. w Proactive i Predictive Maintenance, czyli wczesnym wykrywaniu oraz przewidywaniu awarii maszyn. Daje to nie tylko możliwość uniknięcia przestojów w produkcji, ale także poważniejszych zagrożeń związanych z bezpieczeństwem pracowników. AI umożliwia również analizę obrazu pod kątem chociażby wad jakościowych produktów czy też zachowania ludzi. Można ją także wykorzystać do przewidywania jakości produktów lub degradacji surowców na podstawie parametrów produkcji lub parametrów produktów. Pozwala to na utrzymanie wymaganych standardów produkcji, które bezpośrednio przekładają się na zadowolenie klientów i zyski.

Więcej na ten temat będzie można się dowiedzieć podczas AI & Big Data Congress (23-24 września 2019, Arche Hotel Krakowska, Warszawa).

Autor: Łukasz Grala, CEO TIDK, Microsft MVP AI