{"id":2268,"date":"2023-02-06T06:32:32","date_gmt":"2023-02-06T05:32:32","guid":{"rendered":"https:\/\/versabox.eu\/ai-w-przemysle\/"},"modified":"2025-05-27T11:34:48","modified_gmt":"2025-05-27T09:34:48","slug":"ai-w-przemysle","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/versabox.eu\/pl\/blog\/ai-w-przemysle\/","title":{"rendered":"AI w przemy\u015ble"},"content":{"rendered":"\n

Koncepcja \u201einteligentnej fabryki<\/a>\u201d wywodzi si\u0119 z czwartej rewolucji przemys\u0142owej, znanej r\u00f3wnie\u017c jako Przemys\u0142 4.0. K\u0142adzie nacisk na integracj\u0119 zaawansowanych technologii, takich jak sztuczna inteligencja, IoT i automatyzacja w procesach produkcyjnych.<\/p>\n\n\n\n

Zainspirowani zmianami morskimi, kt\u00f3re na nowo zdefiniowa\u0142y ekosystemy w mediach cyfrowych, us\u0142ugach finansowych czy telekomunikacji, wielu ekspert\u00f3w przewidzia\u0142o, jak rosn\u0105ca zmienno\u015b\u0107, niepewno\u015b\u0107, z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 i niejednoznaczno\u015b\u0107 (w skr\u00f3cie \u201eVUCA\u201d od volatility, uncertainty, complexity and ambiguity) wp\u0142ynie na \u015bwiat globalnej produkcji i logistyki oraz jak technologia zostanie wykorzystana do ich radykalnego przekszta\u0142cenia.<\/p>\n\n\n\n

VUCA wp\u0142ywa na globaln\u0105 produkcj\u0119 i logistyk\u0119 na kilka sposob\u00f3w:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Zmienno\u015b\u0107 \u0142a\u0144cucha dostaw<\/strong>: VUCA mo\u017ce prowadzi\u0107 do nieprzewidywalnych przesuni\u0119\u0107 w popycie i poda\u017cy, tworz\u0105c wyzwania dla producent\u00f3w w zakresie zaopatrzenia w surowce i planowania produkcji.<\/li>\n\n\n\n
  2. Niepewno\u015b\u0107 w transporcie<\/strong>: Zmiany w przepisach, napi\u0119cia geopolityczne i katastrofy naturalne mog\u0105 powodowa\u0107 niepewno\u015b\u0107 w logistyce transportu towar\u00f3w na \u015bwiecie.<\/li>\n\n\n\n
  3. Z\u0142o\u017cony handel transgraniczny<\/strong>: rosn\u0105ca z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 handlu transgranicznego, z jego licznymi regulacjami, procedurami celnymi i wymaganiami dotycz\u0105cymi dokumentacji, mo\u017ce sprawi\u0107, \u017ce globalna logistyka stanie si\u0119 wi\u0119kszym wyzwaniem.<\/li>\n\n\n\n
  4. Niejednoznaczne trendy rynkowe<\/strong>: VUCA mo\u017ce powodowa\u0107 szybko zmieniaj\u0105ce si\u0119 preferencje klient\u00f3w i trendy rynkowe, co utrudnia producentom i dostawcom us\u0142ug logistycznych przewidywanie popytu i odpowiednie planowanie.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    W celu z\u0142agodzenia skutk\u00f3w VUCA, firmy z bran\u017cy produkcyjnej i logistycznej inwestuj\u0105 w technologie takie jak sztuczna inteligencja, IoT i blockchain, aby zwi\u0119kszy\u0107 widoczno\u015b\u0107 i elastyczno\u015b\u0107 swoich operacji oraz uzyska\u0107 przewag\u0119 konkurencyjn\u0105. Badaj\u0105 r\u00f3wnie\u017c nowe modele biznesowe i partnerstwa, aby zwi\u0119kszy\u0107 swoj\u0105 odporno\u015b\u0107 w obliczu niepewno\u015bci i nieprzewidywalno\u015bci w swoich przedsi\u0119biorstwach.<\/p>\n\n\n\n

    <\/p>\n\n\n\n

    Smart factory to nie tylko technologia \u2013 to warto\u015b\u0107 biznesowa. Celem inteligentnej fabryki jest osi\u0105gni\u0119cie wysokiego poziomu wydajno\u015bci, elastyczno\u015bci i dostosowania produkcji przy jednoczesnej minimalizacji odpad\u00f3w i b\u0142\u0119d\u00f3w \u201eVUCA World\u201d. Znaczenie inteligentnej fabryki polega na jej zdolno\u015bci do poprawy konkurencyjno\u015bci firm poprzez obni\u017cenie koszt\u00f3w, zwi\u0119kszenie szybko\u015bci produkcji i podniesienie jako\u015bci produkt\u00f3w z pomoc\u0105 sztucznej inteligencji. Dodatkowo inteligentne fabryki mog\u0105 prowadzi\u0107 do nowych modeli biznesowych, takich jak serwicyzacja i masowa personalizacja, co mo\u017ce dalej nap\u0119dza\u0107 innowacje i wzrost w bran\u017cy produkcyjnej.<\/p>\n\n\n\n

    Wyzwania zwi\u0105zane z inteligentn\u0105 produkcj\u0105<\/h2>\n\n\n\n

    Wdro\u017cenie inteligentnej fabryki stoi przed wieloma wyzwaniami. By\u0107 mo\u017ce naj\u0142atwiejszym do podej\u015bcia \u2013 cho\u0107 wci\u0105\u017c dalekim od \u0142atwo\u015bci \u2013 jest wyzwanie zwi\u0105zane ze z\u0142o\u017cono\u015bci\u0105 techniczn\u0105: integracja zaawansowanych technologii, takich jak AI, IoT i automatyzacja w \u015brodowisku fabrycznym mo\u017ce by\u0107 skomplikowana i wymaga specjalistycznej wiedzy. Czysto techniczne problemy stworzone przez technologi\u0119 mog\u0105 by\u0107 r\u00f3wnie\u017c przez ni\u0105 rozwi\u0105zane. Chyba najwa\u017cniejsze rozwi\u0105zania przychodz\u0105 w postaci platform.<\/p>\n\n\n\n

    W przemy\u015ble motoryzacyjnym r\u00f3\u017cne samochody mog\u0105 by\u0107 projektowane i budowane z wykorzystaniem tego samego wsp\u00f3lnego zestawu wsp\u00f3lnych dzia\u0142a\u0144 projektowych, in\u017cynieryjnych i produkcyjnych, jak r\u00f3wnie\u017c g\u0142\u00f3wnych komponent\u00f3w, w ramach wielu zewn\u0119trznie r\u00f3\u017cnych modeli, a nawet typ\u00f3w samochod\u00f3w na tej samej linii produkcyjnej. W podobny spos\u00f3b znormalizowane platformy cyfrowe (systemy informatyczne) mog\u0105 by\u0107 wykorzystywane do \u015bwiadczenia wielu us\u0142ug cyfrowych przez wielu sprzedawc\u00f3w na wielu urz\u0105dzeniach u\u017cytkownika ko\u0144cowego.<\/p>\n\n\n\n

    Koncepcja platform mo\u017ce by\u0107 (i musi by\u0107) wdro\u017cona do \u015bwiata produkcji w postaci platformy Industrial IoT lub platform shop floor operations \u0142\u0105cz\u0105cych inteligentne urz\u0105dzenia w procesy i integruj\u0105cych je z nadrz\u0119dnymi systemami planowania fabryki i zarz\u0105dzania procesami, takimi jak MES, WMS czy ERP. W wielu bran\u017cach platformy sta\u0142y si\u0119 akceptowalnym rozwi\u0105zaniem problemu integracji z systemami dziedzictwa: systemy dziedzictwa s\u0105 opakowane w cyfrowe \u201eadaptery\u201d, kt\u00f3re zapewniaj\u0105 dost\u0119p do funkcji i danych dziedzictwa w postaci standaryzowanych us\u0142ug pod\u0142\u0105czonych do platform.<\/p>\n\n\n\n

    Nowoczesne platformy cyfrowe mog\u0105 by\u0107 najcz\u0119\u015bciej wdra\u017cane jako us\u0142ugi w globalnej infrastrukturze chmurowej. Mo\u017cliwo\u015b\u0107 ta, cho\u0107 jest istotn\u0105 zmian\u0105 gry, jest traktowana raczej niech\u0119tnie przez graczy przemys\u0142u wytw\u00f3rczego. Szczeg\u00f3lnie obszar OT (Operational Technology) cz\u0119sto skupia si\u0119 na rozwi\u0105zaniach punktowych i punktowej integracji. W tym miejscu mo\u017cliwo\u015bci transformacji trafiaj\u0105 na mur \u201emy\u015blenia o dziedzictwie\u201d, kt\u00f3re jest g\u0142\u00f3wn\u0105 przeszkod\u0105 kulturow\u0105 w wysi\u0142kach zwi\u0105zanych z transformacj\u0105 cyfrow\u0105.<\/p>\n\n\n\n

    Jeszcze wa\u017cniejsza jest integracja i zarz\u0105dzanie danymi. Inteligentna fabryka to nap\u0119dzany danymi ekosystem cz\u0142owiek-technologia. Gromadzenie i integrowanie du\u017cych ilo\u015bci danych z r\u00f3\u017cnych \u017ar\u00f3de\u0142 mo\u017ce by\u0107 wyzwaniem technicznym i wymaga solidnej infrastruktury zarz\u0105dzania danymi oraz umiej\u0119tno\u015bci (np. naukowc\u00f3w zajmuj\u0105cych si\u0119 danymi). Ponadto wymaga to solidnego zarz\u0105dzania i podej\u015bcia do \u0142adu korporacyjnego, aby wyra\u017anie przypisa\u0107 obowi\u0105zki i role biznesowe, takie jak w\u0142asno\u015b\u0107 i zarz\u0105dzanie danymi. O ile wyzwanie to ma naturalne oparcie w spo\u0142eczno\u015bci i procesach lean management, przynajmniej je\u015bli chodzi o procesy produkcyjne i logistyczne, to zn\u00f3w sfera kultury i stylu zarz\u0105dzania (np. kultura zarz\u0105dzania opartego na dowodach) stanowi najwi\u0119ksz\u0105 przeszkod\u0119 w wykorzystaniu Big Data.<\/p>\n\n\n\n

    Kolejnym z\u0142o\u017conym problemem jest cyberbezpiecze\u0144stwo: Poniewa\u017c inteligentne fabryki w du\u017cej mierze polegaj\u0105 na po\u0142\u0105czonych systemach, s\u0105 one podatne na zagro\u017cenia cybernetyczne, takie jak hakerstwo i z\u0142o\u015bliwe oprogramowanie, wymagaj\u0105ce silnych \u015brodk\u00f3w bezpiecze\u0144stwa cybernetycznego w celu ochrony przed tymi zagro\u017ceniami. Cho\u0107 problem ten wydaje si\u0119 zwi\u0105zany tylko z technologi\u0105, nie da si\u0119 go skutecznie rozwi\u0105za\u0107 bez uwzgl\u0119dnienia kultury organizacyjnej, zarz\u0105dzania technologi\u0105, a nawet podstawowej psychologii cz\u0142owieka.<\/p>\n\n\n\n

    Jest oczywi\u015bcie wiele innych wyzwa\u0144. Przyj\u0119cie inteligentnej fabryki cz\u0119sto wymaga znacznej zmiany kulturowej w organizacji, poniewa\u017c wi\u0105\u017ce si\u0119 ze zmian\u0105 sposobu wykonywania pracy i mo\u017ce wi\u0105za\u0107 si\u0119 z ograniczeniem roli pracownik\u00f3w ludzkich w niekt\u00f3rych obszarach. Zaawansowana automatyzacja cz\u0119sto wymaga od pracownik\u00f3w nabycia nowych umiej\u0119tno\u015bci, co mo\u017ce by\u0107 wyzwaniem dla organizacji z du\u017c\u0105 i zr\u00f3\u017cnicowan\u0105 kadr\u0105.<\/p>\n\n\n\n

    Wreszcie, wdro\u017cenie inteligentnej fabryki wymaga znacznych inwestycji w now\u0105 technologi\u0119, infrastruktur\u0119 i procesy, co mo\u017ce by\u0107 wyzwaniem dla niekt\u00f3rych organizacji.<\/p>\n\n\n\n

    Pomimo tych wyzwa\u0144, potencjalne korzy\u015bci z inteligentnej fabryki, w tym zwi\u0119kszona wydajno\u015b\u0107, sta\u0142e ulepszanie proces\u00f3w, znacz\u0105cy wgl\u0105d i lepiej poinformowane decyzje, obni\u017cone koszty i lepsza jako\u015b\u0107 produkt\u00f3w, sprawiaj\u0105, \u017ce jest to przekonuj\u0105ca inwestycja dla wielu producent\u00f3w. Wed\u0142ug IDC ponad 80% respondent\u00f3w badania 2022 World CEO jest poza punktem krytycznym inicjowania programu \u201eDigital First\u201d, a ponad po\u0142owa ju\u017c go realizuje, przy czym 27% ustali\u0142o priorytety transformacji cyfrowej na d\u0142ugo przed pandemi\u0105.<\/p>\n\n\n\n

    \u201ePotr\u00f3jne A\u201d dla inteligentnej produkcji<\/h2>\n\n\n\n

    Przekszta\u0142cenie zak\u0142adu produkcyjnego w inteligentn\u0105 fabryk\u0119<\/a> to z\u0142o\u017cone zagadnienie. Z\u0142o\u017cone problemy mo\u017cna upro\u015bci\u0107, rozk\u0142adaj\u0105c je na mniejsze, mo\u017cliwe do opanowania elementy lub podchodz\u0105c do nich z innej perspektywy. Jednak znalezienie prostego rozwi\u0105zania z\u0142o\u017conego problemu wymaga jego g\u0142\u0119bokiego zrozumienia i umiej\u0119tno\u015bci kreatywnego my\u015blenia, stosowania skr\u00f3t\u00f3w w postaci heurystyki.<\/p>\n\n\n\n

    Chcieliby\u015bmy zaproponowa\u0107 czytelnikom takie \u201enarz\u0119dzie my\u015blenia\u201d w postaci Heurystyki \u201eTriple A\u201d dla inteligentnego wytwarzania. Ta heurystyka \u0142\u0105czy w sobie punkt wyj\u015bcia, koncepcj\u0119 biznesow\u0105 transformacji i technologi\u0119 wspomagaj\u0105c\u0105, kt\u00f3re mog\u0105 pom\u00f3c w planowaniu cyfrowej podr\u00f3\u017cy.<\/p>\n\n\n\n

    <\/p>\n\n\n\n

    Potr\u00f3jne A oznacza zaawansowan\u0105 robotyk\u0119 (pinta startowa), autonomiczne operacje (koncepcja biznesowa) oraz sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 (technologia wspomagaj\u0105ca). Zobaczmy, jak dzia\u0142aj\u0105:<\/p>\n\n\n\n

    Pierwsze \u201eA\u201d – Zaawansowana robotyka (Advanced robotics<\/em>)<\/h3>\n\n\n\n

    Od robot\u00f3w \u201estarej szko\u0142y\u201d do inteligentnych maszyn<\/h4>\n\n\n\n

    Zaawansowana robotyka odnosi si\u0119 do wykorzystania zaawansowanych technologii i technik do projektowania, rozwoju i kontroli robot\u00f3w dla r\u00f3\u017cnych zastosowa\u0144. Roboty s\u0105 obecne w bran\u017cy produkcyjnej od dziesi\u0119cioleci. Pomys\u0142owo\u015b\u0107 in\u017cynier\u00f3w robot\u00f3w dostarczy\u0142a \u015brodk\u00f3w do zautomatyzowania pracoch\u0142onnych zada\u0144, takich jak malowanie, spawanie, produkcja podzespo\u0142\u00f3w elektronicznych czy przetwarzanie \u017cywno\u015bci. W centrum zainteresowania tej fali automatyzacji znalaz\u0142 si\u0119 proces produkcji masowej.<\/p>\n\n\n\n

    Roboty \u201estarej szko\u0142y\u201d to urz\u0105dzenia programowalne, zoptymalizowane do pe\u0142nienia okre\u015blonej funkcji w procesie produkcyjnym. Inteligentne maszyny oznaczaj\u0105ce przej\u015bcie na zaawansowan\u0105 robotyk\u0119 mog\u0105 dostosowa\u0107 si\u0119 do r\u00f3\u017cnych wymaga\u0144 procesowych, charakterystyki produktu oraz mog\u0105 wsp\u00f3\u0142istnie\u0107 i wsp\u00f3\u0142pracowa\u0107 zar\u00f3wno z lud\u017ami, jak i maszynami.<\/p>\n\n\n\n

    Obejmuje to integracj\u0119 sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego, wizji komputerowej oraz innych zaawansowanych czujnik\u00f3w i si\u0142ownik\u00f3w z robotami, co zwi\u0119ksza ich zdolno\u015b\u0107 do wykonywania z\u0142o\u017conych zada\u0144 i interakcji z otoczeniem. Zaawansowana robotyka jest stosowana w wielu bran\u017cach, takich jak produkcja, opieka zdrowotna, logistyka i inne, w celu poprawy wydajno\u015bci, dok\u0142adno\u015bci i bezpiecze\u0144stwa oraz redukcji koszt\u00f3w. Rozw\u00f3j zaawansowanej robotyki wynika z potrzeby automatyzacji w r\u00f3\u017cnych ga\u0142\u0119ziach przemys\u0142u, a tak\u017ce z rosn\u0105cego zapotrzebowania na elastyczne i inteligentne systemy, kt\u00f3re potrafi\u0105 dostosowa\u0107 si\u0119 do zmieniaj\u0105cego si\u0119 otoczenia i wykonywa\u0107 wiele zada\u0144.<\/p>\n\n\n\n

    Tworzenie fundament\u00f3w poprawy proces\u00f3w<\/h4>\n\n\n\n

    Aktywa oparte na rozwi\u0105zaniach zrobotyzowanych \u2013 takie jak linie produkcyjne czy rozwi\u0105zania do obs\u0142ugi materia\u0142\u00f3w \u2013 maj\u0105 sw\u00f3j naturalny cykl \u017cycia. Planuj\u0105c retrofit, modernizacje lub wymian\u0119 tych aktyw\u00f3w zacznij my\u015ble\u0107 inaczej \u2013 zamiast specjalizacji i punktowych integracji zacznij szuka\u0107 elastyczno\u015bci, otwartej architektury i platform.<\/p>\n\n\n\n

    W wielu przypadkach du\u017ca szansa tkwi w intralogistyce. Jest on zazwyczaj s\u0142abo zautomatyzowany, wykorzystanie sprz\u0119tu jest s\u0142abe i niekontrolowane, proste rozwi\u0105zania automatyki s\u0105 cz\u0119sto sztywne i kosztowne w zakresie zarz\u0105dzania zmianami. Je\u015bli widzisz te objawy \u2013 zacznij bada\u0107 urz\u0105dzenia i platformy autonomicznego systemu transportowego. Obs\u0142uga materia\u0142\u00f3w to w ko\u0144cu krwiobieg zak\u0142ad\u00f3w produkcyjnych. Analitycy bran\u017cowi, tacy jak IDC, zwracaj\u0105 uwag\u0119 na fakt, \u017ce intralogistyka mo\u017ce by\u0107 punktem zwrotnym Twojej cyfrowej rewolucji.<\/p>\n\n\n\n

    Drugie \u201eA\u201d – dzia\u0142ania autonomiczne (Autonomic operations<\/em>)<\/h3>\n\n\n\n

    Operacje na autopilocie<\/h4>\n\n\n\n

    Gdy maszyny staj\u0105 si\u0119 coraz inteligentniejsze, wymagaj\u0105 r\u00f3wnie\u017c znacznie mniej uwagi ze strony cz\u0142owieka. Albo przynajmniej punkt ci\u0119\u017cko\u015bci ludzkiej inteligencji mo\u017ce si\u0119 przesun\u0105\u0107 z mikrozarz\u0105dzania maszynami na zarz\u0105dzanie systemami. Poniewa\u017c samochody staj\u0105 si\u0119 coraz bardziej inteligentne, kierowcy nie musz\u0105 sprawdza\u0107 i podrasowywa\u0107 samochodu w gara\u017cu, aby uzyska\u0107 optymaln\u0105 wydajno\u015b\u0107, r\u0119cznie zmienia\u0107 bieg\u00f3w lub mie\u0107 szczeg\u00f3\u0142owe zrozumienie ulic miasta, aby dosta\u0107 si\u0119 z punktu A do punktu B.<\/p>\n\n\n\n

    Kierowcy musz\u0105 zdecydowa\u0107 si\u0119 na styl jazdy \u2013 np. sport, eco, auto-pilot \u2013 aby samoch\u00f3d m\u00f3g\u0142 dostosowa\u0107 swoj\u0105 wewn\u0119trzn\u0105 prac\u0119 do oczekiwa\u0144 kierowcy co do osi\u0105g\u00f3w i kierowa\u0107 si\u0119 wskazaniami komputerowej wizji nawigacyjnej przy podejmowaniu decyzji o wyborze szybszej lub bardziej ekonomicznej trasy. To przesuni\u0119cie wzro\u015bnie dramatycznie, gdy autonomiczne samochody wreszcie trafi\u0105 na drogi, zapewniaj\u0105c swoim pasa\u017cerom \u015brodki do wykorzystania czasu tranzytu bardziej produktywnie lub przyjemnie (o ile oczywi\u015bcie pasa\u017cer nie lubi prowadzi\u0107 samochodu).<\/p>\n\n\n\n

    Podobna rzecz zaczyna si\u0119 dzia\u0107 w \u015bwiecie produkcji i logistyki. Tradycyjne zautomatyzowane operacje obejmuj\u0105 u\u017cycie maszyn, robot\u00f3w i system\u00f3w komputerowych do wykonywania powtarzalnych zada\u0144 z du\u017c\u0105 precyzj\u0105 i szybko\u015bci\u0105. W tej konfiguracji maszyny s\u0105 zaprogramowane do wykonywania okre\u015blonych zada\u0144 i s\u0105 sterowane przez centralny system, ale nadal wymagaj\u0105 interwencji cz\u0142owieka w celu dostosowania parametr\u00f3w, podejmowania decyzji i przeprowadzania konserwacji.<\/p>\n\n\n\n

    Od zarz\u0105dzania urz\u0105dzeniami do zarz\u0105dzania operacjami<\/h4>\n\n\n\n

    Z kolei operacje autonomiczne wi\u0105\u017c\u0105 si\u0119 z wy\u017cszym poziomem automatyzacji, gdzie maszyny s\u0105 w stanie wykonywa\u0107 zadania samodzielnie, bez interwencji cz\u0142owieka. Systemy te s\u0105 wyposa\u017cone w zaawansowane czujniki, algorytmy uczenia maszynowego i mo\u017cliwo\u015bci podejmowania decyzji, co pozwala im dostosowywa\u0107 si\u0119 do zmian w otoczeniu i podejmowa\u0107 decyzje w czasie rzeczywistym na podstawie danych.<\/p>\n\n\n\n

    Podsumowuj\u0105c, operacje zautomatyzowane polegaj\u0105 na wysokim stopniu wst\u0119pnego zaprogramowania i interwencji cz\u0142owieka, natomiast operacje autonomiczne s\u0105 w stanie wykonywa\u0107 zadania samodzielnie, bez interwencji cz\u0142owieka.<\/p>\n\n\n\n

    I znowu \u2013 intralogistyka mo\u017ce by\u0107 postrzegana jako podstawa Pa\u0144stwa autonomicznego dzia\u0142ania. Autonomiczna platforma intralogistyczna<\/a> mo\u017ce przyjmowa\u0107 zam\u00f3wienia bezpo\u015brednio z systemu WMS lub ERP, a tak\u017ce zapewnia istotny wgl\u0105d w wydajno\u015b\u0107 procesu i wykorzystanie urz\u0105dze\u0144, poniewa\u017c roboty mog\u0105 zbiera\u0107 dane podczas poruszania si\u0119 po hali produkcyjnej. Takie \u015brodowiska generuj\u0105 du\u017c\u0105 ilo\u015b\u0107 danych, kt\u00f3re mo\u017cna p\u00f3\u017aniej wykorzysta\u0107 do dalszego rozwoju proces\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n

    Trzecie \u201eA\u201d – sztuczna inteligencja (Artificial Intelligence<\/em>)<\/h3>\n\n\n\n

    Rozwi\u0105zania sztucznej inteligencji w przemy\u015ble<\/h4>\n\n\n\n

    Zastosowania przemys\u0142owej AI obejmuj\u0105 zar\u00f3wno operacje, jak i zarz\u0105dzanie. Istnieje wiele przyk\u0142ad\u00f3w zastosowania sztucznej inteligencji w produkcji. Przedstawmy kilka z nich.<\/p>\n\n\n\n

      \n
    1. Autonomiczne pojazdy wykorzystywane do obs\u0142ugi materia\u0142\u00f3w<\/strong> \u2013 autonomiczne roboty mobilne<\/a> i w\u00f3zki wid\u0142owe wykorzystuj\u0105 widzenie maszynowe i rozpoznawanie obrazu do swobodnego poruszania si\u0119 w dynamicznym \u015brodowisku nowoczesnej fabryki i wykonywania zada\u0144 zwi\u0105zanych z obs\u0142ug\u0105 materia\u0142\u00f3w, wsp\u00f3\u0142pracuj\u0105c z urz\u0105dzeniami i systemami fabrycznymi. Systemy takie cz\u0119sto wykorzystuj\u0105 r\u00f3\u017cne technologie u\u0142atwiaj\u0105ce kontrol\u0119 jako\u015bci proces\u00f3w.<\/li>\n\n\n\n
    2. Rzeczywisto\u015b\u0107 wirtualna i cyfrowe symulacje fizycznych aktyw\u00f3w<\/strong> (cyfrowe bli\u017aniaki) wykorzystuj\u0105 modele uczenia maszynowego i zaawansowan\u0105 analiz\u0119 wydajno\u015bci, aby zapewni\u0107 mo\u017cliwo\u015bci konserwacji predykcyjnej: Algorytmy sztucznej inteligencji i systemy AI analizuj\u0105 dane z czujnik\u00f3w, aby przewidzie\u0107, kiedy sprz\u0119t mo\u017ce ulec awarii, umo\u017cliwiaj\u0105c producentom zaplanowanie konserwacji przed wyst\u0105pieniem awarii.<\/li>\n\n\n\n
    3. Kontrola jako\u015bci<\/strong>: Systemy sztucznej inteligencji wykorzystuj\u0105 przetwarzanie obrazu i uczenie maszynowe do wykrywania wad i odst\u0119pstw od norm jako\u015bciowych w czasie rzeczywistym, poprawiaj\u0105c jako\u015b\u0107 produkt\u00f3w i ograniczaj\u0105c ilo\u015b\u0107 odpad\u00f3w.<\/li>\n\n\n\n
    4. Planowanie i optymalizacja produkcji<\/strong>: Algorytmy sztucznej inteligencji s\u0105 wykorzystywane do optymalizacji harmonogram\u00f3w produkcji, zmniejszania przestoj\u00f3w, maksymalizacji wykorzystania sprz\u0119tu na liniach monta\u017cowych i minimalizacji odpad\u00f3w.<\/li>\n\n\n\n
    5. Zarz\u0105dzanie zapasami<\/strong>: Systemy AI analizuj\u0105 dane na temat sprzeda\u017cy, produkcji oraz poziomu zapas\u00f3w komponent\u00f3w i surowc\u00f3w, aby zoptymalizowa\u0107 poziom zapas\u00f3w, zmniejszaj\u0105c ryzyko nadmiernych zapas\u00f3w i brak\u00f3w magazynowych.<\/li>\n\n\n\n
    6. Rzeczywisto\u015b\u0107 rozszerzona<\/strong> (AR): Systemy AR nap\u0119dzane przez AI wspomagaj\u0105 pracownik\u00f3w w zadaniach zwi\u0105zanych z konserwacj\u0105, napraw\u0105 i monta\u017cem, zwi\u0119kszaj\u0105c wydajno\u015b\u0107 i ograniczaj\u0105c liczb\u0119 b\u0142\u0119d\u00f3w.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

      Optymalizacja procesu i eksperymentowanie<\/h4>\n\n\n\n

      To tylko kilka przyk\u0142ad\u00f3w na to, jak sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w produkcji w celu poprawy wydajno\u015bci, redukcji koszt\u00f3w i podniesienia jako\u015bci produkt\u00f3w. Wraz z dalszym rozwojem technologii sztucznej inteligencji mo\u017cemy spodziewa\u0107 si\u0119 w przysz\u0142o\u015bci jeszcze bardziej innowacyjnych zastosowa\u0144.<\/p>\n\n\n\n

      Jednym z nich jest wykorzystanie zaawansowanej nauki o danych i cyfrowych bli\u017aniak\u00f3w do optymalizowania przep\u0142ywu materia\u0142\u00f3w dla autonomicznych operacji intralogistycznych. Dzi\u0119ki temu kierownik hali produkcyjnej mo\u017ce oceni\u0107 wiele scenariuszy i wybra\u0107 optymalne rozwi\u0105zanie dla danego procesu produkcyjnego lub magazynowego.<\/p>\n\n\n\n

      Podsumowanie<\/h2>\n\n\n\n

      Heurystyki to skr\u00f3ty my\u015blowe lub zasady, kt\u00f3re pomagaj\u0105 jednostkom podejmowa\u0107 decyzje szybko i skutecznie. Proste heurystyki mog\u0105 by\u0107 przydatne w rozwi\u0105zywaniu z\u0142o\u017conych problem\u00f3w, poniewa\u017c pozwalaj\u0105 na szybkie podejmowanie decyzji \u2013 heurystyki pomagaj\u0105 jednostkom doj\u015b\u0107 do rozwi\u0105zania bez konieczno\u015bci rozwa\u017cania ka\u017cdej mo\u017cliwej opcji. Ograniczaj\u0105 przeci\u0105\u017cenie informacyjne \u2013 z\u0142o\u017cone problemy cz\u0119sto mog\u0105 wi\u0105za\u0107 si\u0119 z du\u017c\u0105 ilo\u015bci\u0105 informacji. Heurystyka mo\u017ce upro\u015bci\u0107 proces decyzyjny poprzez zmniejszenie ilo\u015bci informacji, kt\u00f3re trzeba wzi\u0105\u0107 pod uwag\u0119.<\/p>\n\n\n\n

      Heurystyka mo\u017ce stanowi\u0107 uczciwy punkt wyj\u015bcia do rozwi\u0105zania z\u0142o\u017conego problemu i cz\u0119sto mo\u017ce prowadzi\u0107 do rozwi\u0105za\u0144, kt\u00f3re s\u0105 wystarczaj\u0105co dobre, nawet je\u015bli nie s\u0105 optymalne. Mo\u017ce to by\u0107 szczeg\u00f3lnie przydatne w sytuacjach, gdy idealne rozwi\u0105zanie jest niewykonalne lub musi by\u0107 przygotowywane w znacznej perspektywie czasowej.<\/p>\n\n\n\n

      Nale\u017cy wspomnie\u0107, \u017ce heurystyka potr\u00f3jnego A jest fundamentem autonomicznych platform intralogistycznych AUTONOMY@WORK<\/a>, w sk\u0142ad kt\u00f3rych wchodz\u0105 inteligentne maszyny nap\u0119dzane przez nawigacyjn\u0105 AI, a tak\u017ce nap\u0119dzane danymi narz\u0119dzia do projektowania i optymalizacji proces\u00f3w, wspierane przez symulacj\u0119 Digital Twin.<\/p>\n\n\n\n

      Wierzymy, \u017ce nasza heurystyka \u201eTriple A\u201d mo\u017ce by\u0107 wykorzystana jako jedno z podstawowych narz\u0119dzi nawigacyjnych podczas planowania cyfrowej transformacji hal produkcyjnych, czy zak\u0142ad\u00f3w produkcyjnych, oraz wprowadzania przemys\u0142owych aplikacji AI. Nale\u017cy jednak pami\u0119ta\u0107, \u017ce heurystyki mog\u0105 r\u00f3wnie\u017c prowadzi\u0107 do stronniczo\u015bci i b\u0142\u0119d\u00f3w w podejmowaniu decyzji, dlatego wa\u017cne jest, aby krytycznie ocenia\u0107 ich u\u017cycie i wyniki.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":4699,"template":"","categories":[24],"tags":[],"class_list":["post-2268","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-przemysl-4-0"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/versabox.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/2268","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/versabox.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/versabox.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/versabox.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/versabox.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4699"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/versabox.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2268"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/versabox.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2268"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/versabox.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2268"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}