Żyjemy w ekscytujących czasach. Wykładniczy postęp technologiczny w ciągu ostatnich kilku dekad wpłynął nie tylko na nasze życie osobiste, odcisnął także piętno na biznesie. Trendy ewoluują, ale można śmiało powiedzieć, że nastał czas zaawansowanej analityki.
Bez wątpienia taki postęp nie byłby możliwy bez w zasadzie nieograniczonej mocy obliczeniowej i usług dostępnych za pośrednictwem dostawców chmury, takich jak Microsoft (Azure) czy Amazon (AWS). W poniższym artykule przyjrzę się bliżej naturze i wyzwaniom procesu Business Transformation. Skupię się na branży produkcyjnej i zaproponuję potencjalnie najlepszą drogę do bycia organizacją „napędzaną” danymi, wykorzystującą integrację chmury z AI.
AI Data Discovery wspierane przez chmurę. Gamechanger dla produkcji
Dlaczego? Po prostu dlatego, że umożliwia producentom wykorzystanie mocy ich danych do optymalizacji operacji, redukcji kosztów i poprawy ogólnej wydajności. Przemysł produkcyjny jest środowiskiem bogatym w dane, w którym ogromne ich ilości są generowane z procesów produkcyjnych, operacji łańcucha dostaw, kontroli jakości i interakcji z klientami. Z pomocą podejścia AI Data Discovery, firmy produkcyjne mogą wydobyć cenne spostrzeżenia i zależności, aby podjąć przemyślane decyzje wsparte danymi, które poprawią ich wynik finansowy.
Znajdź nieodkryte wzorce
Jedną z kluczowych korzyści AI Data Discovery jest to, że pomaga firmom produkcyjnym zidentyfikować w ich zasobie danych wzorce i trendy, które często nie są widoczne na pierwszy rzut oka. Umożliwia to przewidywanie i proaktywne reagowanie na potencjalne problemy, zanim te się pojawią, a tym samym zapobiega kosztownym przestojom i zmniejsza ilość odpadów.
Dodatkowo, AI Data Discovery pomaga producentom w optymalizacji łańcucha dostaw, zapewniając wgląd (w czasie rzeczywistym) do ilości zapasów, prognozy popytu i harmonogramów produkcji. Jest to pomocne m.in.w ograniczeniu zapasów, poprawieniu wskaźników realizacji zamówień i ostatecznie w zwiększeniu zadowolenia klientów.
Przewiduj to, co do tej pory było nieprzewidywalne
Innym obszarem, w którym AI Data Discovery przynosi korzyści firmom produkcyjnym, jest konserwacja predykcyjna. Analizując dane z czujników i innych urządzeń IoT, producenci mogą przewidzieć, kiedy sprzęt ulegnie awarii i proaktywnie zaplanować konserwację przed jej wystąpieniem. To pozwali z kolei uniknąć kosztownych napraw i przestojów, a ostatecznie poprawić funkcjonowanie i czas pracy sprzętu.
Podsumowując, AI Data Discovery zapewnia znaczące korzyści firmom produkcyjnym, które chcą stać się bardziej zorientowane na dane. Wykorzystując moc zaawansowanej analityki i integracji z chmurą, firmy produkcyjne mogą:
- lepiej zrozumieć swoje dane,
- optymalizować swoje działania,
- poprawić ogólną efektywność i rentowność.
AI+chmura. Korzyści dla firm przemysłowych
Jak wspomniałem wyżej, firmy produkcyjne zwracają się w stronę danych i AI, aby zwiększyć produktywność, zmniejszyć koszty i podejmować decyzje oparte na danych. Monetyzacja danych jest kluczowym motorem transformacji chmurowej (adopcji chmury), ponieważ rozwiązania oparte na chmurze zapewniają niezbędną moc obliczeniową i skalowalność do uczenia się, rozwoju i działania modeli AI na ogromnych ilościach informacji.
Daje to szansę na odkrycie wzorców i trendów, które w inny sposób byłyby niemożliwe do wykrycia. Zebrane, zorganizowane i dostępne w ten sposób dane można wizualizować później z wykorzystaniem tradycyjnych narzędzi BI.
Poprawa sprawności biznesowej i kontroli kosztów
Systemy AI oparte na chmurze stają się coraz bardziej popularne w branży produkcyjnej ze względu na ich zdolność do zapewnienia większej elastyczności i skalowalności. Wykorzystując chmurę, firmy mogą szybko dostosować się do zmieniających się potrzeb biznesowych i łatwo skalować swoje działania, zgodnie z wymaganiami. Chmura zmniejsza także obciążenie wewnętrznych zespołów IT poprzez outsourcing zarządzania infrastrukturą, pozwalając im skupić się na innych inicjatywach strategicznych.
W sumie, cała gra toczy się o zwiększenie rentowności biznesu, a dzięki usługom w chmurze firmy produkcyjne lepiej kontrolują koszty związane z IT, co umożliwia zbalansowanie kosztów wymaganych inwestycji oraz wydatków związanych z projektowaniem, wdrożeniem i utrzymaniem rozwiązań AI.
Rola „edge computing” w chmurze
Bardzo powszechne jest błędne przekonanie, że chmura obliczeniowa nie ma zastosowania w branży produkcyjnej. Poza obawami o bezpieczeństwo (które nota bene są – zupełnie nieadekwatne) głównym wyzwaniem są opóźnienia – linie produkcyjne często pracują na bardzo wysokich obrotach, sterowane przez systemy on-prem oparte na sterownikach PLC, które przekazują sygnały do maszyn w ciągu kilku milisekund.
Z definicji – jeśli chcesz kontrolować swoje urządzenia z wykorzystaniem chmury i podejmować inteligentne decyzje w oparciu o rozwiązanie AI, które jest wdrożone w chmurze (dostosowywać parametry procesu w czasie rzeczywistym na podstawie predykcji wykonywanych na danych w czasie rzeczywistym) – musisz najpierw przenieść dane z PLC do chmury, dokonać analizy i predykcji, skonstruować instrukcję i przenieść ją z powrotem do PLC; to wszystko zajmuje czas. Może nie trwa to bardzo długo , ale wciąż znacząco z perspektywy procesu produkcyjnego.
Jednak przetwarzanie brzegowe (edge computing) z wykorzystaniem narzędzi chmurowych pomaga sprostać tym wyzwaniom. Umożliwia analizę danych w czasie rzeczywistym i podejmowanie decyzji na „brzegu” sieci – blisko linii produkcyjnych, co jest niezbędne w produkcji, ponieważ fabryki muszą działać bez zakłóceń i nieprzerwanie.
Zmiana sposobu myślenia i szansa na napędzenie transformacji chmurowej
Rola AI w transformacji chmurowej przedsiębiorstw przemysłowych wykracza poza zwiększenie produktywności i obniżenie kosztów. Rozwiązania AI oparte na chmurze zmieniają sposób, w jaki producenci podchodzą do swojej działalności, umożliwiając im podejmowanie decyzji opartych na danych, na każdym etapie procesu produkcyjnego.
Jedną z najważniejszych zalet AI w procesie transformacji chmury jest to, że pozwala firmom przemysłowym wykorzystać moc uczenia maszynowego do automatyzacji rutynowych zadań i poprawy wydajności operacyjnej. Organizacje mogą ostatecznie skupić się na kluczowych aspektach swojej działalności, zamiast zajmować się powtarzalnymi, ręcznymi procesami.
Wykorzystanie rozwiązań AI w chmurze do optymalizacji łańcucha dostaw
AI w chmurze ma zastosowanie także do optymalizacji łańcucha dostaw; zapewniając wgląd w czasie rzeczywistym do ilości zapasów, prognozy popytu i harmonogramów produkcji. Dzięki temu producenci korygują i dostosowują procesy produkcyjne w czasie rzeczywistym do zmieniającego się popytu; jednocześnie kontrolują ilość zapasów utrzymując je na odpowiednim poziomie, bez zbędnych nadwyżek i poprawiają zadowolenie klientów.
Gartner przewiduje, że do 2023 roku ML będzie już dobrze osadzonym elementem w 25% wszystkich rozwiązań technologicznych dla łańcucha dostaw.
Według McKinsey, zastosowanie AI w łańcuchu dostaw obniża koszty logistyki o 15%, poziom zapasów o 35%, a poziom usług poprawia o 65%, w porównaniu z tradycyjnymi rozwiązaniami nie korzystającymi z uczenia maszynowego.
Inteligencja produkcyjna w skrócie
Analiza wizualna i business intelligence (BI) okazały się potężnymi narzędziami do analizy danych w branży produkcyjnej, zapewniając warstwę semantyczną, która pozwala firmom przetwarzać informacje przy użyciu terminów biznesowych i wskaźników KPI, zamiast surowych danych.
Jednak dopiero w połączeniu ze sztuczną inteligencją (AI) można uwolnić pełny potencjał strumieni danych, umożliwiając przedsiębiorstwom głębsze zrozumienie ich działań, identyfikację obszarów wymagających poprawy, a nawet przewidywanie przyszłych wydarzeń na linii produkcyjnej.
Eliminacja sześciu wielkich strat
Inteligencja produkcyjna zasilana przez AI w chmurze przynosi liczne korzyści, w tym eliminację Sześciu Wielkich Strat związanych z dostępnością, wydajnością i jakością urządzeń przemysłowych.
Dzięki zastosowaniu algorytmów uczenia maszynowego systemy konserwacji predykcyjnej analizują dane z czujników i przewidują, kiedy będzie wymagana konserwacja, zmniejszając przestoje i zwiększając produktywność. Ponadto AI może być wykorzystywana do predykcyjnej analityki jakości, umożliwiając operatorom kontrolę jakości produktu końcowego i optymalizację procesów produkcyjnych w czasie rzeczywistym w celu uzyskania najlepszych możliwych wyników.
Reaguj zanim pojawi się poważny problem
Zaawansowane algorytmy wykrywania anomalii identyfikują nawet niewielkie odchylenia w sygnałach urządzeń, które w inny sposób są często są trudne lub wręcz niemożliwe do zaobserwowania , dając firmom wystarczający czas na reakcję, zanim problemy się nasilą. Dzięki zastosowaniom AI w produkcji, firmy odnotowują zwiększenie wydajności, zmniejszenie ilości odpadów, poprawę jakości i lepsze zarządzanie zasobami.
Połączenie analizy wizualnej, BI i AI w chmurze rewolucjonizuje sposób, w jaki firmy produkcyjne podchodzą do zrozumienia i analizy danych. Potęga AI pozwala na głębszy wgląd, podejmowanie lepszych decyzji i optymalizację procesów produkcyjnych, co prowadzi do poprawy wyników i zwiększenia rentowności.
Wyzwania związane z technologią AI
Korzyści płynące z zastosowania AI w produkcji są oczywiste. Tak, jak w przypadku każdej nowej technologii, wdrożenie AI dla produkcji wiąże się z indywidualnym zestawem wyzwań, którym firmy muszą przezwyciężyć, aby pomyślnie wprowadzić rozwiązania z zakresu analityki przemysłowej.
Podczas gdy potencjalne korzyści są niezaprzeczalne, firmy poruszają się w labiryncie przeszkód takich jak:
- jakość i dostępność źródeł danych,
- bezpieczeństwo danych
- potrzeba wykwalifikowanego personelu, aby skutecznie wdrożyć i utrzymać rozwiązania AI.
Nadrzędnymi wyzwaniami organizacyjnymi są z kolei:
- Brak jasnych celów
Brak jasno określonych celów biznesowych i ROI skutkuje niemożnością obrania odpowiedniego kierunku we wdrażaniu technologii AI w produkcji. Bez konkretnej definicji przypadku użycia, trudno będzie zmierzyć sukces rozwiązania i uzasadnić inwestycję. Ważne jest, aby firmy dokładnie oceniły swoje potrzeby i cele. Dzięki temu możliwe stanie się wdrożenie technologii AI dostosowane do ich ogólnej strategii biznesowej.
- Nieustrukturyzowane dane
Kolejnym wyzwaniem jest jakość i dostępność danych. Dane produkcyjne mogą być złożone i niejednorodne oraz przechowywane w wielu różnych systemach i formatach. Utrudnia to wydobycie istotnych informacji i może wymagać znacznego oczyszczenia i wstępnego przetworzenia danych przed ich analizą. Na szczęście, chmura umożliwia budowanie złożonych platform danych, aby pokonać przeszkody związane z silosami danych(ten temat poruszymy w innym artykule).
- Znaczenie fazy wstępnej
Wdrażanie projektów AI wymaga innej metodyki realizacji niż tradycyjne projekty IT. Sukces projektów AI w dużej mierze zależy od początkowej fazy analizy danych i walidacji potencjalnych przypadków użycia. Pozwala to firmom produkcyjnym podjąć świadome decyzje dotyczące wykonalności projektu, ocenić potencjalne ryzyko i określić, czy inwestycja przyniesie oczekiwaną wartość. Posiadając jasne zrozumienie potencjalnej wartości biznesowej na początku projektu, firmy mogą złagodzić ryzyko i uniknąć marnowania zasobów na projekty o niskim potencjale zwrotu z inwestycji.
- Wyzwania związane z bezpieczeństwem
Ponieważ technologia AI jest coraz bardziej powszechna, a jej rola rośnie w różnych branżach, kwestia bezpieczeństwa danych stała się krytycznym wyzwaniem dla przedsiębiorstw. Algorytmy AI polegają na dużych ilościach danych, aby uczyć się i dokonywać trafnych prognoz, a dane te często zawierają wrażliwe i poufne informacje o klientach, pracownikach i samej firmie. W rezultacie, kluczowe dla firm jest ustanowienie solidnych protokołów bezpieczeństwa danych w celu ochrony przed cyberatakami i naruszeniami danych. Kolejnym aspektem jest właściwe zaprojektowanie i wdrożenie tzw. Data Governance oraz upewnienie się, że właściwe dane są dostępne dla właściwych osób we właściwym czasie. Wysiłek związany z prawidłowym ustaleniem tych polityk jest często niedoceniany, natomiast odpowiedni zestaw narzędzi do zarządzania danymi jest koniecznością dla organizacji, które chcą je spieniężyć.
- Brak wykwalifikowanych osób na pokładzie
Jednym z głównych wyzwań związanych z wdrażaniem i utrzymaniem rozwiązań AI w produkcji jest potrzeba wykwalifikowanego personelu. AI to złożona technologia, która wymaga specjalistycznych umiejętności i wiedzy z zakresu m.in. analizy danych, uczenia maszynowego i programowania komputerowego. Znalezienie kompetentnych pracowników i zatrzymanie ich w firmie, to częsty problem przedsiębiorstw. Dodatkowo, technologia AI stale się rozwija, co wymaga ciągłych szkoleń i rozwoju personelu, aby być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami. Bez zespołu wykwalifikowanych pracowników firmy produkcyjne będą mieć trudności z efektywnym wdrożeniem i utrzymaniem rozwiązań AI, co uniemożliwi lub ograniczy czerpanie korzyści z tej technologii.
- AI nie jest odpowiedzią na wszystkie problemy
Wreszcie – ale prawdopodobnie najważniejsze – wciąż istnieje przekonanie, że AI jest czymś w rodzaju magicznej różdżki, którą można zastosować do danych i uzyskać natychmiastowe rezultaty oraz wartość biznesową. Podczas gdy jest to jeden z najbardziej złożonych rodzajów rozwiązań, jakie firmy mogą zaadoptować, zwłaszcza ze względu na fakt, że algorytmy AI nie są deterministyczne – nie można być naprawdę pewnym wyników końcowych przed ich zastosowaniem. Może nie ma wystarczającej ilości zebranych danych historycznych, może istnieje potrzeba zainstalowania większej ilości czujników na linii produkcyjnej, a może po prostu w samych danych nie ma korelacji i początkowo wybrany cel musi zostać skorygowany – to tylko przykłady wielu otwartych pytań, na które należy odpowiedzieć przed pełnym wdrożeniem rozwiązania AI.
Usługa AI Data Discovery
Adopcja AI w branży produkcyjnej to zazwyczaj złożony proces. Firmy muszą kompleksowo rozumieć swoje dane i przypadki użycia, aby zapewnić, że ich inicjatywy AI zapewnią znaczącą wartość. Transition Technologies PSC oferuje usługę AI Data Discovery, aby pomóc klientom z sektora przemysłowego pokonać to wyzwanie.
a. Określenie potencjalnego przypadku użycia
Proces AI Data Discovery rozpoczyna się od dokładnego zrozumienia celów biznesowych i wyzwań klienta. Identyfikujemy potencjalne przypadki użycia, które mogą skorzystać z AI i przeprowadzamy szczegółowe studium wykonalności, aby ocenić opłacalność każdego z nich. Następnie analizujemy dane klientów, aby zidentyfikować korelacje i wzorce, które mogą być wykorzystane do opracowania skutecznych modeli AI.
b. Warsztaty
Podczas warsztatów edukujemy klientów w zakresie potencjału AI i technologii chmurowych oraz pomagamy przeprowadzić ich przez proces transformacji organizacyjnej. Dostarczamy szczegółowy plan i harmonogram adopcji, który definiuje kroki niezbędne do skutecznego wdrożenia rozwiązań AI. Klienci otrzymują ostateczne oszacowanie nakładu pracy, propozycje architektury i infrastruktury na wysokim poziomie oraz raport końcowy, które dają im solidne podstawy do wykorzystania AI.
c. Wynik
Dzięki usłudze AI Data Discovery firmy produkcyjne ograniczają ryzyko i unikają marnowania zasobów na projekty o niskim potencjale zwrotu z inwestycji. Nasze podejście umożliwia firmom radykalne zwiększenie szans na udaną transformację biznesową i monetyzację danych, co daje im przewagę konkurencyjną na rynku.
Ekran 1
Ekran 2
Przyszłość AI
Przyszłość AI jest zarówno ekscytująca, jak i niepewna. Z jednej strony, AI ma potencjał, aby zrewolucjonizować przemysł i zmienić sposób, w jaki żyjemy i pracujemy. Dzięki postępom w dziedzinie uczenia maszynowego, przetwarzania języka naturalnego i obrazu, AI staje się coraz bardziej zaawansowana i zdolna do wykonywania zadań, które niegdyś uważano za należące wyłącznie do człowieka.
Z drugiej strony istnieją obawy dotyczące wpływu AI na zatrudnienie, prywatność i bezpieczeństwo. W miarę jak AI staje się potężniejsza, istnieje ryzyko, że może zostać wykorzystana do automatyzacji miejsc pracy i wypierania pracowników, jak również może być wykorzystywana do złych celów (fake news, niezdrowa konkurencja itp.).
Aby zapewnić, że przyszłość AI będzie pozytywna i korzystna dla wszystkich, ważne będzie opracowanie etycznych i odpowiedzialnych systemów AI, ustanowienie regulacji i wytycznych dotyczących ich wykorzystania oraz inwestowanie w edukację i szkolenia, aby przygotować ludzi do zmieniającego się rynku pracy.
Już teraz możesz zobaczyć co oferuje nasze rozwiązanie Industrial Analytics Accelerator oparte na uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji.
Zobacz demo.
Podsumowanie
Kolejne lata ewolucji AI i produkcji są obiecujące, ponieważ AI ma zmienić przemysł w najbliższych latach. Dzięki postępom w zakresie uczenia maszynowego i analityki danych, AI może wspierać producentów w optymalizacji ich działań, obniżyć koszty i poprawić ogólną wydajność. Zasilana przez AI konserwacja predykcyjna może pomóc w zapobieganiu nieoczekiwanym awariom maszyn. Wspomagana przez AI kontrola jakości, pomoże w wykrywaniu wad na wcześniejszym etapie procesu produkcyjnego.
Dodatkowo, AI umożliwia producentom opracowywanie bardziej spersonalizowanych produktów i usprawnienie zarządzania łańcuchem dostaw. Wraz z dalszym rozwojem technologii spodziewamy się kolejnych, innowacyjnych rozwiązań i zwiększonego przyjęcia AI w branży produkcyjnej.
Chociaż AI nie jest uniwersalnym rozwiązaniem wszystkich problemów produkcyjnych, ma potencjał, aby zapewnić znaczące korzyści dla firm, które w pełni wykorzystają jej możliwości.