Sztuczna inteligencja w przemyśle

Sztuczna inteligencja jest coraz powszechniej wykorzystywana w firmach z sektora przemysłowego. AI (ang. artificial intelligence) umożliwia przeprowadzanie oceny, uczenie się i rozwiązywanie problemów przez systemy. Inteligentne aplikacje potrafią szybko przetwarzać ogromne zbiory danych, a następnie wspomagają optymalizację procesów w firmach przemysłowych.

Sztuczna inteligencja opiera się o uczenie maszynowe (ML, ang. machine learning). Jest to zdolność do rozpoznawania schematów w nieuporządkowanych zestawach danych. W rezultacie, dzięki uzyskanym informacjom, komputer potrafi podejmować decyzje, a następnie nieustannie uczyć się i ulepszać swoje działania.

Jedną z wykorzystywanych technik jest uczenie głębokie oparte o sieci neuronowe. Są one zbudowane na zasadzie analogii do neuronów znajdujących się w ludzkim układzie nerwowym. „Głębokie” oznacza, że struktura sieci jest oparta o wiele warstw. Dzięki głębokiemu uczeniu komputer identyfikuje powiązania pomiędzy danymi, wyciąga wnioski, a także podejmuje decyzje. Sztuczna inteligencja potrafi analizować nie tylko dane liczbowe i tekstowe, ale także dane takie jak obrazy czy filmy wideo.

Kolejną z technik, która wspiera sztuczną inteligencję i Internet Rzeczy, jest cyfrowy bliźniak (ang. digital twin). Jest to wirtualny model prawdziwego procesu lub produktu. Cyfrowy bliźniak tworzony jest na podstawie odczytów z czujników i sensorów gromadzących dane.

Dzięki temu przedsiębiorstwo może testować scenariusze, analizować błędy i przewidywać skutki zmian bez ryzyka zatrzymania realnej produkcji.

Wdrożenie sztucznej inteligencji w przemyśle pozwala na optymalizację procesów produkcyjnych i redukcję kosztów operacyjnych poprzez automatyczną analizę danych w czasie rzeczywistym. Kotrak S.A. wspiera przedsiębiorstwa w tym procesie, oferując konsultacje technologiczne z ekspertami.

Jako doświadczony partner technologiczny z 35-letnim stażem na rynku, pomagamy firmom produkcyjnym przejść przez pełną ścieżkę cyfrowej transformacji. Nasz zespół specjalistów analizuje specyfikę przedsiębiorstwa, źródła danych, infrastrukturę IT oraz procesy produkcyjne, aby dobrać rozwiązania AI, które przyniosą realne korzyści biznesowe. Skontaktuj się z nami, aby omówić potencjał sztucznej inteligencji w Twojej fabryce.

Głównymi obszarami, w których sztuczna inteligencja w przemyśle może znaleźć swoje zastosowanie, są:

• kontrola jakości,
• poprawa bezpieczeństwa,
• innowacje produktów i usług,
• odkrywanie nowych zależności oraz przewidywanie przyszłych zagrożeń,
• poprawa procesów, np. optymalizacja procesu produkcyjnego

• sztuczna inteligencja wspiera obniżanie kosztów,
• AI dzięki bieżącej analizie i szybkiej reakcji na awarie, w długiej perspektywie wydłuża czas pracy maszyn,
• sztuczna inteligencja poprawia jakość produkcji, analizując dane produkcyjne.

AI wspiera działy produkcji, utrzymania ruchu, logistyki, jakości, BHP oraz zarządzania energią. Systemy oparte na uczeniu maszynowym analizują dane z czujników IoT, systemów MES, WMS, ERP, SCADA i sterowników PLC. W ten sposób przedsiębiorstwo może szybciej wykrywać anomalie, ograniczać przestoje i lepiej planować wykorzystanie zasobów.

Rozwiązania sztucznej inteligencji sprawdzają się przede wszystkim w kontroli jakości, predykcyjnym utrzymaniu ruchu, optymalizacji produkcji oraz zarządzaniu łańcuchem dostaw i energią. Technologie te przekształcają surowe dane z sensorów IoT w konkretne decyzje biznesowe.

W obszarze zdrowia i bezpieczeństwa systemy AI analizują obraz z kamer przemysłowych w czasie rzeczywistym, wykrywając brak środków ochrony osobistej lub niebezpieczne zachowania pracowników. 

W kontroli jakości algorytmy wizyjne automatycznie identyfikują defekty produktów na linii produkcyjnej z precyzją trudną do osiągnięcia w manualnej kontroli.

Dodatkowo Kotrak S.A. rozwija oprogramowanie dla produkcji i aplikacje wykorzystujące sieci neuronowe i technologię cyfrowego bliźniaka, między innymi w projektach związanych z optymalizacją kosztów eksploatacji pojazdów służbowych.

Utrzymanie ruchu zyskuje dzięki predykcji awarii. Systemy analizują wibracje, temperaturę, obciążenie i inne parametry pracy maszyn, planując przeglądy przed wystąpieniem usterki. W produkcji AI optymalizuje parametry procesowe, wpływając na powtarzalność i jakość wyrobów. Łańcuchy dostaw korzystają z prognozowania popytu, a zarządzanie energią opiera się na analizie wydajności cieplnej i optymalizacji zużycia mediów.

Kotrak prowadzi obecnie projekt związany z wykorzystaniem algorytmu genetycznego w firmie produkcyjnej. Komputer generuje populację planów produkcji i sortuje je pod kątem dopasowania do najważniejszych kryteriów wybranych przez planistę. Po zaakceptowaniu wielu planów przez operatora, system uczy się wzorców sytuacji. Dzięki temu jest w stanie później podpowiadać rozwiązania lub odpowiednio wcześnie wykrywać ewentualne ryzyka. Tak samo, jak w przypadku opisywanej wcześniej kontroli jakości, tak i w przypadku firm produkcyjnych system jest uczony planowania na podstawie wcześniej zaakceptowanych planów.

AI wspiera planowanie produkcji zwłaszcza wtedy, gdy liczba zmiennych przekracza możliwości ręcznego harmonogramowania. Dotyczy to dostępności maszyn, kompetencji operatorów, terminów dostaw, stanów magazynowych, priorytetów zamówień oraz ograniczeń technologicznych. Algorytm nie zastępuje planisty, ale wykonuje za niego analizę wielu wariantów i wskazuje najbardziej efektywne scenariusze.

Systemy sztucznej inteligencji w przemyśle mogą sprawiać, że istniejące produkty lub usługi będą bardziej efektywne, niezawodne, trwałe, a przede wszystkim bardziej bezpieczne. AI wykorzystywane jest np. w branży automotive w systemach wykrywania pieszych i przeszkód, a także dzięki wizualnej analizie położenia samochodu względem pasów ruchu.

Algorytm sztucznej inteligencji odgrywa także ważną rolę w przemyśle lotniczym. NASA prowadzi równoległą analizę raportów tekstowych oraz danych numerycznych lotów. Dzięki sztucznej inteligencji wykrywane są anomalie, następnie możliwe jest powiązanie ich także z przypadkowymi błędami. Sztuczna inteligencja analizuje usterki, które wystąpiły w przeszłości, można zapobiegać ewentualnym problemom w przyszłości.

W zakładach produkcyjnych podobna logika działa na poziomie maszyn, linii i procesów. System wykrywa odchylenia od normy, analizuje ich przyczyny i informuje operatorów, zanim problem doprowadzi do wypadku, przestoju lub kosztownej reklamacji.

konserwacji poprzez uczenie maszynowe oparte na danych ma także znaczenie dla redukcji kosztów w firmach przemysłowych. Systemy PHM (Prognostic and Health Management System) wychwytują zmiany na hali produkcyjnej poprzez modelowanie zużycia maszyn, co pozwala odpowiednio zaplanować pracę bez niepotrzebnych przestojów.

Przykładem na wykorzystywanie sztucznej inteligencji w takiej roli mogą być wnioski wyciągane dzięki czujnikom zainstalowanym na ostrzu maszyny tnącej. Odpowiednia analiza i interpretacja danych pozwala na szybkie zrozumienie stanu technicznego piły i przewidywania okresu jej żywotności. Dzięki temu, pracownicy nie muszą polegać jedynie na swoim doświadczeniu w ocenie stanu ostrza, co jest bezpieczniejsze i przedłuża bezawaryjny cykl działalności maszyn produkcyjnych.

Dzięki analizie predykcyjnej firma może planować przeglądy w optymalnym momencie, czyli nie za wcześnie, aby nie generować zbędnych kosztów, i nie za późno, aby nie doprowadzić do awarii. AI wspiera również zarządzanie magazynem części zamiennych, ograniczając ryzyko braku krytycznego komponentu.

Inteligentne systemy przemysłowe podnoszą wydajność operacyjną fabryk poprzez automatyzację powtarzalnych zadań i zaawansowane modelowanie procesów. Kotrak S.A. dostarcza oprogramowanie AI, które integruje się z istniejącą infrastrukturą IT przedsiębiorstwa.

Jako partner technologiczny nie oferujemy sztywnych szablonów. Każde rozwiązanie projektujemy i wdrażamy tak, aby odpowiadało konkretnym wyzwaniom firmy. Dzięki integracji sztucznej inteligencji z systemami ERP, MES czy WMS przedsiębiorstwo zyskuje pełniejszą kontrolę nad przepływem informacji, jakością, kosztami i wydajnością maszyn. Nasi eksperci przeprowadzają organizację przez cały proces – od analizy przedwdrożeniowej, przez integrację systemów, aż po wsparcie powdrożeniowe.

Kolejną okazją do pokazania, jak sztuczna inteligencja wspiera firmy produkcyjne, są roboty współpracujące. Ich ramiona mogą nauczyć się powtarzać wykonywania ruchów, które zademonstruje im człowiek. W efekcie mogą je później wykonywać samodzielnie i wielokrotnie powtarzać.

Sztuczna inteligencja umożliwia także modelowanie systemów o dużej skali. Są one odporne na błędy dzięki modelowaniu opartym o dowody i głębokie uczenie się na dużej liczbie danych. W praktyce, wiedza uzyskana z takiego modelu może pomóc np. stworzyć harmonogram konserwacji maszyn oraz wydajniej zarządzać magazynem części zamiennych. 

Wdrożenie sztucznej inteligencji może także automatyzować procesy takie jak planowanie pracy. Przykładem jest metro w Hongkongu, gdzie program AI decyduje o harmonogramie pracy inżynierów z większą skutecznością i niezawodnością, niż robi to człowiek.

Wdrożenie sztucznej inteligencji może też automatyzować procesy planowania pracy, zarządzania zasobami i obsługi powtarzalnych zgłoszeń. W połączeniu z systemami ERP, MES i WMS AI staje się narzędziem zarządczym.

AI potrafi analizować dane, usprawniając procesy produkcyjne. Dzięki algorytmom sztucznej inteligencji możliwa jest także poprawa jakości wytwarzanych elementów na linii produkcyjnej. AI przeprowadza automatyczne rozpoznawanie obrazu i kontroluje odchylenia od normy po wytworzeniu konkretnego elementu. Potrafi także wyeliminować pseudo-błędy i przywrócić jakiś element, który wcześniej został wyeliminowany. Dzięki temu jakość produkcji zauważalnie się podwyższa, a także kontrola procesów produkcyjnych może odbywać się bez ludzkiej interwencji.

Automatyczna kontrola jakości z użyciem AI wspiera wskaźnik OEE (z ang. Overall Equipment Efectiveness ), ponieważ zmniejsza liczbę braków, ogranicza przestoje i poprawia dostępność linii produkcyjnej. System może kontrolować wymiary, kształt, kolor, strukturę powierzchni, położenie elementów lub proporcje materiału.

Inteligentną kontrolę jakości procesów można przeprowadzać także w przypadku produkowania materiałów.

Przy użyciu obrazów mikroskopowych, AI potrafi wykonać wizualną kontrolę proporcji włókien w przędzy.

Wirtualni asystenci głosowi i tekstowi automatyzują obsługę zgłoszeń wewnętrznych na produkcji, skracając czas reakcji na awarie i odciążając działy wsparcia technicznego. Systemy te integrują się bezpośrednio z oprogramowaniem ERP i MES, umożliwiając natychmiastową wymianę danych.

Wirtualny asystent (bot głosowy lub tekstowy) pozwala natychmiastowo reagować na potrzeby pracowników w różnych zakresach, między innymi zgłaszania problemów technicznych na produkcji, sprawach kadrowych i HR, autoryzacji i weryfikacji danych. Może wspierać również działania działu supportu i asysty technicznej. Bot potrafi przeprowadzić całą rozmowę i dynamicznie wymieniać informacje z systemami IT, które są używane w Twojej firmie. Automatycznie pobiera i przekazuje informacje z różnych źródeł dotyczących danych, które są potrzebne do rozwiązania przejętego zgłoszenia.

Boty głosowe i tekstowe pozwalają pracownikom hali produkcyjnej szybko zgłaszać problemy techniczne bez przerywania pracy. System automatycznie rejestruje zgłoszenie w odpowiedniej bazie danych, przypisuje priorytet i powiadamia dział utrzymania ruchu. Wirtualny asystent sprawdza się również w obszarze HR i kadr, automatyzując odpowiedzi na powtarzające się pytania dotyczące urlopów, procedur wewnętrznych czy statusu zgłoszeń.

Praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji w przemyśle obejmują automatyczną wizyjną kontrolę jakości, predykcyjne utrzymanie maszyn PHM oraz algorytmy genetyczne w planowaniu produkcji. Wdrożenie tych technologii pozwala ograniczać przestoje i redukować liczbę wadliwych partii towaru.

Nowoczesne fabryki wykorzystują AI do analizy danych pochodzących z setek czujników rozmieszczonych na liniach produkcyjnych. Algorytmy uczenia maszynowego potrafią na podstawie mikrodrgań ostrza tnącego określić stopień jego zużycia i wskazać moment koniecznej wymiany. 

Innym zastosowaniem są roboty współpracujące, czyli coboty, które uczą się ruchów poprzez demonstrację wykonywaną przez operatora, a następnie precyzyjnie powtarzają zadanie.

AI rewolucjonizuje także logistykę wewnątrzmagazynową, optymalizując ścieżki kompletacji zamówień i zarządzanie zapasami w czasie rzeczywistym.

Optymalizacja pracy w przedsiębiorstwie produkcyjnym wymaga wdrożenia zintegrowanych systemów klasy ERP, MES oraz WMS wspieranych przez algorytmy sztucznej inteligencji. Kotrak S.A. projektuje i wdraża te rozwiązania, dopasowując je do specyfiki danej branży.

Jako doświadczony partner technologiczny rozumiemy, że kluczem do skutecznego wdrożenia jest spójność danych. Nasze systemy eliminują silosy informacyjne, zapewniając płynny przepływ wiedzy między halą produkcyjną, magazynem a działem zarządzania. Dzięki temu firma zyskuje kontrolę nad kosztami, wydajnością maszyn oraz jakością finalnych produktów.

Kompleksowe wsparcie procesów przemysłowych zapewniają zintegrowane systemy ERP XL, MES, WMS oraz oprogramowanie dedykowane wspierane przez sztuczną inteligencję. Kotrak S.A. wdraża te rozwiązania, gwarantując spójny przepływ danych między halą produkcyjną a obszarem zarządczym.

Nasze portfolio obejmuje narzędzia dopasowane do potrzeb nowoczesnego przemysłu:

• oprogramowanie dostosowane – systemy dopasowane pod unikalne procesy firmy;

• System WMS Kotrak – zarządzanie przestrzenią magazynową, automatyzacja przyjęć i wydań oraz optymalizacja kompletacji;

• System MES Kotrak – monitorowanie produkcji w czasie rzeczywistym i reakcja na odchylenia;

• Comarch ERP XL – system ERP integrujący finanse, handel, zakupy, produkcję i raportowanie;

• wirtualny asystent – boty głosowe i tekstowe usprawniające komunikację wewnętrzną oraz obsługę zgłoszeń.

Baza wiedzy Kotrak S.A. dostarcza praktycznych informacji na temat cyfrowej transformacji, wdrożeń systemów MES oraz założeń Przemysłu 4.0 w sektorze produkcyjnym. Artykuły eksperckie pomagają menedżerom w wyborze technologii wspierających rozwój biznesu.

Na blogu znajdziesz analizy, przykłady wdrożeń i poradniki, które ułatwiają podejmowanie decyzji związanych z cyfryzacją przedsiębiorstwa. Dowiesz się, jak integrować systemy ERP i MES, jak przygotować fabrykę na Przemysł 4.0 oraz na co zwrócić uwagę przy wyborze partnera technologicznego.

System Kotrak MES dla branży spożywczej musi zapewniać pełną identyfikowalność partii surowców, czyli traceability, oraz monitorować parametry krytyczne w czasie rzeczywistym zgodnie z normami HACCP. Wybór odpowiedniego oprogramowania decyduje o bezpieczeństwie produkcji i minimalizacji strat surowcowych.

W przemyśle spożywczym kluczowe znaczenie ma kontrola jakości oraz szybkie reagowanie na odchylenia od norm sanitarnych i technologicznych. System MES rejestruje parametry takie jak temperatura, wilgotność czy czas przetwarzania na każdym etapie linii produkcyjnej. W przypadku wykrycia wady możliwe jest szybkie zlokalizowanie i wycofanie konkretnej partii towaru.

Przemysł 4.0 to koncepcja integracji maszyn, systemów IT oraz ludzi poprzez sieć Internetu Rzeczy i algorytmy sztucznej inteligencji w celu stworzenia autonomicznej fabryki. Transformacja ta pozwala elastycznie dostosowywać produkcję do bieżących potrzeb rynkowych.

W tradycyjnym modelu maszyny działały w izolacji, a dane o ich wydajności były zbierane ręcznie lub z dużym opóźnieniem. W czwartej rewolucji przemysłowej urządzenia komunikują się ze sobą i z nadrzędnymi systemami zarządzania w czasie rzeczywistym. Pozwala to automatyzować decyzje: od zamawiania brakujących surowców, przez dynamiczne harmonogramowanie pracy maszyn, po predykcyjne utrzymanie ruchu.

Wybór odpowiedniego software house’u do projektu przemysłowego AI powinien opierać się na analizie doświadczenia wdrożeniowego w branży produkcyjnej oraz znajomości systemów ERP i MES. Partner technologiczny musi rozumieć specyfikę automatyki przemysłowej i integracji systemów IT/OT.

Projekty z zakresu sztucznej inteligencji w przemyśle wymagają połączenia kompetencji programistycznych z wiedzą inżynieryjną. Dobry software house napisze kod i przeprowadzi analizę przedwdrożeniową, zrozumie ograniczenia parku maszynowego i zaproponuje architekturę systemu gwarantującą stabilność oraz bezpieczeństwo danych.

Wdrożenie pełnego ekosystemu IT, w którym systemy MES i WMS są zintegrowane z nadrzędnym oprogramowaniem ERP XL, pozwala uzyskać wyższą efektywność operacyjną i pełną spójność danych w przedsiębiorstwie.

FAQ

Jakie zastosowanie ma sztuczna inteligencja w przemyśle?

Sztuczna inteligencja w przemyśle stosowana jest głównie do predykcyjnego utrzymania ruchu, automatycznej wizyjnej kontroli jakości produktów oraz optymalizacji harmonogramów produkcyjnych za pomocą algorytmów genetycznych.

Jak wykorzystać sztuczną inteligencję w automatyce przemysłowej?

Wykorzystanie AI w automatyce opiera się na zbieraniu danych z sensorów IoT zainstalowanych na maszynach, a następnie przesyłaniu ich do modeli uczenia maszynowego. 

Jakie są kluczowe zasady wdrażania sztucznej inteligencji w fabryce?

Skuteczne wdrożenie AI opiera się na trzech zasadach – zapewnieniu wysokiej jakości danych wejściowych, integracji systemów IT z OT oraz stopniowym skalowaniu rozwiązań od pilotażu na jednej linii do pełnego wdrożenia.