Umetna inteligenca je ena od ključnih tehnologij prihodnosti, ki bo bistveno vplivala na digitalno preobrazbo gospodarstva in družbe. Med državami EU, ki so pripravile nacionalne programe spodbujanja razvoja in uporabe umetne inteligence do leta 2025, je tudi Slovenija, s čimer želimo načrtno in celovito izkoristiti njene izzive in priložnosti.
Zato ne preseneča, da je umetna inteligenca vse bolj prisotna v različnih sektorjih proizvodnje, kjer izboljšuje učinkovitost, kakovost, skladnost in varnost.
Kakšna je vloga umetne inteligence v proizvodnji?
Umetna inteligenca je skupen izraz za tehnologijo, ki računalnikom omogoča, da izkazujejo človeške lastnosti, kot so mišljenje, učenje, načrtovanje in kreativnost. Za proizvodno okolje sta posebej pomembna predvsem dva segmenta:
Strojno učenje (ang. Machine Learning), ki je sposobnost računalniških sistemov, da se brez izrecnega programiranja učijo in izboljšajo svoje delovanje na podlagi podatkov.
Globoko učenje (ang. Deep Learning) kot veja strojnega učenja, ki se osredotoča na uporabo večplastnih nevronskih mrež za reševanje kompleksnejših problemov z velikimi količinami podatkov.
V proizvodnji je umetna inteligenca sposobna je analizirati velike količine procesnih podatkov, prepoznavati vzorce in optimizirati procese. Avtomatizira lahko rutinska opravila, kot so nadzor kakovosti, pakiranja in skladiščenje. Prav tako lahko pomaga pri hitrejšem razvoju novih izdelkov in storitev, ki so bolje prilagojeni potrebam in željam kupcev.
Umetna inteligenca ima tako velik potencial za povečanje produktivnosti, inovativnosti, konkurenčnosti in poslovne uspešnosti proizvodnih podjetij.
Kako nam umetna inteligenca lahko pomaga v proizvodnji?
Pri optimizaciji proizvodnih procesov nam umetna inteligenca lahko pomaga na več načinov, med katerimi opisujemo samo nekatere najbolj pogoste.
Načrtovanje in upravljanje virov v proizvodnji. Takšne rešitve avtomatizirajo in optimizirajo planiranje proizvodnje, dobavo materialov, menjavo orodij, vzdrževanje in podobno. Pri tem upoštevajo različne omejitve in cilje, kot so izboljšanje produktivnosti, zmanjšanje zastojev v proizvodnji, optimizacijo porabe energentov in druge, ki povečujejo učinkovitost in nižajo stroške proizvodnje.
Pravočasno prepoznavanje in preprečevanje okvar. Umetna inteligenca obdeluje podatke o stanju strojev in druge proizvodne opreme ter napovedujejo njihovo obrabo, potrebo po servisu ali zamenjavi. S tem se zmanjša število nepredvidenih zaustavitev proizvodnje, podaljša življenjska doba proizvodnih sredstev in znižajo stroški vzdrževanja.
Nadzor kakovosti proizvodnje. Poleg procesnih umetna inteligenca analizira tudi druge podatke, ki jih pridobimo iz sistemov za prepoznavanje slik, zvoka in govora. Z obdelavo podatkov iz senzorjev, kamer in mikrofonov hitro in natančno prepozna ter opozarja na morebitne težave in odstopanja pri nadzoru kakovosti in skladnosti proizvodnih procesov in proizvodov.
Povečanje produktivnosti. S poglobljeno analizo procesnih podatkov o delovanju proizvodnih linij in posameznih strojev ter izračunavanjem ključnih proizvodnih kazalnikov KPI, umetna inteligenca odkriva in pospešuje odpravo (skritih) izgub v proizvodnji. Tako prispeva k povečanju razpoložljivosti, kakovosti in zmogljivosti kot ključnimi dejavniki splošne učinkovitosti proizvodne opreme (OEE) ter s tem k večji produktivnosti.
Zmanjšanje porabe energije. Umetna inteligenca nadzoruje porabo energije, poišče možnosti za zmanjšanje v urah največje obremenitve in tako omogoči prilagajanje razmeram na trgu električne energije. Na podlagi podatkov o porabi energije lahko identificira in signalizira nepravilno delovanje posameznih proizvodnih naprav, kar omogoči pravočasno servisiranje ali zamenjavo za večjo energetsko učinkovitost.
Kibernetska varnost. Kot se povečuje število IoT naprav in digitalnih rešitev v proizvodnji, raste tudi število kibernetskih napadov. Podjetja zaradi napadov že danes izgubljajo veliko denarja, saj so lahko tudi manjši izpadi proizvodnih linij katastrofalni. K zaščiti industrijskih procesov in zmanjšanju ranljivosti za napade pripomorejo sistemi za kibernetsko varnost z algoritmi za zaznavanje tveganj, ki jih poganja umetna inteligenca.
Kateri so ključni izzivi umetne inteligence v proizvodnji?
Poleg številnih koristi in prednosti ima umetna inteligenca tudi nekatere izzive in omejitve.
Njena uporaba zahteva visoko stopnjo zaupanja in sodelovanja med računalniški sistemi in zaposlenimi. Prav tako odpira etična, pravna in socialna vprašanja, kot so vprašanja odgovornosti, zasebnosti in varstva podatkov.
Umetna inteligenca bo vplivala tudi na kadrovsko strukturo v proizvodnih podjetjih, čemur bo potrebno prilagoditi izobraževalne sisteme in politike zaposlovanja. Za učinkovito obvladovanje in uporabo bodo podjetja namreč potrebovala inženirje umetne inteligence, kar je eden od poklicev prihodnosti.
Umetna inteligenca je torej nedvomno pomemben dejavnik pri spremembah v proizvodnji, ki pa zahteva strateški pristop ter celovito razumevanje njenih možnosti in izzivov.
Kako vam lahko pomagamo v Metroniku?
V Metroniku se z umetno inteligenco ukvarjamo že več let in sicer na dva načina.
Prvi način je ustvarjanje naprednih algoritmov, ki jih vgrajujemo v programske rešitve za digitalizacijo proizvodnje, kot je na primer sistem za upravljanje proizvodnje MePS MES.
Drugi način pa so rešitve po meri, ki jih razvijamo za specifične izzive, ki je pojavljajo v posameznih podjetjih in njihovih proizvodnih procesih.
Zato vam lahko na podlagi praktičnih izkušenj svetujemo glede pristopa pri uvajanju umetne inteligence v proizvodnjo in pomagamo s konkretnimi rešitvami.
Kontaktna oseba za več informacij o inovativnih rešitvah z umetno inteligenco za optimizacijo proizvodnih procesov pa je Aleš Temeljotov, ki ga lahko kontaktirate na [email protected].
