Sztuczna inteligencja sama usprawni procesy, obniży koszty i zwiększy zyski. Niestety, jeszcze tak to nie działa. W jakim więc zakresie AI oraz uczenie maszynowe mogą optymalizować pracę w przemyśle i zwiększyć wydajność organizacji?
W jakim zakresie sztuczna inteligencja oraz uczenie maszynowe mogą optymalizować pracę? Rozmowę o optymalizacji szeroko rozumianej pracy w przemyśle należy rozpocząć od odpowiedzi na pytanie, na czym polega uczenie maszynowe. Algorytmy wykorzystywane w uczeniu maszynowym – w dużym skrócie – pozwalają uczyć się i podejmować na tej podstawie proste decyzje. Nauka ta polega na dostarczeniu odpowiedniej jakości syntetycznych danych wejściowych, które stanowią fundament do rozpoznawania wzorców w trakcie procesu trenowania i na ich podstawie podejmowania decyzji. Skuteczność działania algorytmów ML mocno zależy od ilości i jakości danych w dostarczanych ciągach uczących.
Teoretycznie więc każdy powtarzalny proces, który jesteśmy w stanie przedstawić w postaci cyfrowej – czy to w formie danych liczbowych, obrazu czy dźwięku – można potraktować jako wsad i bazę danych służącą do nauki. W najprostszym przypadku algorytmy ML, nauczone pewnego procesu, mogą same odnaleźć wszelkie anomalie, odstępstwa od norm, potencjalne nadużycia czy zdarzenia krytyczne.
To główny powód, dla którego po takie rozwiązania sięga coraz więcej organizacji na całym świecie nie tylko w obszarze przemysłu, lecz także biznesu.
Przemysł 4.0 oraz wykorzystanie nurtu Internet of Things daje potężne możliwości gromadzenia i analizy dużej ilości danych produkcyjnych. Takie przetwarzanie big data, połączone z wykorzystaniem ML, może dać znaczącą wartość dodaną wielu przedsiębiorstwom, tym bardziej że takie narzędzia mogą się stale doskonalić.
Czy sztuczna inteligencja jest rozwiązaniem na wszystkie problemy przedsiębiorstw?
Sztuczna inteligencja niemal sama rozwiąże wszelkie problemy przedsiębiorstw. Sama usprawni procesy, obniży koszty i zwiększy zyski. Już dzisiaj – z przymrużeniem oka – można zauważyć właśnie taki przekaz niesiony przez media. Niestety, jeszcze tak to nie działa.
Oczywiście jest tak, że wszędzie tam, gdzie AI daje wartość dodaną przy przetwarzaniu dużych ilości danych, może także wskazać obszary, w których wymagane jest podjęcie określonych działań lub decyzji przez kadrę menedżerską. Powszechnie wiadomo, że celem prac rozwojowych w zakresie sztucznej inteligencji jest uzyskanie poziomu pozwalającego na pewną projekcję przyszłości i w związku z tym podejmowanie autonomicznych decyzji.
CosmoEye – system, który wskazuje problem i proponuje jego rozwiązanie
Do 2035 r. – według ekspertów Accenture Research – dzięki sztucznej inteligencji powinno podwoić się tempo wzrostu gospodarczego. AI, przyczyniając się do ewolucji metod pracy, wpłynie znacząco na wydajność przedsiębiorstw, która według szacunków zwiększy się nawet o 40 proc.
Jednym z narzędzi wykorzystujących sztuczną inteligencję, które mają duży wpływ na optymalizację pracy w firmach produkcyjnych jest CosmoEye. To system wyposażony w algorytmy AI, które pozwalają w bardzo szybkim czasie przetwarzać cyfrowy obraz z kamer wideo. Jest on w stanie dostarczyć rozwiązania pozwalające odnaleźć, rozpoznać, sklasyfikować wydarzenie na ekranie wideo, a potem poinformować o nim wskazane osoby za pomocą aplikacji mobilnej.
Większość firm produkcyjnych wyposaża swoje budynki w podstawowy monitoring wizyjny. W najprostszym przypadku CosmoEye może więc poinformować kadrę zarządzającą o pojawieniu się pracownika w niedozwolonym obszarze poza godzinami pracy. Może także obserwować ścieżki ich poruszania się w halach produkcyjnych, mierzyć czas pracy netto i wskazywać momenty bezczynności. Wykorzystuje się go także w procesie kontroli jakości czy poprawnego pakowania towaru do wydania.
System pomaga również w utrzymaniu przez firmy standardów przyjętych przez inspektora BHP. Wdrożenie narzędzia i jego efektywne wykorzystanie znacząco wpływa na zmniejszenie liczby wypadków przy pracy. Minimalizuje tym samym koszty pracodawcy ponoszone w związku z tego typu wydarzeniami. Oko CosmoEye może być rozwiązaniem wszędzie tam, gdzie jakiekolwiek opomiarowanie czynności było do tej pory trudne bądź wręcz niemożliwe.
CosmoEye identyfikuje jednak nie tylko zdarzenia negatywne. Dzięki modułowi sztucznej inteligencji potrafi wyszukiwać określone wzorce zachowań – zarówno pozytywnych, jak i negatywnych – i informować o nich przełożonych poprzez wysyłanie powiadomień w czasie rzeczywistym. System zauważy więc zarówno pracę przewyższającą normę, jak i przestrzeganie czasu przerwy. Teraz już tylko od kadry zarządzającej zależy, czy wykorzysta te informacje do nagrodzenia pracowników, a tym samym motywowania ich do lepszej pracy.
W najbliższej przyszłości AI w przemyśle będzie skupiać się na optymalizacji predykcji wydarzeń i proponowaniu rozwiązań dla kadry menedżerskiej. CosmoEye także będzie podążać w takim kierunku.
Już teraz trwają prace nad rozwiązaniami pozwalającymi na podstawie przetwarzanych danych przewidywać pewne wydarzenia, które mogą wystąpić w przyszłości. Doskonaleniu podlega także sam proces przygotowania danych dla ciągów uczących oraz optymalizacja algorytmów pozwalająca na jeszcze szybszą analizę większej ilości danych.
Celem do zrealizowania w najbliższej przyszłości jest pełna obrazowa i filmowa dokumentacja procesów produkcyjnych oraz magazynowych. Stworzy ona możliwość obejrzenia na filmie każdego pojedynczego, często krytycznego, zdarzenia w procesie. W zestawieniu obrazu z czasem, wskaźnikami, miarami oraz zachowaniami zarejestrowanymi na filmach, system będzie w stanie znaleźć potencjalne odchylenia od standardów i norm. Dzięki temu wskaże problem, pokaże go na filmie i zaproponuje rozwiązanie.
materiał partnera