Сучасне виробництво — це величезна кількість інформації. Людині не під силу обробляти прогресуючий потік даних та приймати найкраще рішення у стислі терміни. Але це може зробити штучний інтелект (Artificial Intelligence, AI) у комбінації з іншими технологіями Industry 4.0.
Наразі штучний інтелект (AI) впровадили лише 9% підприємств (дані PwC). Діапазон використання технології дуже широкий: від здешевлення виробництва до мінімізування людських помилок. У цьому матеріалі ми детальніше розповімо, як можна і як уже використовують штучний інтелект (AI) у промисловості.
Industry 4.0 створила нові можливості для автоматизації виробництв. Завдяки їй можна делегувати технологіям планування і прийняття рішень, безпосереднє виробництво продукції та інші функції.
Це дає змогу економити ресурси — не лише через мінімальну потребу у працівниках, а й завдяки усуненню людського фактора. Штучний інтелект (AI) не втомлюється і працює 24/7 без втрати продуктивності у будь-який час доби.
Багато компаній наразі використовують дашборди. Цифрові аналітичні звіти дають можливість візуально показати стан справ на підприємстві та з максимальною оперативністю їх проаналізувати. Втім, ефективність прийнятих рішень тут обмежується кількістю метрик, які беруться до розгляду.
Штучний інтелект (AI) немає подібних обмежень і може взяти аналіз на себе у більшому обсязі. Технологія спроможна, фактично, в реальному часі збирати інформацію з мільярдів кінцевих точок різного типу.
Аналіз таких даних допоможе приймати оптимальні та швидкі рішення, розглянути декілька можливих сценаріїв при ширшому огляді. Зокрема, з врахуванням зовнішніх факторів і неочевидних ризиків.
Час однотипної продукції відходить у минуле. Тепер не лише В2С ринки стають вимогливими до різноманітної, кастомізованої продукції. Цей тренд прийшов і на ринок B2B, який теж став ринком покупця.
Тут стає у пригоді AI, який може швидко створювати нові продукти, тестувати їх у віртуальному середовищі (за допомогою технології Digital Twins — цифрових двійників), прораховувати необхідну кількість ресурсів й оптимально планувати виробництво. У майбутньому штучний інтелект (AI) візьме на себе всі обов’язки з виходу на ринок із мінімальним залученням людей.
Поєднання машинного бачення (Machine Vision, MV) зі штучним інтелектом (AI) переводить підприємства на абсолютно новий рівень контролю якості.
По-перше, цифрові рішення не втомлюються і, з однаково високим результатом, помічають недоліки, зміни та проблеми.
По-друге, MV здатні помітити найменший дефект, який проявиться значно пізніше (наприклад, під час експлуатації продукту).
По-третє, виявлення дефекту на ранній стадії дає змогу зекономити час і ресурси, які були б витрачені на подальше виготовлення непридатного до використання продукту.
По-четверте, аналітика великих даних допомагає штучному інтелекту (AI) передбачити ймовірний дефект. Цей же функціонал використовується ще в одній царині — Predictive Maintenance.
Predictive Maintenance — це нова і найефективніша методологія обслуговування обладнання. Вона дає змогу передбачити несправність і так зменшити час простоїв, покращити доступність обладнання тощо.
Це стає можливим завдяки аналізу великого масиву даних, на основі яких створюється профіль кожного вузла устаткування. Тобто беруться до уваги не гарантійні терміни (характерні для ТОіР — методології технічного обслуговування і ремонтів), а реальна практика використання та взаємодії з довкіллям.
Коли є ймовірність виходу з ладу елемента агрегата, штучний інтелект(AI) сигналізує про це і дає час підготуватися. Наприклад, замовити необхідну запчастину заздалегідь. Водночас технологія звільняє місце на складі, де більше не треба тримати «про всяк випадок» вузли й деталі.
Ще одна важлива можливість штучного інтелекту (AI) — організація безпеки робочого місця. Окрім того, що система може взяти на себе управління у небезпечних для людини умовах, вона також може взяти на контроль антиковідні заходи. Зокрема, проводити термальне сканування працівників, планувати безпечні маршрути тощо.
Підбиваючи підсумки, на тлі COVID-19 і дефіциту кваліфікованого персоналу багато хто з експертів називає штучний інтелект (AI) рятівним рішенням для бізнесу. Технологія вже довела свою ефективність. Ось тут є цікавий кейс цементного заводу, а тут — вітчизняний приклад використання технології в агросфері. Але працює це у найрізноманітніших галузях.
На основі штучного інтелекту (AI) найближчими роками будуть побудовані нові системи операційного керування. У звичайний час вони допоможуть збільшувати продуктивність і прибуток, а у кризовий — забезпечать стійкість та гнучкість виробництва.
Втім, не треба думати, що Skynet (зловісний штучний інтелект із фільму про «Термінатора» — прим.) забере всі робочі місця та витіснить людину. Працівники, навпаки, розширять свої можливості, займуть нові позиції (наприклад, навчатимуть систему) і зможуть позбутися рутини. А підприємства — краще задовольнятимуть попит і стануть значно безпечнішими й екодружніми.
Втілювач проєктів цифрової трансформації підприємства національного масштабу. Укрпошта — це найбільша поштова мережа: понад 11 000 відділень, що забезпечують покриття 100% населених пунктів України.
Проєкт цифрової трансформації керування вертикальними та горизонтальними потоками даних і реінжинірингу бізнес-процесів.
Втілювач проєктів цифрової трансформації у міжнародному холдингу INTERPIPE — промислової компанії-топвиробника безшовних труб і залізничних коліс у світі.
Проєкти цифрової трансформації з впровадженням технологій Industry 4.0 — Smart Factory, Smart Logistics, Predictive Maintenance, Machine Learning (ML) / Machine Vision (MV), Smart Devices.
INDUSTRY CLUSTER 4.0, z.s. об’єднує інженерні та технологічні компанії з Чеської Республіки з метою підвищення конкурентоспроможності та інноваційної діяльності, зокрема шляхом реалізації концепції Іndustry 4.0.
Лідер руху Industry 4.0 в категорії ІТ-компаній в Україні. Популяризатор технологій Industry 4.0 у країнах Східної Європи.
IT-Enterprise трансформує бізнес-процеси із Digital Twins, Predictive Maintenance, Smart Factory, Artificial Intelligence (AI), Augmented Reality (AR) / Virtual Reality (VR), Industrial Internet of Things (IIoT), Machine Learning (ML) / Machine Vision (MV).
Системні кейси Industry 4.0 і проєкти цифрової трансформації у INTERPIPE, Elsewedy Electric, Стальканат-Сілур, FED, METINVEST — ЗЛМЗ, Lantmännen, Астарта-Київ.
Провідний інфлюенсер цифрової трансформації міжнародної групи Elsewedy Electric — одного з найбільших виробників електротехнічної продукції та послуг для промисловості в країнах Північної Африки та Близького Сходу (MENA).
Курує проєкти з впровадженням технологій Industry 4.0 (Industrial IoT, BigData) — Production Parameters Monitoring, Manufacturing Execution System (MES).
Електронна система публічних закупівель Prozorro — це онлайн-платформа, де державні та комунальні замовники оголошують тендери на закупівлю товарів, робіт і послуг, а представники бізнесу змагаються на торгах за можливість поставити це державі.
Втілювач проєктів цифрової трансформації з Predictive Maintenance (PM).
Predictive Maintenance — це підхід до забезпечення надійної роботи активів — обладнання та верстатів, який відтворено з низкою технологій Industry 4.0, таких як: Промисловий Інтернет речей (IIoT), штучний інтелект (Artificial Intelligence, AI) та великі дані (Big Data).
Проєкти цифрової трансформації з PM у INTERPIPE, Ferrexpo, Київводоканал, METINVEST — ЗЛМЗ, Lantmännen, Уманський тепличний комбінат, Астарта-Київ, Roshen.
Втілювач проєктів цифрової трансформації з Industrial Internet of Things (IIoT).
IIoT — це система об’єднаних комп’ютерних мереж і підключених до них промислових (виробничих) об’єктів з вбудованими датчиками та програмним забезпеченням для збору й обміну даними.
Проєкти цифрової трансформації з IIoT у INTERPIPE, Антонов, Стальканат-Сілур, Elsewedy Electric.