Kaj se zgodi, ko umetna inteligenca usmerja in napoveduje proizvodnjo

Če ta orodja nadgradimo z umetno inteligenco, so ustvarjeni plani proizvodnje še realnejši, z digitalnim dvojčkom tovarne pa si pomagamo pri napovedovanju organizacijskih zastojev oz. nepričakovanih dogodkov v proizvodnji, ki jih tako lahko v celoti preprečimo ali vsaj omilimo.

Qlector LEAP pomaga pri načrtovanju, usmerjanju in napovedovanju proizvodnje, tako kot vas GPS vodi na potovanju. FOTO: Qlector Leap

Če področje planiranja proizvodnje vzamemo pod drobnogled, lahko ugotovimo, da imajo proizvodna podjetja zelo podobne, če ne enake težave.

Vsa podjetja želijo zmanjšati prepad med teorijo planiranja in izvedbo ter bolje razumeti, kaj, kdaj in koliko bodo stranke kupile. Zagotoviti skušajo učinkovitejšo komunikacijo oz. prenos in uporabo podatkov iz različnih informacijskih silosov, kot sta ERP ali MES, ter zagotoviti boljšo izkoriščenost proizvodne opreme. Velik izziv je tudi področje urejanja in vzdrževanja matičnih podatkov, kjer orodja za planiranje proizvodnje, ki temeljijo na umetni inteligenci, zagotavljajo neprecenljivo pomoč.

Dosežki podjetij iz kosovne industrije

S tako imenovanimi kognitivni asistenti, ki jih poganja umetna inteligenca (AI) kot ena od nosilnih tehnologij industrije 4.0, lahko denimo podjetja iz kosovne industrije bistveno zmanjšajo oz. lažje obvladujejo kompleksnost in do 10-krat povečajo hitrost planiranja. Ob tem bistveno skrajšajo pretočne čase proizvodnje, zmanjšajo organizacijske zastoje za 25 % in v istem času namesto v enem planirajo delo v dveh proizvodnih obratih!

Dvig produktivnosti v procesni industriji

Izkušnje podjetij iz procesne industrije pred uvedbo AI v procese planiranja in po njej pa kažejo, da izrazito zmanjšajo tveganja zaradi odvisnosti od poznavanja mikroplaniranja in izkušenj posameznikov, uspešno avtomatizirajo ponovljive naloge in dvignejo produktivnost do pet odstotkov!

Otežujoči zunanji vplivi

Pri iskanju rešitev za boljše razumevanje zunanjih vplivov, ki narekujejo tempo proizvodnje, učinkovito planiranje proizvodnje otežuje dejstvo, da podjetja nimajo popolnega vpogleda oz. razumevanja, kaj, kdaj in koliko bodo stranke naročile. Pestijo jih tudi dolgi in spremenljivi dobavni roki vhodnih materialov in surovin ali še huje, njihovo (dolgo)trajno pomanjkanje. Pri tem sicer AI nima magične paličice, pomaga pa prepoznati določene vzorce za sprejemanje boljših nabavnih odločitev.

Notranji izziv slabo izkoriščenih podatkov

Med notranjimi izzivi, ki otežujejo planiranje proizvodnje, zelo pogosto srečamo dejstvo, da podjetja sicer zajemajo vedno več podatkov, ki pa žal niso dobro izkoriščeni. Zaklenjeni so v različnih informacijskih silosih, kot so sistemi ERP ali MES, in kadar IT-sistemi ne sledijo delovnemu toku dela v proizvodnji, jih ljudje skušajo premostiti z nadomestnimi opravili v obliki excelovih preglednic, zapiskov, e-pošte, sestankov ali telefonskih klicev. Ti dodatni koraki nekoliko zagotovijo boljšo informiranost, žal pa niso postavljeni v kontekst celotnega dogajanja in niso zajeti ter vidni v sistemih.

Rešitev, ki nas vodi kot GPS na poti!

Da bi si podjetja lahko zagotovila optimalne procese planiranja proizvodnje, ki vključujejo tudi možnost predvidevanja razvoja dogodkov v prihodnosti, so AI-rešitve zelo pomembno orodje, ki korenito spreminja dosedanja pravila igre! Če razumemo, kako nam pri načrtovanju potovanja lahko pomaga GPS oz. Google zemljevidi, potem si verjetno znamo predstavljati, kako nas pri načrtovanju proizvodnje lahko podpre rešitev, ki nam izračuna in predlaga idealno pot in čas prihoda na cilj, nas opozori v primeru nenapovedanih zastojev ali težav na poti in predlaga alternative oz. najboljše možne rešitve.

FOTO: Qlector Leap

Do dva milijona simulacij vsako minuto

Po tej analogiji nam AI pomaga pri napovedovanju pretočnih časov proizvodnje, česar se nauči iz zgodovinskih podatkov. Prav tako na podlagi podatkov nenehno preigrava ogromno scenarijev oz. simulacij (do dva milijona vsako minuto!) in podaja predloge, kako zmanjšati negativen vpliv neizpolnjenih naročil.

Digitalni dvojnik tovarne

V praksi to pomeni, da nam sodobne AI-rešitve, kot je Qlector LEAP, za učinkovito planiranje, napovedovanje in usmerjanje proizvodnje izdelajo digitalni dvojnik tovarne, ki ga poganjajo podatki. Z njihovo pomočjo torej ustvarimo entitete vseh ključnih elementov proizvodnje (obrati, linije, delovne ekipe) in preigravamo različne stopnje verjetnosti zaključevanja delovnih oziroma procesnih nalogov.

Tako v dobi industrije 4.0 umetna inteligenca planerjem zagotavlja natančne vpoglede v to, kdaj in kaj točno ter s katerimi materiali bomo proizvajali, kdaj bomo zaključili delovne naloge, kdaj bomo morali zamenjati orodje ali prenastaviti linijo ter katera kombinacija ekip oz. ljudi, izdelkov in orodij deluje najbolj učinkovito.

Celovita napoved materialnih tokov

Izjemne prednosti zagotavlja AI tudi pri planiranju, napovedovanju realizacije in materialnih tokov – kateri material bomo porabili, ali ga imamo dovolj na zalogi, je morda v drugem skladišču ipd. V primeru predvidenih težav nas opozori in predlaga ustrezne rešitve, saj se je na podlagi podatkov naučila, katere odločitve in ukrepe smo nekoč v preteklosti že uspešno sprejeli in izpeljali.

Podatki o preteklih izvedbah so torej informacijski skelet za AI-rešitve, kot je Qlector LEAP, hkrati pa tudi vhodni podatki za učenje in vzpostavitev digitalnega dvojnika, ki se stalno obnavlja s svežimi podatki iz sistemov ERP, MES, PLC in IIoT, ki odražajo tekoče dogajanje v proizvodnji. Med nepogrešljive funkcionalnosti AI-rešitev za planiranje proizvodnje pa sodijo tudi različni vpogledi in opozorila, ki jih v realnem času prejmejo odgovorne osebe.

Preverite praktični prikaz učinkovitosti umetne inteligence v proizvodnji:
 

Naročnik oglasne vsebine je Qlector.