Sztuczna inteligencja w przemyśle – to się opłaca!

Myślicie, że przemysł po prostu nie pasuje do świata IT? Wprost przeciwnie! Przekonajcie się jak wiele zyskać może produkcja przemysłowa, gdy otworzy się na sztuczną inteligencję.

Usprawnij produkcję o 1% zyskaj miliony

Wyżej wspomniany, niezmiennie panujący stereotyp o braku konieczności łączenia przemysły z nowoczesnymi rozwiązaniami IT skutkuje prawdziwością kolokwialnego stwierdzenia, iż przemysł ciężki jest nierzadko bardzo zacofany. Aczkolwiek ten z pozoru niekorzystny stan prowadzi do faktu, iż usprawnienie produkcji nawet o 1% niesie za sobą duże zyski, a poprawa o 5% do 10% to miliony a nawet dziesiątki milionów więcej dochodów. 

W czym tkwi problem?

Uczenie maszynowe zastosowane w przemyśle niesie za sobą naprawdę imponujące korzyści. Niestety połączenie najnowszej technologii z ciężkim przemysłem zmaga się ze znaczącym problemem technicznym. Otóż kluczem do sukcesu Machine Learningu są dane, a raczej dostęp do ogromnej ilości danych. Niestety w przemyśle ciężkim danych po prostu brakuje lub są one bardzo źle zbierane. Jednakże z całą pewnością nie jest to sytuacja bez wyjścia, bowiem przy odrobinie dodatkowego czasu poświęconego na budowę odpowiedniego urządzenia wartościowe dane będą sukcesywnie gromadzone. 

Aczkolwiek występuje także inna znacząca przeszkoda, która nie jest już problemem natury technicznej, ale mentalnej i stoi po stronie ludzi nie technologii. Jest nim sceptyczne nastawienie kierownictwa w branżach przemysłowych. Ich długie dojrzewanie do decyzji o skorzystaniu z pomocy najnowszych technologii stanowi nierzadko barierę nie do pokonania.  

Zastosowanie Machine Learningu na produkcji

Możemy wyróżnić kilka znaczących zastosowań ML w branży produkcyjnej:

• Kontrola jakości wytwarzanych produktów,
• Optymalizacja efektywności procesów produkcyjnych. Innymi słowy optymalizacja parametrów maszyny w celu wytworzenia produktów jak najlepszej jakości.
• Predictive maintenance, czyli zapobieganie przestojom na linii produkcyjnej, dzięki algorytmom przewidującym zużycia maszyny na podstawie danych pomiarowych z czujników.
• Systemy eksportowe powstałe w oparciu o analizę najczęściej występujących problemów, służą poprawie jakości oraz wydajności pracy inżynierów zatrudnionych na produkcji. 

Prowadzisz biznes związany z sektorem przemysłowym i myślisz go wdrożeniu technologii sztucznej inteligencji? Potrzebujesz konsultacji? Serdecznie zapraszamy do kontaktu.