Další výhody IAI

Průmyslová umělá inteligence přináší do výroby mnoho dalších výhod. Ne všichni si je dostatečně uvědomují, podívejte se na některé z nich.

Zefektivnění procesu pořizování a údržby strojů
Neplánované technické závady stojí výrobce každoročně 50 miliard dolarů. Ale nezapomeňte, že IAI může předvídat budoucnost. A funguje to také při údržbě strojů.

Detaily

Prediktivní údržba znamená použití algoritmů, které se učí ze vzorců práce a údržby továrny a z externích dat za účelem vytvoření přesné předpovědi toho, kdy a jak daný stroj selže.

To může mít pro výrobce tři hlavní výhody:

  • Vědět dopředu, kdy a jak stroj pravděpodobně selže, umožňuje jeho včasnou preventivní údržbu, což může být levnějším a rychlejším řešením než oprava porouchaného stroje.
  • Zabráníme-li poruše stroje, pak se místo nutnosti následné opravy, prodlužuje zbývající životnost daného stroje (RUL).
  • Prediktivní údržba snižuje riziko toho, že vadný stroj bude podávat nedostatečný výkon nebo že bude nadměrně spotřebovávat energii, aniž by si toho uživatelé všimli.

Navíc mohou senzory a analýza produktivity stroje výrobci nabídnout informovanější volbu ohledně výměny nebo modernizace takového stroje.

Optimalizace správy majetku, dodavatelského řetězce a inventáře
Čím je továrna „inteligentnější“, tím více je optimalizován management výroby. Strojové učení je prvek umělé inteligence, jež se zabývá způsobem, jakým mohou počítače zajišťovat lepší rozhodovací analýzu při každém hodu kostkou.

Detaily

Algoritmy, které se příliš neliší od těch, které používá společnost Google k zobrazování cílených reklam do vašeho prohlížeče, se používají k předvídání změn na trhu na mikro a makro úrovni.

V minulosti musel management reagovat na změny na trhu retrospektivně – jako kdyby řidič šlápl na brzdu (nebo na plyn!) ihned poté, co projel kolem dané příležitosti. Tato časová prodleva se stává záležitostí minulosti.

Algoritmy umělé inteligence jsou stále výkonnější při analýze růstových trendů. Čím více se však tyto algoritmy stávají sofistikovanějšími, vzorce, jež identifikují, berou v úvahu nejen prodejní a dodavatelské řetězce, ale jakýkoli drobný detail ovlivňující trh, od lokace a ekonomických podmínek po politiku a počasí. Budou tak moci informovat výrobce dříve, než daná událost nastane.

Fungují spíše strategicky než reaktivně, což výrobcům umožňuje optimalizovat celý výrobní proces. Využívání kapacity personálu může být efektivnější. Spotřeba energie může klesnout – nebo může být alespoň nasměrována efektivněji. Výrobci tak získávají větší kontrolu nad nakupovanými surovinami a prodejností konečného produktu, což má zjevně kladný dopad na skladové náklady i velkoobchod.

Ve skutečnosti již párování IoT s výrobní analýzou zvýšilo produktivitu výroby o 15 % v oblasti inovace dodávek a výkonnosti dodavatelského řetězce.

Snížení dopadů na životní prostředí
Sekundární efekty využití umělé inteligence v průmyslu přináší snížení dopadů výroby na životní prostředí v oblastech jako je menší chybovost plánování dodavatelského řetězce, zvýšení produktivity, snížení odpadů či vývoje ekologických materiálů.

Detaily

Lidé si obvykle myslí, že digitální výměna analogových systémů (například uložení ekvivalentu stovek tištěných knih na zařízení Kindle) je řešením šetrným pro životní prostředí. Je ovšem důležité si uvědomit, že na elektronický pokrok se vždy váže environmentální stopa, ať už se jedná o agresivní těžbu niklu, kobaltu a grafitu pro lithium-iontové baterie nebo vzácných zemin, umožňujících zpracování pokročilé umělé inteligence a super-výkonných počítačů. Již nyní 2 % veškeré elektřiny používané v USA spotřebovávají datová centra.

Avšak i když vezmeme v úvahu toto, sekundární efekty IAI mohou pomoci dopad výrobce na životní prostředí snížit. Zlepšení plánování výroby předpokládá méně chyb v prognóze dodavatelského řetězce na polovinu a snížení ztrát tržeb o 65 %, což pro podnikání představuje významný ekonomický a ekologický přínos. Již jsme se přesvědčili o tom, jak může být snížena spotřeba energie díky optimalizaci produktivity. Procesy prediktivní údržby navíc generují méně odpadu.

Inovativně uvažující výrobci využívají sílu umělé inteligence také za účelem vývoje nových ekologických materiálů. Ty fungují buď jako alternativa ke stávajícím materiálům, jako jsou plasty, nebo k zajištění větší energetické efektivity stávajících procesů, jako je například použití oxidů kovů ke zvýšení buněčné účinnosti.

Takové kroky jsou nezbytné pro zajištění budoucnosti jak našeho bezprostředního okolí, tak naší planety i našich potomků. Jsou však také lákavé přímo pro výrobce, pro které je likvidace toxických materiálů a dalších vedlejších produktů nákladná a časově náročná, a kteří k současnému spotřebnímu obchodování přistupují zodpovědně.