Synergia Traceability i AI, czyli o sile rzetelnych danych
Jakie korzyści może przynieść połączenie Traceability i AI w procesach produkcyjnych? Jak identyfikowalność produktów wpływa na podejmowanie decyzji opartych na danych? Odpowiedzi na te pytania znajdziesz w artykule, który pokazuje, dlaczego synergia Traceability i AI jest kluczowa dla osiągnięcia maksymalnej efektywności produkcji i minimalizacji błędów.
Traceability i AI – dlaczego synergia jest konieczna?
Aby odpowiedzieć na pytanie z nagłówka, warto przypatrzeć się naszemu działaniu. Codziennie podejmujemy decyzje oparte na naszych doświadczeniach. Dobieramy ubiór, opierając się na warunkach pogodowych, preferencjach i doświadczeniach. To nasza życiowa baza danych. Dzieci na przykład podchodzą do wyboru ubrania dość „kreatywnie”. To rodzice, bazując na swoich doświadczeniach, doradzają: „Ubierz coś eleganckiego, bo dziś masz zakończenie roku szkolnego” lub „Weź parasol, jest duszno, może padać”. AI działa podobnie. Uczy się z baz danych, analizując dostępne informacje.
Wyobraźmy sobie jednak, że AI uczy się tylko na poglądach lewicowych, albo prawicowych. Wtedy nie posiada informacji, którą możemy przyjąć jako obiektywną, prawda? Im bardziej różnorodne i obszerne są dane, tym lepsze decyzje może podejmować. To oczywiście miecz obusieczny, ponieważ z jednej strony warto, aby AI czerpało z ogromnego źródła, ale z drugiej część informacji może nie być prawdziwa. Jednak, jeśli AI ma naprawdę dużo danych, to proces uczenia pozwoli jej zrozumieć, które informacje są błędne.
A jak to jest w przemyśle? W tym sektorze AI ma co najmniej tyle możliwości, ile w firmy z sektora sprzedaży internetowej. Firmy przemysłowe bowiem nierzadko także korzystają z działań marketingowych i sprzedażowych online, ale dodatkowo mają do dyspozycji niezwykle potężne narzędzie związane z danymi pochodzącymi bezpośrednio z maszyn i z procesów wytwórczych.
I tu cała na biało wchodzi identyfikowalność.
Traceability i AI – możliwości
Identyfikowalność produktu (traceability) ma na celu udokumentowanie, w jaki sposób powstaje dany wyrób – z jakiego surowca, kiedy został wyprodukowany, w jakich warunkach, od kogo pochodziło opakowanie. O traceability możesz przeczytać w naszym artykule „Jak wdrożyć identyfikowalność produktu„.
Dzięki identyfikowalności jesteśmy w stanie zbudować model językowy, który realnie pomoże w procesie wnioskowania. Przykładowo:
- Podpowie operatorowi, na jakiej maszynie produkować dany towar, bazując nie na pełnej efektywności maszyny, ale a efektywności dla tego konkretnego produktu.
- Zadziała w sposób predykcyjny, podpowiadając co zrobić, żeby uniknąć ewentualnego przestoju maszyny czy awarii.
- Może pomóc zareagować wcześniej, a dzięki temu wyeliminować sytuację, w której wyprodukowany towar nie jest zgodny z ustalonymi normami, nie nadaje się do sprzedaży lub należy go zutylizować.
Mając dane, możliwości są ogromne! AI bowiem uczy się na dostępnych informacjach, w tym również na naszych, ludzkich błędach. Błędach związanych z nieprawidłową lub niepełnowartościową produkcją oraz przedłużającymi się procesami przeglądowymi i źle zaplanowaną produkcją. Dzięki temu taki system jest w stanie podpowiadać najbardziej prawdopodobne działania, które powinniśmy podjąć, aby ograniczyć koszty lub uniknąć sytuacji, w której produkcja danej partii musi zostać wyrzucona ze względu na niespełnienie norm.
Oczywiście każda firma produkcyjna musi brać pod uwagę pewien margines związany z koniecznością wycofania towaru lub nawet całej partii produktu z rynku czy jego utylizacji. Jednak im więcej mamy rozwiązań IT z dostępem do rzeczywistych danych, tym szybciej i trafniej możemy podejmować decyzje, optymalizować procesy i maksymalizować efektywność produkcji.
Skontaktuj się z nami
Chcesz przenieść swój zakład produkcyjny na poziom 4.0? Interesują Cię nowoczesne rozwiązania dla przemysłu z zakresu automatyzacji i cyfryzacji? Koniecznie daj nam znać!
