Sztuczna inteligencja coraz częściej trafia na hale produkcyjne, gdzie ma pomagać w wykrywaniu usterek, poprawie jakości i ograniczaniu kosztów. Eksperci branżowi studzą jednak entuzjazm, wskazując, że nie każde wdrożenie ma sens ekonomiczny. Kluczem okazuje się nie sama technologia, lecz jakość danych i trzeźwa ocena, czy w ogóle warto ją stosować.
- AI w przemyśle najczęściej wykorzystywana jest do wykrywania anomalii oraz predykcyjnej kontroli jakości produkcji.
- Marek Zamojski z firmy Astor podkreśla, że sukces wdrożenia zależy od trzech elementów – danych, ludzi i odpowiednio dobranej technologii.
- W niektórych przypadkach decyzja o rezygnacji z wdrożenia AI może być bardziej racjonalna niż jej zastosowanie.
- Pragmatyzm biznesowy staje się coraz istotniejszym elementem rozmów o cyfryzacji przemysłu.
Do czego naprawdę służy AI na produkcji?
Choć o sztucznej inteligencji w przemyśle mówi się dziś niemal wszędzie, jej praktyczne zastosowania są dość konkretne. Chodzi przede wszystkim o wychwytywanie odstępstw od normy, zanim przerodzą się one w poważną awarię lub wadę produktu. W praktyce oznacza to, że systemy analizują dane z maszyn i czujników w czasie rzeczywistym, szukając sygnałów, które umykają ludzkiemu oku.
Drugim istotnym obszarem jest predykcyjna kontrola jakości. Zamiast sprawdzać gotowe wyroby dopiero na końcu linii produkcyjnej, algorytmy starają się przewidzieć problem znacznie wcześniej. Dzięki temu można ograniczyć liczbę braków i zmniejszyć koszty związane z reklamacjami czy zwrotami.
Trzecim elementem układanki jest poprawa ogólnej efektywności procesów. Tutaj AI wspiera decyzje operacyjne, pomagając lepiej planować pracę maszyn i ludzi.
Dane, ludzie i technologia – trzy filary wdrożenia
Marek Zamojski, dyrektor linii biznesowej oprogramowania przemysłowego w Astor, zwraca uwagę, że sama chęć wdrożenia sztucznej inteligencji to za mało. Warto jednak podkreślić, że jego zdaniem sukces takiego projektu opiera się na pragmatycznym podejściu, a nie na podążaniu za modą technologiczną.
Potrzebny jest tu przede wszystkim pragmatyzm: dobre dane, odpowiedni ludzie i technologia dobrana do konkretnego problemu – podkreśla Marek Zamojski.
Co istotne, żaden z tych elementów nie działa w oderwaniu od pozostałych. Nawet najbardziej zaawansowany algorytm nie przyniesie efektów, jeśli dane wejściowe są niekompletne lub niskiej jakości. Z drugiej strony, dobrze przygotowana infrastruktura danych nie wystarczy, jeśli w firmie brakuje osób potrafiących zinterpretować wyniki i wdrożyć je w praktyce.
W wielu przypadkach sprawdza się podejście, w którym technologię dobiera się dopiero po dokładnym zdefiniowaniu problemu biznesowego. Odwrotna kolejność, czyli szukanie zastosowania dla gotowego narzędzia, znacznie częściej kończy się rozczarowaniem.
Czy AI zawsze się opłaca?
Tu pojawia się wątek, który często umyka w dyskusjach o cyfryzacji przemysłu. Wdrożenie sztucznej inteligencji wiąże się z konkretnymi kosztami – zarówno finansowymi, jak i organizacyjnymi. W niektórych sytuacjach okazuje się, że inwestycja po prostu się nie zwraca.
Decyzja o rezygnacji z AI nie musi oznaczać porażki. Wręcz przeciwnie, może świadczyć o dojrzałym podejściu do zarządzania technologią. W praktyce oznacza to, że przed wdrożeniem warto dokładnie przeanalizować, czy skala produkcji, dostępne dane i realne potrzeby biznesowe uzasadniają taki wydatek.
Z tego powodu coraz więcej firm decyduje się na etapowe podejście do projektów związanych ze sztuczną inteligencją. Zamiast od razu inwestować w kompleksowe rozwiązania, testuje się mniejsze wdrożenia pilotażowe, które pozwalają ocenić realny potencjał technologii, zanim zapadną decyzje o większych nakładach finansowych.
Warto sprawdzić, jak podobne rozwiązania sprawdziły się w firmach o zbliżonym profilu działalności, ponieważ w zależności od branży i specyfiki procesów produkcyjnych efekty wdrożenia AI mogą się znacznie różnić.