AI w przemyśle. Dlaczego jakość danych decyduje o sukcesie transformacji cyfrowej?

Przyszłość fabryk opiera się nie tylko technologii, lecz również na informacji. Skuteczne wdrożenie AI w przemyśle zależy od jednego, często pomijanego czynnika. To właśnie jakość danych decyduje o tym, czy zaawansowane algorytmy przyniosą realne korzyści i staną się motorem napędowym prawdziwej transformacji cyfrowej.

Potencjał AI w przemyśle i wyzwania wdrożeniowe

Powodzenie wdrożenia AI w przemyśle zależy bezpośrednio od jakości posiadanych danych cyfrowych. Bez uporządkowanych, wiarygodnych i kompletnych informacji, nawet najbardziej zaawansowane algorytmy nie przyniosą oczekiwanych rezultatów. Funkcjonalna sztuczna inteligencja w przemyśle, która ma realnie wpłynąć na procesy, wymaga solidnego fundamentu w postaci czystych baz danych. Dlatego myślenie o implementacji sztucznej inteligencji należy rozpocząć od audytu i uporządkowania zasobów informacyjnych. W przeciwnym razie system AI będzie przypominał potężną przeglądarkę bez dostępu do internetu – narzędzie niezdolne do działania. Inwestycja staje się wtedy wyłącznie kosztem, a nie szansą.

Zastosowanie AI w przemyśle to ogromna szansa na kompleksową poprawę wszystkich parametrów produkcyjnych: 

• inteligentne systemy pozwalają na predykcyjne utrzymanie ruchu, ograniczając ryzyko kosztownych awarii i nieplanowanych przestojów;
• umożliwiają także dynamiczną optymalizację procesów produkcyjnych w czasie rzeczywistym, dostosowując parametry maszyn do aktualnych warunków i jakości surowców – skutkuje to nie tylko znaczącą poprawą wydajności produkcji, ale również redukcją zużycia energii i materiałów;
• funkcjonalne AI to bardzo ważny element strategii prowadzącej do osiągnięcia lepszych wskaźników efektywności produkcji oraz budowania trwałej przewagi.

Chronologia wdrożenia AI – jak uniknąć kosztownych błędów?

Coraz więcej przedsiębiorstw dostrzega potencjał, jaki niesie sztuczna inteligencja, jednak często popełniany jest jeden podstawowy błąd. Polega on na braku zachowania odpowiedniej chronologii działań. Inwestycja w zaawansowane algorytmy bez wcześniejszego przygotowania zaplecza danych jest skazana na niepowodzenie. Wdrażanie sztucznej inteligencji w przemyśle to proces, który musi przebiegać etapami. Próba przeskoczenia etapu gromadzenia i porządkowania danych prowadzi do sytuacji, w której system AI operuje na błędnych zbiorach, generując mylne wnioski i podważając zaufanie do technologii, co przynosi więcej szkody niż pożytku.

Wysokiej jakości dane w kontekście produkcyjnym to informacje kompletne, spójne, aktualne i pozbawione duplikatów. Kluczowym pojęciem staje się tutaj higiena baz danych, która jest absolutną podstawą. Oznacza to wdrożenie regularnych, zautomatyzowanych procesów czyszczenia, standaryzacji i weryfikacji informacji płynących z maszyn, systemów MES czy ERP. Tylko takie systematyczne przygotowanie gwarantuje, że algorytmy sztucznej inteligencji będą pracować na wiarygodnym i wartościowym materiale. Dbałość o higienę baz danych to nie jednorazowe działanie, ale ciągły proces, który stanowi o dojrzałości cyfrowej organizacji i jest warunkiem koniecznym dla skutecznego działania AI.

Fundament sukcesu AI, czyli czym jest agregacja danych?

Istotnym procesem przygotowawczym jest agregacja danych. Co to oznacza w praktyce produkcyjnej? Jest to proces zbierania i łączenia informacji z wielu różnorodnych źródeł w spójną całość. W środowisku przemysłowym dane mogą pochodzić z dziesiątek czujników na liniach, systemów sterowania PLC, oprogramowania do planowania zasobów czy nawet arkuszy kalkulacyjnych. Agregacja danych pozwala na stworzenie jednego, centralnego repozytorium, które staje się jedynym źródłem prawdy o procesach w firmie. Dopiero na tak przygotowanym zbiorze można skutecznie trenować i wdrażać modele sztucznej inteligencji.

Samo zebranie danych to dopiero początek drogi. Prawdziwym wyzwaniem jest ich harmonizacja, czyli ujednolicenie. Informacje z poszczególnych maszyn często mają różne formaty, jednostki miar czy znaczniki czasowe. Proces agregacji musi więc obejmować etap transformacji i normalizacji, który można porównać do tłumaczenia wielu różnych dialektów na jeden, wspólny język. Dopiero po takim ujednoliceniu dane stają się spójne i porównywalne. To z kolei pozwala na budowanie całościowego obrazu wydajności produkcji, a nie tylko analizowanie odizolowanych od siebie fragmentów procesu.

Jak sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w automatyzacji pracy?

W jaki sposób technologia AI jest wykorzystywana w automatyzacji pracy? Można stwierdzić, że rewolucjonizuje to podejście, wykraczając poza proste, powtarzalne zadania. Robotyka i sztuczna inteligencja w przemyśle łączą siły, tworząc systemy zdolne do podejmowania autonomicznych decyzji w zmiennym otoczeniu. Robot współpracujący, wyposażony w system wizyjny i algorytmy AI, potrafi samodzielnie identyfikować i chwytać detale o nieregularnych kształtach. Automatyzacja i robotyzacja wspierana przez AI nie ogranicza się już do fizycznego przenoszenia obiektów. Obejmuje inteligentną analizę danych z procesu w celu jego ciągłego doskonalenia i adaptacji:

• zaawansowane algorytmy AI analizują zagregowane dane, aby identyfikować wzorce i subtelne anomalie, które są niewidoczne dla ludzkiego oka. Przykładowo, system może skorelować mikro wzrosty temperatury łożyska maszyny z jakością produktu;
• na podstawie tysięcy takich obserwacji tworzy precyzyjny model predykcyjny, który alarmuje o ryzyku awarii lub wyprodukowania wadliwej partii;
• monitorowane są kluczowe wskaźniki efektywności produkcji – AI potrafi nie tylko je mierzyć, ale także wskazywać główne przyczyny strat i sugerować optymalne działania naprawcze dla poprawy wydajności. 

Tak wygląda optymalizacja procesów produkcyjnych.

TOMAI – kompleksowe oprogramowanie do zarządzania produkcją

Myślenie o wdrożeniu AI warto oprzeć na sprawdzonych rozwiązaniach. Idealny przykład to TOMAI, które nie jest kolejnym narzędziem analitycznym. To kompleksowe oprogramowanie do zarządzania produkcją, zaprojektowane, by rozwiązać omawiany problem danych. System działa dwutorowo: 

• z jednej strony dostarcza potężne narzędzie do automatycznej agregacji danych z całego parku maszynowego;
• z drugiej, na bazie tych informacji, oferuje gotowe funkcjonalności AI, jak predykcja awarii czy optymalizacja. 

To rozwiązanie dla firm, które myślą o sztucznej inteligencji w przemyśle perspektywicznie i strategicznie. Unikalna wartość systemu TOMAI leży w jego pochodzeniu. Nie jest to generyczne oprogramowanie, ale narzędzie stworzone wewnątrz firmy, która od 14 lat specjalizuje się w automatyzacji i robotyzacji przemysłu. Oznacza to, że zbiory danych i algorytmy były tworzone i doskonalone w realnych warunkach produkcyjnych. To doświadczenie przekłada się na głębokie zrozumienie specyfiki branży. 

Wdrożenie takiego systemu jak TOMAI stanowi logiczny i bezpieczny pomost między obecnym stanem a przyszłością, w której funkcjonalne AI w przemyśle staje się standardem. Zamiast budować od zera infrastrukturę danych, przedsiębiorstwo otrzymuje gotowe środowisko. Inwestycja przestaje być obarczona ryzykiem związanym z jakością informacji, a staje się krokiem w stronę cyfrowej transformacji. To podejście, które stawia na solidne fundamenty. Gwarantuje ono, że potencjał sztucznej inteligencji zostanie w pełni wykorzystany do poprawy kluczowych wskaźników biznesowych firmy.