5 sposobów na zwiększenie efektywności, optymalizację procesów i redukcję kosztów dzięki danym oraz sztucznej inteligencji przemysłowej
Firmy z branży produkcyjnej, procesowej oraz sektora energetycznego stają przed rosnącymi wyzwaniami w optymalizacji swoich działań i podejmowaniu decyzji. Na szczęście dysponują ogromnym zbiorem danych, które mogą pomóc w rozwiązaniu tych problemów. W tym artykule przedstawiamy 5 sposobów, w jakie sztuczna inteligencja przemysłowa oraz dedykowani agenci AI mogą wspierać firmy w osiąganiu kluczowych celów biznesowych.
Złożoność środowisk przemysłowych sprawia, że żaden ekspert nie jest w stanie w pełni ich zrozumieć. Nawet najlepsze systemy nie potrafią zarządzać wszystkimi informacjami z obszarów OT, IT oraz operacji biznesowych. Firmy poszukują skutecznych rozwiązań, które pomogą zredukować nieefektywności, problemy z jakością oraz koszty wynikające z nieplanowanych przestojów lub suboptymalnych operacji. Dodatkowo, muszą stawić czoła brakowi wykwalifikowanej kadry.
Najlepszym sposobem na wdrożenie AI nie jest próba zastosowania jej wszędzie, lecz wybór konkretnych zastosowań w postaci zdefiniowanych agentów AI. Takie podejście umożliwia dokładne identyfikowanie i mierzenie wpływu.
Samouczące się, proste i bezpieczne
Najważniejsze jest to, że agent AI potrafi przetwarzać informacje, uczyć się samodzielnie oraz dostosowywać do zmian. Jest on stworzony specjalnie dla danej firmy, aby rozwiązywać określone, jasno zdefiniowane zadania, na przykład przekształcać surowe dane w użyteczne informacje. Agent ma przypisaną konkretną rolę i korzysta z określonych zasobów danych do podejmowania decyzji.
Agenci AI to stosunkowo prosta metoda wdrażania sztucznej inteligencji. Mogą być instalowani w ograniczonych środowiskach oraz mieć ograniczony dostęp do danych. Dzięki temu firmy mogą bezpiecznie kontrolować i ograniczać dostęp do danych dla każdego agenta AI, co zapewnia zgodność z wewnętrznymi politykami oraz regulacjami zewnętrznymi.
Praktyczne zastosowania agentów AI są liczne:
- Kontrola procesów i optymalizacja zasobów: Agenci AI mogą pomóc w dostosowywaniu parametrów procesów, poprawie wydajności i jakości, redukcji zużycia materiałów lub energii oraz minimalizacji odpadów.
- Utrzymanie predykcyjne: Agenci AI analizują dane z czujników oraz dane historyczne, prognozując awarie sprzętu przed ich wystąpieniem, co umożliwia proaktywne interwencje, redukując nieplanowane przestoje i zwiększając efektywność działań konserwacyjnych.
- Inteligencja łańcucha dostaw: Agenci mogą pomóc w minimalizacji ryzyk łańcucha dostaw, optymalizacji zapasów, poprawie zakupów oraz identyfikacji przyczyn problemów z jakością w całym łańcuchu dostaw.
- Wzbogacone raportowanie i podejmowanie decyzji: AI wspiera i przyspiesza proces decyzyjny wśród liderów biznesowych, pracowników zakładów, programistów i techników w terenie.
- Zwiększenie innowacyjności i rozwoju biznesu: Analizując dane produkcyjne, wyniki inspekcji jakości, opinie klientów oraz badania zewnętrzne, AI może przyspieszyć innowacje i skrócić czas wprowadzenia produktów na rynek.
Ciągłe doskonalenie dzięki architekturze wieloagentowej
Najsilniejsze wyniki organizacje osiągają dzięki architekturze wieloagentowej, która łączy trzy typy agentów AI.
Na przykład, aby ciągłe doskonalić proces, pierwszy agent asystujący może zidentyfikować problem. Drugi agent analizuje przyczyny problemu oraz wydarzenia, które mogły do niego doprowadzić. Następnie agent doradczy informuje, jak najlepiej rozwiązać problem. Ostatni agent automatyzacji podejmuje działania korygujące, na przykład w firmie energetycznej ogranicza nadprodukcję, gdy ceny energii są niskie.
Jednak przed wprowadzeniem tych usprawnień i zanim sztuczna inteligencja przemysłowa zacznie przynosić wartość firmom, ich fundament danych musi być solidny. Firmy muszą najpierw wygrać bitwę o dane, aby odblokować swój potencjał w zakresie sztucznej inteligencji przemysłowej.