Zalety wykorzystania AI w zarządzaniu produkcją

Minęły już czasy, kiedy tabele tworzono ręcznie. Obecnie plany produkcyjne są cyfrowe i zarządzane za pomocą specjalistycznych aplikacji komputerowych oraz systemów. W związku z tym, rośnie zapotrzebowanie na systemy kontroli produkcji wspierane przez sztuczną inteligencję. Jakie korzyści przynosi zastosowanie AI w zarządzaniu produkcją? W tym wpisie przedstawimy, dlaczego organizacje decydują się na wdrożenie sztucznej inteligencji w zarządzaniu produkcją, jakie korzyści z tego wynikają oraz przedstawimy przykłady jej praktycznego zastosowania.

Cel kontroli w procesie produkcyjnym

Kontrola produkcji skupia się na monitorowaniu działań produkcyjnych w celu osiągnięcia efektywności kosztowej oraz zapewnienia wysokiej jakości. Zajmuje się również optymalizacją procesów „produkcji” i „sprzedaży” produktów, co jest kluczowe w sektorze produkcyjnym.

Organizacje zarządzają szerokim spektrum operacji produkcyjnych, obejmującymi zaopatrzenie w surowce, zarządzanie zapasami, informacje o dostawach oraz metody transportu. Zakres zarządzania w tym obszarze jest rozległy, a zadania są niezwykle złożone. Systemy zarządzania produkcją wspierają firmy w prowadzeniu tych skomplikowanych operacji.

Korzyści z wykorzystania AI w zarządzaniu produkcją

Sztuczna inteligencja (AI) zyskuje na znaczeniu w kontekście zarządzania produkcją. Przed erą AI, organizacje napotykały na liczne wyzwania w zarządzaniu operacjami produkcyjnymi, nawet po zaimplementowaniu systemów zarządzania produkcją. Balansowanie obciążenia pracy pomiędzy różnymi działami wymagało skutecznego podziału personelu oraz koordynacji działań między oddziałami.

Dodatkowo, zarządzanie surowcami, podmaterialami, produkcją w toku oraz zleconymi na zewnątrz częściami było realizowane poprzez kontrolę produkcji. Warto zaznaczyć, że istnieje zawsze ryzyko wystąpienia niedopatrzeń w ustaleniach oraz błędów w zamówieniach.

Branżowe prognozy popytu oraz założenia dotyczące wskaźnika defektów były często nieprzewidywalne lub oparte na doświadczeniu i intuicji, co czyniło zarządzanie produkcją zadaniem znacząco zależnym od umiejętności odpowiedzialnych za to osób. Niestety, personalizacja często wpływała negatywnie na jakość pracy. Pojawienie się sztucznej inteligencji w obszarze zarządzania produkcją otworzyło możliwości rozwiązania tych problemów. Lepsza kontrola oraz większa dokładność prognozowanie stanowią istotne kroki na drodze do usprawnienia procesów zarządzania produkcją. Właśnie dlatego, coraz częściej sięga się po rozwiązania oparte na AI, aby zwiększyć precyzję operacji produkcyjnych.

Jakie więc płyną korzyści z implementacji sztucznej inteligencji w zarządzaniu produkcją? Przyjrzyjmy się temu zagadnieniu bliżej.

Zminimalizowanie niedoborów kadrowych i zależności od indywidualnych kompetencji

Operacje związane z kontrolą produkcji często są uzależnione od kompetencji osoby nadzorującej, co może prowadzić do zwiększonego obciążenia pracą. Branża produkcyjna boryka się z niedoborami kadrowymi, co dodatkowo potęguje presję na kierowników produkcji.

Wdrożenie systemu zarządzania produkcją opartego na sztucznej inteligencji może znacząco zredukować zakres pracy manualnej, jaki spoczywa na menedżerach. Implementacja AI umożliwia zmniejszenie zależności od indywidualnych kompetencji oraz obniżenie obciążenia pracą każdego z pracowników, co przyczynia się do eliminacji problemu niedostatecznych zasobów ludzkich.

Prognoza popytu oparta na masowej analizie danych

Tworzenie planów produkcyjnych w oparciu o prognozy popytu stanowi kluczowy element zarządzania produkcją. Tradycyjne podejście, opierające się zarówno na doświadczeniu i intuicji osoby odpowiedzialnej, jak i na analizie dotychczas zgromadzonych informacji, wymaga znacznego poziomu ekspertyzy.

Wprowadzenie AI otwiera drzwi do przetwarzania ogromnych ilości danych i informacji w krótkim czasie, umożliwiając jednocześnie identyfikację wzorców dla tych aspektów, które wcześniej, bez solidnych podstaw, opierały się głównie na intuicji. Dostępność większej ilości informacji sprzyja precyzyjniejszemu prognozowaniu popytu, a sztuczna inteligencja, poprzez ciągłe uczenie, może znacząco przyczynić się do zwiększenia dokładności tych prognoz.

Odpowiedź na zmieniające się potrzeby poprzez elastyczną i szybką adaptację

Czasy masowej produkcji ograniczonej liczby modeli dobiegły końca. Zróżnicowane potrzeby rynku najlepiej zaspokaja produkcja niskoseryjna o wysokiej zmienności (high-mix). Niemniej jednak, istnieją ograniczenia związane z zasobami takimi jak personel, lokalizacja oraz sprzęt w fabrykach, co czyni przygotowanie indywidualnych linii produkcyjnych dla szerokiej gamy produktów nieosiągalnym. Tym samym, kluczowe staje się elastyczne zarządzanie produkcją oraz umiejętność szybkiego dostosowywania planów produkcyjnych w odpowiedzi na zmieniające się potrzeby.

Wdrożenie sztucznej inteligencji (AI) może znacząco zredukować obciążenie związane z ciągłym dostosowywaniem planowania produkcji, poprawiając jednocześnie jego precyzję. W obliczu szybko zmieniających się potrzeb, rola AI staje się coraz bardziej istotna, aby umożliwić organizacjom utrzymanie tempa i elastycznie dostosowywać się do nowych wymagań produkcyjnych.

Precyzyjne udostępnianie informacji w czasie rzeczywistym

Informacje wymagające udostępnienia różnym działom dynamicznie się zmieniają ze względu na ewoluujące potrzeby oraz ciągłe dostosowania w zakresie zarządzania produkcją. W miarę jak producenci nieustannie dążą do poprawy wydajności produkcji, nawet minimalne opóźnienia w przekazywaniu informacji w procesach zarządzania cyklem produkcyjnym, mierzone w ułamkach sekundy, mogą prowadzić do ryzyka powstania znaczących odpadów. Stąd wiele systemów kontroli produkcji zostało wyposażonych w funkcje udostępniania informacji i danych.

Wprowadzenie sztucznej inteligencji znacząco zwiększa objętość informacji i danych, które można przetworzyć, co podkreśla wagę wymiany informacji w czasie rzeczywistym. Dzięki AI, możliwe staje się nie tylko przyspieszenie procesu udostępniania danych, ale także znaczące zwiększenie dokładności i aktualności przekazywanych informacji, co w rezultacie przyczynia się do bardziej efektywnego i zsynchornizowanego zarządzania operacjami produkcyjnymi.

Jak zaimplementować AI w zarządzaniu produkcją w Twojej firmie

Aby skorzystać z potencjału sztucznej inteligencji w zarządzaniu produkcją, niezbędne jest zintegrowanie systemu zarządzania produkcją z technologią AI. Jeżeli nie zainstalowałeś jeszcze systemu kontroli produkcji, warto rozważyć jego implementację. Jeśli natomiast posiadasz już system zarządzania produkcją, ale nie planujesz włączenia do niego AI, warto zastanowić się nad zmianą systemu.

Wdrażając nowy system, będziesz musiał podjąć kilka decyzji:

1. Metoda Rozwoju: Wybierz, czy zakupisz gotowy pakiet systemowy, czy zdecydujesz się na opracowanie własnego rozwiązania.
2. Umiejscowienie Systemu: Zdecyduj, czy system będzie zarządzany lokalnie na Twoich serwerach, czy w chmurze.
3. Migracja Danych: Opracuj strategię przejścia z obecnego systemu na nowy.

Przy implementacji nowego systemu zarządzania produkcją opartego na AI, kluczowe będzie opracowanie funkcjonalności zbierania danych, mających na celu poprawę efektywności procesów. Odpowiednia jakość i integralność danych są niezbędne, aby w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji.

Przykłady zarządzania produkcją z wykorzystaniem AI

Istnieje kilka przypadków, w których zarządzanie produkcją rozpoczęło się od częściowej sztucznej inteligencji. Przykładowo wykorzystanie AI postępuje w następujących operacjach:

AI w procesie planowania produkcji

Opracowywanie planu produkcji stanowi jedno z większych wyzwań w zarządzaniu produkcją. Choć tradycyjne systemy zarządzania produkcją umożliwiają organizowanie, integrowanie, udostępnianie oraz wizualizowanie informacji, ostateczne planowanie często wymaga ręcznej interwencji.

Przykładowo, duża firma spożywcza zainwestowała w system zarządzania produkcją oparty na sztucznej inteligencji, wykorzystując AI do opracowywania planów produkcyjnych. Mechanizm, który umożliwia AI uczenie się od ekspertów ds. zarządzania produkcją, oblicza zoptymalizowany plan produkcji dla tej firmy.

Dzięki możliwościom uczenia maszynowego, sztuczna inteligencja umożliwia teraz formułowanie planów produkcji z wysokim stopniem dokładności, przewyższającym manualne planowanie. AI nie tylko zwiększa efektywność, ale także wprowadza nowy poziom precyzji w proces planowania, co ma ogromne znaczenie dla optymalizacji procesów produkcyjnych.

Optymalizacja produkcji i zarządzanie zapasami za pomocą sztucznej inteligencji

Wiele osób zarządzających produkcją ma skłonność do utrzymania wysokiego poziomu zapasów, aby zminimalizować ryzyko związane z niedoborami produktów i materiałów. Taka ostrożność, choć zrozumiała, może stopniowo zwiększać koszty operacyjne.

Pewna firma zdecydowała się zainwestować w system zarządzania produkcją oparty na sztucznej inteligencji, co pozwoliło na zredukowanie nadmiernych zapasów, które były rezultatem ludzkiej ostrożności. Sztuczna inteligencja potrafi zidentyfikować optymalny poziom zapasów, co z kolei umożliwia określenie idealnej wielkości produkcji oraz opracowanie efektywnego harmonogramu produkcji. Dzięki zastosowaniu AI, firma ta zdołała zminimalizować koszty, nie narażając przy tym procesu produkcyjnego na ryzyko związane z brakami w zapasach.

Prognozowanie zapotrzebowania i adaptacja planów w odpowiedzi na zmiany otoczenia

Sprzedaż napojów może ulegać zmianom w zależności od warunków pogodowych, co komplikuje proces prognozowania popytu. Ten producent napojów zdecydował się na wykorzystanie sztucznej inteligencji, aby usprawnić zarządzanie produkcją.

W przeszłości, prognozowanie popytu było utrudnione z powodu zewnętrznych czynników, takich jak warunki pogodowe, co wymagało ludzkiej analizy, gdyż maszyny nie były w stanie tego uwzględnić. Jednakże, z pomocą sztucznej inteligencji, teraz możliwe jest umożliwienie systemowi uwzględnienia takich czynników zewnętrznych jak pogoda przy opracowywaniu planów produkcji. Dzięki AI, planowanie produkcji stało się bardziej precyzyjne i odporniejsze na zmieniające się warunki otoczenia, co z kolei pozytywnie wpływa na efektywność całego procesu produkcyjnego.

Poprawa kontroli jakości dzięki sztucznej inteligencji

Proces kontroli jakości często wiąże się z koniecznością ręcznego wykonania wielu zadań. Wyzwanie pojawia się, gdy inspektorzy mają trudności z przeprowadzeniem inspekcji zgodnie z jednolitymi standardami. Na przykład, w przypadku oceny wizualnej, subiektywizm jest nieunikniony, a całkowite wyeliminowanie rozbieżności w ocenie jest trudne. Dodatkowo, możliwe jest przeoczenie wadliwych produktów.

Jednak istnieją udane przypadki zastosowania sztucznej inteligencji w procesie kontroli jakości. W jednym z nich, obrazy rejestrowane przez kamery są porównywane z gromadzonymi danymi dotyczącymi kryteriów akceptacji, a sztuczna inteligencja dokonuje automatycznej oceny. Dzięki temu, oceny są dokonywane z dokładnością znacznie przekraczającą możliwości ludzkiej inspekcji. Poprzez zautomatyzowanie procesu kontroli jakości, sztuczna inteligencja nie tylko zwiększa spójność i dokładność ocen, ale także znacząco przyczynia się do podniesienia ogólnego poziomu jakości produktów.

Postęp AI w zarządzaniu produkcją

Na tym blogu zarysowaliśmy, jak znaczące zmiany można osiągnąć, integrując sztuczną inteligencję z procesami zarządzania produkcją oraz jak można podnieść efektywność operacyjną tych procesów.

Zarządzanie produkcją jest zadaniem niezwykle złożonym, obejmującym szeroki zakres aspektów działalności produkcyjnej. Wymaga przetwarzania ogromnych ilości informacji, a zdolności ludzkie do obsługi produkcji niskonakładowej o wysokim stopniu zróżnicowania są ograniczone. W związku z tym, coraz większą uwagę poświęca się systemom, które integrują sztuczną inteligencję z systemami zarządzania produkcją, umożliwiając maszynom optymalizowanie rozwiązań na podstawie obszernej bazy danych.

1. Automatyzacja i Optymalizacja Procesów: AI może zautomatyzować liczne procesy produkcyjne, redukując czas i błędy związane z interwencją ludzką. Może także optymalizować procesy, identyfikując najbardziej efektywne metody działania.
2. Prognozowanie i Planowanie: AI może analizować duże zbiory danych historycznych, aby przewidywać popyt i pomagać w planowaniu produkcji. Może również przewidywać przyszłe zmiany w otoczeniu biznesowym, co umożliwia organizacjom lepsze przygotowanie na przyszłe wyzwania.
3. Kontrola Jakości: Jak wspomniano wcześniej, AI może znacznie poprawić procesy kontroli jakości poprzez automatyczne identyfikowanie nieprawidłowości lub wad produktów na wczesnym etapie produkcji.
4. Zarządzanie Zapasami i Łańcuchem Dostaw: AI może analizować dane w czasie rzeczywistym, aby pomóc w zarządzaniu zapasami i optymalizacji łańcucha dostaw, co prowadzi do zredukowania kosztów i poprawy efektywności operacyjnej.
5. Analiza Wielowymiarowa i Symulacja: AI umożliwia analizę wielowymiarową danych produkcyjnych i symulację różnych scenariuszy, co pomaga w podejmowaniu lepszych decyzji operacyjnych.
6. Personalizacja Produkcji: AI umożliwia produkcję niskonakładową i zindywidualizowaną na większą skalę, umożliwiając szybszą adaptację do zmieniających się preferencji konsumentów.
7. Szkolenie i Wsparcie dla Pracowników: AI może także oferować szkolenia i wsparcie dla pracowników w czasie rzeczywistym, pomagając im w rozwiązaniu problemów i ulepszaniu umiejętności.
8. Zintegrowane Eko-systemy Produkcyjne: AI może wspierać tworzenie zintegrowanych ekosystemów produkcyjnych, które łączą różne elementy procesu produkcyjnego, od zaopatrzenia po dystrybucję.

Wprowadzenie sztucznej inteligencji do zarządzania produkcją otwiera drzwi do niezwykłych możliwości. Firmy mogą teraz eksplorować nowe horyzonty efektywności i innowacji, co ostatecznie prowadzi do lepszej wydajności, niższych kosztów i większej satysfakcji klienta.

Autor: Tomasz Matuszek; Dział Marketingu - Firma Gulajski