Sztuczna inteligencja (AI) w firmie produkcyjnej
– jak chatGPT może pomóc optymalizować wyniki działu UR?

Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI – Artificial Intelligence) w zakładach produkcyjnych to już nie tylko przyszłość, ale obecna rzeczywistość. Technologie te umożliwiają producentom poprawę wydajności, minimalizację kosztów i zwiększenie jakości produktów.

AI na produkcji

Jakie są konkretne sposoby, w jakie firmy mogą wykorzystać sztuczną inteligencję w swoich procesach produkcyjnych?

Pierwszym obszarem, w którym możliwe jest wykorzystanie AI jest monitorowanie i analiza danych. W zakładach produkcyjnych jest wiele źródeł danych, takich jak czujniki, kamery, systemy wizyjne, systemy dozowania, maszyny i urządzenia pomiarowe. Sztuczna inteligencja może pomóc w monitorowaniu tych danych i wykrywaniu anomalii, co pozwoli na szybszą reakcję na ewentualne problemy. Na przykład, systemy wizyjne wykorzystujące AI mogą wykrywać wady na produkcie, a systemy dozowania mogą automatycznie dostosowywać ilość surowców do wymagań procesu produkcyjnego.

Drugim sposobem jest wykorzystanie AI w celu optymalizacji procesów produkcyjnych. Sztuczna inteligencja może pomóc w identyfikacji najbardziej efektywnych sposobów produkcji, co umożliwi na zwiększenie wydajności i minimalizację kosztów. Jako przykład możemy podać pomoc AI w optymalizacji procesów sterowania ruchem, co pozwala na oszczędność energii i skracanie czasu cyklu produkcyjnego.

Trzecim sposobem jest wykorzystanie AI do prognozowania. Przy jej użyciu można analizować dane historyczne i wykorzystać je do prognozowania wyników przyszłych procesów produkcyjnych. Zastosowanie AI do prognozowania między innymi zapotrzebowania na surowce pozwoli producentom na minimalizację kosztów związanych z nadmiernym składowaniem surowców.

Sztuczna inteligencja w dziale Utrzymania Ruchu

AI ma również wiele zastosowań w dziale utrzymania ruchu, którego celem jest utrzymanie maszyn i urządzeń w jak najlepszym stanie technicznym. Umożliwia to uniknięcie awarii i zapewnienie ciągłości procesów produkcyjnych. Wyróżniamy kilka sposób, w jaki sztuczna inteligencja może pomóc w dziale UR.

Pierwszym zastosowaniem AI w dziale utrzymania ruchu jest predykcyjna analiza stanu technicznego maszyn. Dzięki monitorowaniu i analizie danych, AI jest w stanie przewidywać potencjalne awarie i problemy z maszynami, co pozwala na ich naprawę przed wystąpieniem poważniejszych uszkodzeń. Przykładowo, systemy wykorzystujące sztuczną inteligencję mogą przeprowadzać analizę wibracji maszyn i na podstawie zebranych danych przewidywać moment, w którym dana maszyna będzie wymagać naprawy.

Drugim zastosowaniem AI w dziale UR jest optymalizacja planowania przeglądów i konserwacji maszyn. Dzięki analizie danych historycznych i prognozom przyszłych potrzeb, AI może pomóc w wyznaczaniu optymalnych terminów przeglądów i konserwacji maszyn, umożliwia minimalizację czasu przestoju i kosztów związanych z naprawami. Wykorzystanie sztucznej inteligencji może pomóc między innymi w wyznaczaniu optymalnego czasu przeglądu maszyn na podstawie ich rzeczywistego zużycia.

Jako trzeci przykład wykorzystania sztucznej inteligencji w dziale Utrzymania Ruchu podajemy możliwość stresowania urządzeniem mobilnym za pomocą wzroku. Technologia ta pozwala na zwiększenie wygody użytkowania urządzeń mobilnych, szczególnie w warunkach zakładu produkcyjnego. Od tej pory dłonie brudne od smaru nie są przeszkodą w sprawdzeniu dokumentacji maszyny dostępnej w systemie CMMS. Wykorzystanie AI w ten sposób może zwiększyć skuteczność tworzenia historii działań techników oraz przyśpieszyć proces rozwiązywania zgłoszeń serwisowych.

Grafika przygotowana przy pomocy generatora DALLE 2

Ale gdzie w tym wszystkim chatGPT?

Spytaliśmy go! Odpowiedź, jakiej udzielił nam chat GPT, była następująca:

 
  Jako model językowy AI mogę zaproponować kilka sposobów, które pomogą zwiększyć produktywność i wydajność działów utrzymania ruchu             w firmach produkcyjnych:
  Predykcyjna konserwacja: Analizując dane historyczne i algorytmy uczenia maszynowego, AI może przewidzieć, kiedy sprzęt prawdopodobnie   ulegnie awarii i odpowiednio zaplanować działania konserwacyjne. Pomaga to zapobiegać nieoczekiwanym przestojom i minimalizować koszty   napraw.
  Monitorowanie stanu: AI może monitorować wydajność sprzętu w czasie rzeczywistym i wykrywać anomalie lub odchylenia od normalnych   warunków pracy. Dzięki temu pracownicy działu utrzymania ruchu mogą identyfikować potencjalne problemy, zanim doprowadzą one do awarii   sprzętu lub zakłóceń w produkcji.
  Optymalizacja harmonogramów konserwacji: AI może analizować wzorce wykorzystania sprzętu i harmonogramy produkcji, aby określić   najbardziej efektywne czasy dla działań konserwacyjnych. Pomaga to zminimalizować przestoje i zakłócenia w produkcji.
  Zdalne monitorowanie: Systemy napędzane przez AI mogą monitorować wydajność i stan sprzętu ze zdalnych lokalizacji, umożliwiając   personelowi konserwacyjnemu szybkie i skuteczne wykrywanie i reagowanie na problemy.
  Zarządzanie wiedzą: AI może pomóc w przechwytywaniu i organizowaniu wiedzy z zakresu konserwacji, ułatwiając personelowi dostęp do   informacji i rozwiązań typowych problemów.
  Dzięki wdrożeniu tych i innych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji działy utrzymania ruchu w firmach produkcyjnych mogą zwiększyć   produktywność, ograniczyć przestoje i poprawić ogólną efektywność.

Jako producenci systemu dla utrzymania ruchu (CMMS Profesal Maintenance) możemy potwierdzić możliwości narzędzia jakim jest chatGPT. A konkretniej sieci neuronowych w wyszukiwaniu i interpretowaniu danych wprowadzonych do systemu. Interpreter umożliwiłby szybkie podpowiadanie rozwiązania problemów, na podstawie danych już zgromadzonych w systemie. Sztuczna inteligencja mogłaby automatycznie tworzyć listy kontrolne na podstawie problemów zarejestrowanych w systemie CMMS, tak aby nie zapominać o najważniejszych krokach, szczególnie, gdy mamy do czynienia z nową maszyną lub zadanie zostało przydzielone nowemu pracownikowi. Sieci neuronowe mogą pomóc zwiększyć efektywność rozwiązywania prac. Na podstawie obrazu lub zdjęcia mogłyby rozpoznawać rodzaj usterki i podpowiadać sposób jej rozwiązania.

Podsumowując, wykorzystanie AI w dziale utrzymania ruchu może przynieść wiele korzyści, takich jak minimalizacja kosztów związanych z naprawami, zmniejszenie czasu przestoju i uniknięcie awarii maszyn. Dzięki temu producenci mogą zwiększyć efektywność swoich procesów produkcyjnych oraz zwiększyć zyski. Jeśli chodzi o chat GPT nie został jeszcze wykorzystany w tworzeniu naszego rozwiązania, ale nie mówimy nie! Spróbujemy!

Jesteście zaciekawieni użyciem sztucznej inteligencji w celu zwiększenia efektywności działów firm produkcyjnych? My bardzo, będziemy eksplorować ten temat i przybywać z nowinkami technologicznymi. 🤖

Odsyłamy do postu w naszych social mediach i zachęcamy do dyskusji na temat wyszkostania AI i chat GPT w nowoczesnych działach firm produkcyjnych.