Sztuczna Inteligencja — co konkretnie ma do zaoferowania w biznesie?

Korzyści z wykorzystania AI

Marcin Rojek
4 min readFeb 5, 2024

W poprzednim wpisie (link tutaj: Sztuczna Inteligencja to już nie tylko modne hasło. W wielu branżach przemysłu zadomowiła się na dobre. | by Marcin Rojek | Feb, 2024 | Medium) skupiłem się przede wszystkim na wyjaśnieniu, czym jest sztuczna inteligencja oraz jak wygląda jej wdrożenie w biznesie.

Co to jest Sztuczna Inteligencja (AI)?

Od strony funkcjonalnej, Sztuczna Inteligencja, określana często jako SI bądź AI (ang. Artificial Intelligence), to nic innego, jak dodatkowe oczy (=kamery), uszy (=mikrofony) lub inne “zmysły” (=czujniki), dzięki którym możemy zautomatyzować procesy, poprawić ich wydajność, zrozumieć zależności ukryte w danych.

W przemyśle, SI to najczęściej systemy monitorujące jakość produktów, zliczające je lub analizujące dane spływające z różnych źródeł. Rozwiązania takie mogą sugerować optymalne nastawienia lub przewidywać i wykrywać awarie. Często AI tworzy także tak zwanego cyfrowego bliźniaka (ang. digital twin), czyli system komputerowy, który symuluje fragment systemu rzeczywistego (np. maszynę), umożliwiając testowanie różnych scenariuszy i analizę danych.

AI często występuje pod postacią robotów programowych, czyli aplikacji, które potrafią automatycznie odczytywać zawartość dokumentów, wypełniać formularze, czy sugerować załączniki do e-maili na podstawie ich treści.

Wybrane Funkcje AI

Droga do Automatyzacji: małymi krokami do celu

Wielu przedsiębiorcom automatyczne zliczanie produktów wydaje się być pierwszym krokiem w cyfryzacji procesów. Tradycyjne rozwiązania, takie jak czujniki RFID, mogą wydawać się prostsze i tańsze niż systemy oparte na sztucznej inteligencji (AI). Jednak, system składający się z kamery i mini komputera z AI potrafiącego zliczać obiekty na zdjęciu może być równie efektywny i ekonomiczny.

Automatyzacja procesów to jednak nie tylko zliczanie produktów. Po pierwsze, po automatyzacji zliczania chcemy często dowiedzieć się więcej o jakości zliczanych produktów lub odczytać zawartość etykiet. Inwestycja w kamery i mini komputer z AI może więc zapewnić wiele możliwości rozbudowy początkowo prostego systemu.

Pytanie jednak pozostaje: czy warto zastosować AI nawet w przypadku prostych zadań, takich jak zliczanie produktów? Odpowiedź zależy od długoterminowych celów i potrzeb przedsiębiorstwa. Dlatego warto rozważyć plany cyfryzacji z różnych perspektyw.

Korzyści z wykorzystania AI

Analitycy wspominają o korzyściach związanych z wdrażaniem systemów opartych na AI, takich jak zwiększenie dokładności pracy, poprawa wydajności, czy odciążenie od powtarzalnych zadań.

Wdrożenia przeprowadzane przez byteLAKE wykorzystują AI jako mechanizmy wspomagające pracę człowieka. Dzięki nim, zwiększamy dokładność pracy do praktycznie 99%, poprawiamy wydajność i dajemy możliwość wykorzystania czasu na bardziej kreatywne zadania.

Korzyści oferowane przez rozwiązania oparte na AI

  • Szybsza Analityka Danych
    Przetwarzanie danych z różnych źródeł, w tym obrazów, filmów i danych z czujników.
  • Automatyzacja Kontroli Jakości
    Zapewnienie wysokiej dokładności kontroli jakości produktów i procesów.
    Eliminowanie potencjalnych błędów ludzkich w celu uzyskania spójnych i wiarygodnych wyników.
    Zwiększenie ogólnej jakości i niezawodności.
  • Optymalizacja Działań i Zadań dot. Konserwacji
    Ograniczenie niepotrzebnych przeglądów i obniżenie kosztów konserwacji.
    Przewidywanie potencjalnych awarii i przestojów.
  • Ciągły Monitoring
    SI nie nudzi się i jej uwaga nie ulega rozproszeniu (24/7/365).
    Odciążanie i wspieranie operatorów.
  • Łatwa Replikacja rozwiązań opartych na AI
    Umożliwienie szybkiego wdrażania tych samych rozwiązań w wielu miejscach.
    Funkcjonowanie w trybie offline bez połączenia z Internetem (rozwiązania byteLAKE).
  • Ciągłe Doskonalenie
    Rozwiązanie może się z czasem uczyć i ulepszać (rozwiązania byteLAKE).

SI w Produkcji — korzyści

  • Zwiększona Produktywność
    Usprawnienie procesów w celu zwiększenia produktywności.
    Efektywna alokacja zasobów w oparciu o dane w czasie rzeczywistym.
  • Możliwość Adaptacji
    Dostosowywanie rozwiązań SI do konkretnych wymagań produkcyjnych.
    Płynne dostosowywanie się do zmieniających się potrzeb produkcyjnych.
  • Krótszy Czas Przestoju
    Minimalizacja przestojów w produkcji dzięki możliwości przewidywania usterek (ang. predictive maintenance).
    Optymalizacja czasu pracy i zwiększanie niezawodności maszyn.
  • Podejmowanie Decyzji w oparciu o Dane
    Lepsze decyzje dzięki sugestiom generowanym przez SI.
    Wdrażanie strategii opartych na danych w celu doskonalenia procesów.
  • Spójna kontrola jakości w całej organizacji
    Zapewnienie stałej jakości produktu w całym procesie produkcyjnym.
    Bezproblemowe spełnianie norm i przepisów branżowych.

--

--

Marcin Rojek

Co Founder@byteLAKE | Turning Data Into Information for Manufacturing, Automotive, Paper,Chemical,Energy sectors | AI-accelerated CFD | Self-Checkout for Retail