Optimizacija proizvodnje s pomočjo umetne inteligence

Uspešno vodenje proizvodnje je do sedaj temeljilo na programskih rešitve za načrtovanje materialnih zahtev (MRP), domenskem znanju ter izkušnjah ljudi. Proizvodni menedžerji so z upoštevanjem dokaj omejene količine podatkov o stanju proizvodnje le-to ustrezno usmerjali.

 Z digitalizacijo proizvodnje se nam drastično povečuje količina razpoložljivih podatkov o stanju in procesih v proizvodnji. To nam na eni strani odpira povsem nove možnosti optimizacije, vendar pa nam daje tudi povsem nov izziv kako iz poplave podatkov izluščiti relevantne informacije in na podlagi le-teh sprejeti kakovostne odločitve. Naravne sposobnosti ljudi tej nalogi tipično niso naklonjene, kar pa ne velja za računalniške sisteme osnovane na metodah strojnega učenja oz. umetne inteligence.

Sistemi osnovani na metodah umetne inteligence razvijajo interno razumevanje o opazovanem procesu na podlagi analize vhodnih podatkov. Z večanjem količine vhodnih podatkov je sistem sposoben vedno bolj natančno modelirati povezave med posameznimi spremenljivkami v procesu.
To nam v prvi vrsti omogoča avtomatsko detekcijo nepričakovanih dogodkov v proizvodnji, v drugi pa sprejemanje optimalnih ukrepov usmerjanja proizvodnje. Sprejeti ukrepi predstavljajo statistično optimalne rezultate glede na upoštevane vhodne podatke. V začetku takšen sistem nudi podporo vodjem proizvodnje pri odločanju o najprimernejšem usmerjanju, s časom pa lahko sistem povsem prevzame usmerjanje proizvodnje in maksimizira ekonomske rezultate.

Qlector Leap detektira dogodke v proizvodnji, zaznava odstopanja, oceni njihov učinek na poslovanje podjetja in določa optimalne ukrepe. Qlector Leap uporablja napredne tehnike AI / strojnega učenja in optimizacije, da menedžerjem v proizvodnji pomaga izboljšati skupno učinkovitost opreme in znižati raven zalog, hkrati pa ohranja zaupanje, da bodo imeli na zalogi material, kadar in kje ga potrebujejo. Več boste izvedeli v predavanju Optimizacija proizvodnje s pomočjo umetne inteligence.