Ústřední téma: Umělá inteligence ve výrobě

Umělá inteligence (AI), dlouhou dobu žhavé téma na odděleních informačních technologií (IT), si nachází cestu do diskusí na poradách vedení firem a do výroby se implementuje stále více chytrých systémů. Firmy rovněž vyhodnocují procesy, pro něž může být vylepšení o umělou inteligenci přínosné.

Co se týče umělé inteligence, majíředitelé firem vysoká očekávání a napříč průmyslem a podniky se umělá inteligence využívá stále častěji. Navzdory překážkám převládá optimismus. Studie představená na zářijové konferenci Industry of Things World (IoTW) v Berlíně ukazuje tyto trendy a popisuje stěžejní kroky výrobců. Existuje snaha získat z umělé inteligence vyšší obchodní hodnotu jak pro systémy, tak pro pracovníky.

„Náš průzkum ukazuje, že evropský průmyslový sektor jasně pochopil a akceptoval strategickou sílu umělé inteligence,“ uvedl Volkhard Bregulla, viceprezident pro globální výrobu, automobilový sektor a IoT společnosti Hewlett Packard Enterprise (HPE), která byla jedním ze sponzorů tohoto průzkumu. „Odhaluje však také, že pro uvolnění jejího plného potenciálu bude nutné odstranit nedostatky v oblasti dat a dovedností.“

Společně s promotérem konference, společností we.Conect Global Leaders GmbH, se společnost HPE ptala více než 850 vedoucích pracovníků, ředitelů a manažerů výrobních linek na dopad umělé inteligence na jejich firmy, obchodní procesy a hospodářské výsledky. Respondenti uváděli například dvouciferný nárůst zisku (10,4 %) a marže (11 %). Implementaci umělé inteligence úspěšně realizoval také odpovídající počet (11 %) respondentů, do značné míry evropské provenience.

Společnost HPE, která financuje a prodává síťová řešení, zjistila, že 14 % respondentů uvede během následujících 12 měsíců ve svých provozech v činnost projekty umělé inteligence. Celkem více než 60 % dotázaných se touto technologií zabývalo, a to s přímým vlivem na jejich provozy.

„Když firmy uvažují o zavádění nových technologií, často se více soustředí na snižování nákladů a méně na efektivitu,“ uvedl Bregulla v berlínském kongresovém centru. „Respondenti považují umělou inteligenci za nástroj přispívající k jejich odlišení na trhu.“

To je evidentní ze spektra projektů, které jsou u těchto firem buď již dokončené, nebo probíhají. Implementace je nejvyšší formou výzkumu a vývoje, když se kognitivní technologie kombinují s 3D tiskem za účelem rychlého prototypování a testování. Díky prediktivní analýze, která je typickým znakem těchto technologií, dochází k vysoké míře implementace i v oblastech provozu a údržby.

Podpora se odráží také v rozpočtech na IT, když respondenti uvádějí, že jejich firmy budou v roce 2019 na projekty umělé inteligence věnovat 0,5 % obratu. V průmyslu, který běžně vyhrazuje na IT zhruba 2 % ročních tržeb, to představuje významný závazek.

„Míra úspěšnosti a spokojenost s projekty zaměřenými na umělou inteligenci je velmi vysoká,“ připomněl DaleRickert, globální ředitel série konferencí IoTW. Celkem 95 % respondentů, kteří projekty dokončili, dosáhlo cílů, jež si stanovili ve fázi plánování. 

Umělá inteligence přináší vyšší efektivitu

Široký záběr projektů a obchodní cíle se dotýkají oblastí, jako je zvyšování efektivity, lepší řízení vztahů se zákazníky a přidávání nových funkcí do produktů a služeb. Firmy rovněž implementují umělou inteligenci za účelem plánování podnikových zdrojů, zvyšování podnikové flexibility a rychlejšího reagování na změny tržních a obchodních podmínek.

Umístění těchto projektů, které sahá od datových center až po výrobní linky, dokazuje schopnost umělé inteligence snižovat náklady a zvyšovat efektivitu v hlavních i periferních provozech. Část respondentů průzkumu využívá umělou inteligenci na okraji, kde jsou shromažďována data a prováděny příkazy, zatímco ostatní ji využívají v datovém centru, kde se nachází výpočetní a analytická kapacita pro strojové učení.

I když je v současnosti implementací na okraji zhruba třetina, respondenti očekávají, že se tento poměr do roku 2030 zvýší zhruba na polovinu. Odhad navýšení využívání umělé inteligence v datových centrech za stejné časové období o 15 % znamená, že s rostoucím počtem projektů umělé inteligence zůstane normou hybridní strategie jejich využívání. Starší IT systémy vyžadují dvoustranný přístup – téměř polovina respondentů uvádí, že implementaci modelů umělé inteligence brzdí nedostatečné množství a kvalita dat. Podle respondentů je rovněž nutno před zaváděním řešit také nedostatky v oblasti správy dat a podnikové architektury.

„Protože algoritmy jsou jen tak dobré jako data, která jimi procházejí, schopnost generovat čistá data napříč hodnotovým řetězcem je něčím, co musejí výrobci zvažující umělou inteligenci řešit,“ konstatoval Bregulla a označil data za „klíčový faktor úspěchu při plánování zavádění umělé inteligence“. 

Rick Butler je autor tohoto článku pro Control Engineering Polsko. Upravil Mark T. Hoske, obsahový ředitel, Control Engineering, CFE Media, Tato e-mailová adresa je chráněna před spamboty. Pro její zobrazení musíte mít povolen Javascript..