Výrobci čelí rostoucímu tlaku na zvyšování efektivity, snižování prostojů a podporu inovací při současném přizpůsobování se měnícím se požadavkům trhu. Umělá inteligence hraje transformační roli v modernizaci výrobních procesů - od prediktivní údržby a inteligentní automatizace až po optimalizaci v reálném čase. Strategickou integrací AI mohou výrobci zvýšit produktivitu a zajistit si dlouhodobý úspěch v stále digitálnějším a automatizovanějším průmyslovém prostředí.
Typické rozdělení nákladů ve výrobě (COGM) zahrnuje tři hlavní složky. První jsou přímé materiály, tedy náklady na suroviny a komponenty přímo použité při výrobě konečných produktů, včetně surovin, součástek a obalových materiálů. Druhou složkou je přímá práce zahrnující mzdy a platy pracovníků přímo zapojených do výrobního procesu, včetně dělníků na výrobní lince a manažerů dohlížejících na výrobu. Třetí složkou jsou výrobní procesy a režie, které zahrnují nepřímé náklady spojené s výrobním procesem, jako jsou nepřímé materiály, nepřímá práce, energie, nájem výrobních zařízení a odpisy výrobního vybavení.
Celkové náklady na výrobu jako procento tržeb jsou klíčovým ukazatelem pro hodnocení výrobní efektivity. Se širokou dostupností technologií AI v různých aspektech výroby získají společnosti, které AI efektivně využívají, významnou konkurenční výhodu.
V oblasti snižování nákladů na přímé materiály hraje AI významnou roli. Optimalizovaný výběr materiálů funguje tak, že AI analyzuje vlastnosti materiálů, náklady a dostupnost, což umožňuje výrobcům vybrat nejefektivnější a nejudržitelnější materiály. Zároveň prediktivní prognóza poptávky využívá nástroje AI k analýze historických dat, tržních trendů a ekonomických ukazatelů pro přesné předpovědi poptávky, což umožňuje optimalizovat úrovně zásob.
Při snižování nákladů na přímou práci se uplatňuje robotická automatizace procesů (RPA), kdy roboty řízené AI provádějí opakující se úkoly s vysokou přesností a rychlostí, což snižuje náklady na pracovní sílu a zvyšuje produktivitu. Optimalizace pracovní síly probíhá pomocí AI platforem, které analyzují údaje o výkonu a poskytují personalizované vzdělávací cesty, což snižuje náklady na školení a zlepšuje efektivitu. Chytré plánování využívá AI k optimalizaci pracovních rozvrhů na základě prognóz poptávky a dostupnosti, zajišťuje efektivní přidělování práce a snižuje náklady na přesčasy. Důležité je poznamenat, že AI by měla doplňovat lidské pracovníky, nikoli je nahrazovat, což umožní zaměstnancům soustředit se na úkoly s vyšší hodnotou.
Snížení nákladů na výrobní proces a režii se dosahuje několika způsoby. Optimalizace designu využívá AI algoritmy ke zkoumání širokých možností designu a generování optimálních konfigurací produktů. Rychlé prototypování pomocí AI urychluje fázi prototypování generováním a testováním návrhů ve virtuálních prostředích. Senzorově řízená výroba umožňuje optimalizovat různé aspekty výroby pomocí AI technik pracujících s daty ze senzorů. Prediktivní údržba využívá AI systémy k analýze dat ze strojů pro předpověď potenciálních poruch, což snižuje prostoje a náklady na údržbu. Kontrola kvality pomocí inspekčních nástrojů využívajících počítačové vidění identifikuje vady přesněji než lidské inspekce. Automatizovaný komplexní pohled na procesy poskytuje agenturní AI, která transformuje obchodní procesy propojováním souvislostí, které nejsou pro lidi zřejmé. Optimalizace energie je zajištěna tím, že AI monitoruje a reguluje spotřebu energie, zajišťuje, že stroje pracují na své nejefektivnější úrovni.
Modernizace pomocí AI transformuje výrobní prostředí a umožňuje společnostem zvyšovat efektivitu, snižovat prostoje a podporovat inovace. Strategickou integrací AI technologií mohou výrobci zefektivnit provoz, zlepšit odolnost dodavatelského řetězce a urychlit vývoj produktů. Ačkoli existují výzvy, potenciální přínosy AI ve výrobě jsou značné a připravují společnosti na dlouhodobý úspěch ve stále digitálnějším průmyslovém prostředí. S vývojem výrobního sektoru budou lépe připraveny na navigaci tržních nejistot, splnění měnících se požadavků zákazníků a udržení konkurenční výhody ty společnosti, které přijmou modernizaci založenou na AI.
Klíčovým hráčem na trhu s indukčními pecemi je Inductotherm Group, který v České a Slovenské republice zastupuje ACESO Praha.
Zdeněk Veitz
Zdroj:
- https://industrytoday.com/harnessing-ai-to-modernize-manufacturing/