Czym jest przemysłowa sztuczna inteligencja™? Szczegółowe omówienie

Zastosowania przemysłowej sztucznej inteligencji

Przemysłowa sztuczna inteligencja jest już z powodzeniem wykorzystywana w niektórych sektorach. Do jej kluczowych zastosowań zaliczamy takie branże jak:

• Produkcja: Sztuczna inteligencja jest używana do automatyzacji linii produkcyjnych, zapewniając kontrolę jakości poprzez wykrywanie wad oraz optymalizację łańcuchów dostaw. Analiza danych w czasie rzeczywistym pozwala producentom przewidywać potrzeby w zakresie konserwacji, aby uniknąć kosztownych przestojów.
• Energetyka i przedsiębiorstwa użyteczności publicznej: W sektorze energetycznym przemysłowa sztuczna inteligencja pozwala wydajniej zarządzać zasobami, prognozując zapotrzebowanie na energię, optymalizując wydajność elektrowni i umożliwiając konserwację predykcyjną infrastruktury krytycznej.
• Lotnictwo i obrona: Sztuczna inteligencja zwiększa efektywność operacyjną i bezpieczeństwo dzięki konserwacji predykcyjnej i analizie danych w czasie rzeczywistym.
• Sektor konstrukcyjno-budowlany: Sztuczna inteligencja optymalizuje proces zarządzania projektami, alokację zasobów i monitorowanie kwestii dotyczących bezpieczeństwa.
• Telekomunikacja: Sztuczna inteligencja zwiększa wydajność sieci, a także usprawnia obsługę klienta i konserwację predykcyjną.

Technologie, na których bazuje przemysłowa sztuczna inteligencja

Przemysłowa sztuczna inteligencja opiera się na połączeniu zaawansowanych technologii, z których każda ma kluczowe znaczenie dla jej skuteczności:

• Uczenie maszynowe i uczenie głębokie: Są to technologie sztucznej inteligencji, które umożliwiają systemom uczenie się dzięki wykorzystaniu danych, doskonalenie się z biegiem czasu i tworzenie prognoz w oparciu o dane, zwiększając efektywność procesów przemysłowych.
• Internet rzeczy (IoT): Urządzenia IoT gromadzą ogromne ilości danych z maszyn i systemów, które są następnie analizowane przez sztuczną inteligencję w celu optymalizacji procesów, redukcji odpadów oraz poprawy produktywności.
• Robotyka i automatyzacja: Robotyka jest sercem przemysłowej sztucznej inteligencji, ponieważ umożliwia automatyzację zadań – od linii montażowej po kontrole jakości.
• Obliczenia brzegowe: Obliczenia brzegowe przyspieszają proces podejmowania decyzji przez systemy sztucznej inteligencji dzięki lokalnemu przetwarzaniu danych, eliminując konieczność polegania na usługach chmurowych, co ma kluczowe znaczenie w przypadku zadań wymagających szybkiego wykonania.

Wpływ przemysłowej sztucznej inteligencji na działalność firm

• Wzrost wydajności: Automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji pozwala zredukować liczbę błędów ludzkich, przyspieszyć produkcję i poprawić ogólną efektywność operacyjną.
• Konserwacja predykcyjna: Sztuczna inteligencja jest w stanie analizować dane sprzętu w celu przewidywania awarii przed ich wystąpieniem, co skraca czas przestojów i pozwala uniknąć kosztownych napraw.
• Personalizacja: Sztuczna inteligencja umożliwia producentom wprowadzenie bardziej elastycznych modeli produkcji, które pozwalają na dokładniejszą personalizację i szybsze reagowanie na zmiany rynkowe.

Wyzwania związane z wdrażaniem przemysłowej sztucznej inteligencji

Pomimo ogromnego potencjału wdrażanie przemysłowej sztucznej inteligencji wiąże się z różnymi wyzwaniami. Są to między innymi:

• Gromadzenie i przetwarzanie danych: Przemysłowa sztuczna inteligencja w dużej mierze polega na przetwarzaniu ogromnych ilości zaawansowanych danych. Wielu firmom gromadzenie, organizowanie i analizowanie tych danych sprawia znaczne trudności.
• Integracja ze starszymi systemami: Starsze systemy przemysłowe mogą nie być zgodne z nowoczesnymi technologiami wykorzystującymi sztuczną inteligencję, co może stanowić barierę dla ich wdrożenia.
• Umiejętności pracowników: Transformacja w kierunku działalności opartej na sztucznej inteligencji wymaga nowych umiejętności, co oznacza, że firmy muszą inwestować w przeszkolenie pracowników.
• Kwestie bezpieczeństwa i prywatności: W miarę gromadzenia i analizowania coraz większej ilości danych ochrona przed cyberzagrożeniami nabiera priorytetowego znaczenia.

Wnioski z badań

Badania IFS, globalnego dostawcy oprogramowania w chmurze dla przedsiębiorstw, wykazały, że kierownictwo oraz zarządy spółek „dały się przekonać sztucznej inteligencji”, lecz organizacje mają trudności ze spełnieniem oczekiwań na poziomie operacyjnym. Nowe globalne badanie przeprowadzone wśród 1700 osób na stanowiskach decyzyjnych zatytułowane „Przemysłowa sztuczna inteligencja: nowa granica produktywności, innowacji i konkurencyjności” wykazało, że czynnikami utrudniającymi realizację możliwości płynących ze sztucznej inteligencji są technologie, procesy i umiejętności. Połowa respondentów utrzymuje optymistyczne przekonanie, że zastosowanie odpowiedniej strategii w zakresie sztucznej inteligencji pozwoli wykorzystać jej wartość w ciągu następnych dwóch lat – a jedna czwarta jest zdania, że uda się to już w następnym roku.

Przyszłość przemysłowej sztucznej inteligencji

Nadeszła już nowa rewolucja przemysłowa, której siłą napędową jest przemysłowa sztuczna inteligencja. Ta rewolucja nie tylko doprowadzi do zmian w organizacjach, lecz także wyzwoli ogromny potencjał ich pracowników. Coraz większą popularność zyskują nowe koncepcje, takie jak cyfrowe bliźniaki oparte na sztucznej inteligencji, które tworzą wirtualne repliki systemów fizycznych, umożliwiając firmom symulowanie procesów i prognozowanie wyników z większą dokładnością. Systemy autonomiczne będą w jeszcze większym stopniu stymulować transformację w przemyśle, wyznaczając nowe granice możliwości w kwestii produkcji, logistyki i nie tylko.

Podsumowanie

Przemysłowa sztuczna inteligencja przestała być futurystyczną koncepcją, ponieważ już dziś dokonuje przemian w przemyśle. Przemysłowa sztuczna inteligencja umożliwia firmom szybsze wprowadzanie innowacji i bardziej inteligentne działanie poprzez automatyzację złożonych zadań, poprawę wydajności i skuteczne analizy predykcyjne. Jednak aby w pełni wykorzystać jej potencjał, organizacje muszą sprostać wyzwaniom dotyczącym danych, integracji, umiejętności i bezpieczeństwa. W miarę rozwoju technologii, przemysłowa sztuczna inteligencja bez wątpienia stanie się kluczowym czynnikiem prowadzącym do sukcesu w przemyśle w nadchodzących latach.