Nowe perspektywy poprzez wykorzystanie AI w zarządzaniu firmą

Systemy ERP z AI wznoszą przemysł produkcyjny na nowe wyżyny cyfryzacji

Już dzisiaj mobilne roboty samodzielnie poruszają się po halach produkcyjnych. Maszyny przeprowadzają kontrolę jakości podczas procesu produkcyjnego, a instalacje na bieżąco optymalizują zużycie energii. Potencjał AI i robotyki dla przemysłu jest ogromny. Dzięki tym technologiom możliwe jest budowanie przewagi nad konkurencją poprzez wzrost wydajności, elastyczności i niezawodności produkcji.

Na podstawie czterech przykładów prezentujemy, jakie są możliwości wykorzystania AI w systemach ERP, nie tylko przez zarząd najwyższego szczebla, ale w obrębie najbardziej podstawowych procesów produkcyjnych.

Redukcja nakładów w zakresie serwisu u klienta

Gdy klient zgłasza awarię maszyny, na diagnozę i możliwe rozwiązanie problemu jest zwykle bardzo mało czasu. Oczekiwania w stosunku do serwisu są bardzo wysokie. Tym bardziej, że pracownicy serwisu często są zdani na wsparcie kolegów z działu konstrukcji, którzy pomagają w identyfikacji usterki i wskazują możliwe rozwiązania. Często skutkuje to blokadą wielu zasobów i utratą czasu, który po stronie klienta oznacza zastój w produkcji i ogromne straty.

Szybszą pomoc może zaoferować rozwiązanie serwisowe wspierane przez AI w systemie ERP. Centralny portal wiedzy umożliwia bezpośredni dostęp do wszystkich dokumentów serwisowych, kompletnej dokumentacji maszyny i ogółu informacji zebranych w podobnych zgłoszeniach serwisowych. Za pomocą połączenia z systemem zarządzania dokumentami udostępniane są informacje z zakresu konstrukcji. Ale też serwisu oraz wiedza fachowa techników zapisana w formie artykułów. System ERP wspierany przez sztuczną inteligencję stanowi tym samym cyfrowy węzeł integrujący wszystkie dane i procesy. W ten sposób naprawy i akcje serwisowe mogą zostać przeprowadzone szybciej lub nawet predykcyjnie. Predykcyjnie, czyli zanim powstanie konkretny zastój lub awaria. Dodatkowo poprzez bezpośredni dostęp do wiedzy fachowej w portalu wiedzy, klienci mogą w wielu przypadkach samodzielnie poradzić sobie z awarią maszyny.

Zastosowanie efektywnego trio: robotyka, AI i ERP

Stosowanie robotów współpracujących w produkcji jest coraz bardziej rozpowszechnione. Przyczyną są stosunkowo niskie koszty i nakłady pracy związane z programowaniem i integrowaniem takich robotów do istniejących procesów. Coraz częściej są to również roboty mobilne i sterowane autonomicznie, które sprawdzają się przy wielu różnorodnych czynnościach. Od robotów montażowych i spawalniczych, do tzw. Autonomous Mobile Robots towarzyszących pracownikom na każdym kroku, stosowanych np. w rolnictwie. Odpowiedzialność za sterowanie takimi robotami może z powodzeniem zostać przekazana bezpośrednio do systemu ERP. Perspektywicznie interakcje w czasie rzeczywistym z najróżniejszymi rodzajami fizycznych robotów w różnych procesach produkcyjnych będą należały do kluczowych zadań systemu ERP.

Również AI jest coraz intensywniej wykorzystywana w zakresie robotyki i w obszarze Internetu rzeczy (IoT). Na przykład podczas samooptymalizacji, przy sterowaniu autonomicznym lub w komunikacji pomiędzy maszynami i ludźmi. Należy przy tym podkreślić, że efektywne nadzorowanie i sterowanie pojedynczych robotów lub zespołu robotów odbywające się poprzez IIoT jest możliwe tylko przy wykorzystaniu danych z systemu ERP.

Ponadto, dzięki integracji w zakresie robotyki i IoT lub IIoT możliwe jest kształtowanie nowych modeli biznesowych. Przykładowo rozliczania usług przeprowadzanych przez roboty według reguły Pay-per-Use lub nawet z uwzględnieniem konkretnych wyników produkcyjnych. System ERP gwarantuje w tym zakresie odwzorowanie odpowiednich procesów dla takiego modelu biznesowego. Poprzez platformę cyfrową klienci mają bezpośredni dostęp do informacji o zdolnościach produkcyjnych robotów montażowych lub drukarek 3D. Dlatego mogą bezzwłocznie zaplanować i przekazać odpowiednie zlecenie oraz otrzymać potwierdzenie od systemu.

Optymalizacja funkcjonowania urządzeń wspierana przez sztuczną inteligencję

Na tym nie kończą się możliwości AI. Kolejnym przykładem zastosowania jest nadzorowanie i modelowanie wykorzystania urządzeń w celu optymalizacji ich ogólnej efektywności (OEE = Overall Equipment Effectiveness). Narzędzia AI analizują ogromne ilości danych pochodzących z systemów wykorzystywanych przez maszyny połączone z systemem ERP i IoT. Umiarkowane koszty wykorzystania IoT umożliwiają wielu przedsiębiorstwom przemysłowym kontrolowanie setek wartości pomiarowych maszyn danej linii produkcyjnej w czasie rzeczywistym. Te ogromne masy danych są podstawą dla algorytmów uczenia maszynowego (ang. machine learning). Ułatwia to wgląd w dane zakładowe, takie jak czas produkcji, wydajność i jakość produktów.

Inteligentne zarządzanie magazynami i planowanie produkcji

Również w zakresie zarządzania magazynami i planowania produkcji możliwe jest czerpanie wymiernych korzyści ze stosowania AI. Przykładem może być udostępnianie i transfer materiałów i produktów w obrębie magazynu. Za pomocą AI możliwe jest jednoczesne analizowanie danych zamówień, danych z produkcji i z systemów magazynowych. Na ich podstawie optymalizacja wykorzystania dostępnych magazynów. Ponadto możliwe jest dopasowywanie ustawień konfiguracji i procesów planowania produkcji do aktualnego zapotrzebowania.

Już w fazie planowania w skali makro można przewidzieć, ile produktów będzie musiało zostać wykonanych w określonym czasie. Dzięki temu pozyskiwane są dodatkowe informacje dotyczące popytu na określone produkty. Inteligentne planowanie poszczególnych etapów produkcji pozwala na reagowanie na dynamiczne zmiany stanu zleceń.

Wniosek: System ERP wspierany przez AI jest osią transformacji cyfrowej

Nie jest tajemnicą, że poprzez stosowanie AI cały przemysł doświadcza ogromnych przemian. To doskonale widoczne jest w małych i średnich przedsiębiorstwach produkcyjnych. AI odgrywa przy tym decydującą rolę w zakresie planowania zapotrzebowania, w projektach IIoT, czy przy cyfryzacji łańcuchów dostaw, ponieważ poprzez wyspecjalizowane narzędzia pozwala przykładowo na określenie skutków niedoborów dostaw czy zmieniających się cen i jest w stanie zaproponować alternatywne rozwiązania w konkretnych sytuacjach.

Ponadto system ERP wspierany przez AI może analizować dane z najróżniejszych źródeł w nieosiągalnym dotychczas tempie. Autonomicznie sterowanie i optymalizowane procesy pobierają wszystkie dane z centralnego systemu (tzw. Single Source of Truth), który jest podstawą do tworzenia nowych projektów w zakresie cyfryzacji i nowych, rentownych modeli biznesowych. Dlatego nie należy zwlekać z realizacją transformacji cyfrowej, by jak najszybciej skorzystać z możliwości oferowanych przez inteligentny system ERP.