Menu Zavřít

V Aikitu opravují „chyby z budoucnosti“. Díky AI umí předpovědět výpadky ve výrobě

18. 9. 2024
Doba čtení: 3 minuty
Autor: Aikit Digital
  • Výpadky ve výrobě stojí firmy po celém světě 1,5 bilionu dolarů ročně, což je v průměru 11 procent jejich příjmů
  • Mezi nejčastější příčiny neplánovaných odstávek patří problémy při automatizaci výroby, jako jsou potíže s komunikací mezi servery nebo nesprávná data
  • S předcházením těmto chybám může pomoci prediktivní údržba, kdy umělá inteligence odhaluje problémy dříve, než k nim reálně dojde

Jednou nejde internet, podruhé elektřina, pak se rozbije robot. Výpadky ve výrobě stojí firmy globálně více než bilion dolarů ročně. A i když se většina podnikatelů zvládla poučit z minulých let a jednotlivých incidentů ubývá, tak oproti roku 2020 stojí firmy každá hodina neplánovaného prostoje dvojnásobek, zatímco výpadky jako takové se navíc prodlužují. Což souvisí hlavně s postupně pokračující automatizací výrobních procesů.

„Věcí, které se mohou pokazit a zpomalit nebo zastavit celou výrobu, je spousta. Automatická výroba je řízená počítači, takže tu mluvíme například o chybách, jako jsou selhání komunikace mezi řídicími jednotkami, výpadky po aktualizacích serverů, ztráty dat nebo chybné hodnoty z různých čidel. I drobná odchylka na začátku výrobního procesu může vést ke kritickým problémům v pozdějších fázích. Chyby ale dělají i lidé, když třeba omylem smažou důležitá nastavení. To je těžko předvídatelné a k řešení takových chyb potřebujete expertní znalosti,“ vysvětluje Antonín Boháč, šéf consultingu v Aikit digital.

Outstream Placeholder

Prevence a odstraňování chyb je Boháčův denní chleba. Problém pro řadu společností totiž představuje už samotný proces automatizace, se kterým jim pomáhají právě společnosti, jako je Aikit.

Vysoké sázky

Celosvětově podle průzkumu McKinsey z roku 2022 firmy očekávají, že do automatizace výroby investují během následujících pěti let až čtvrtinu svého kapitálu. Slibují si od ní zkvalitnění a zefektivnění své činnosti po všech stránkách – i za cenu toho, že tak podstupují nemalé riziko.

V segmentu rychloobrátkového spotřebního zboží totiž stojí firmu hodinový výpadek výroby více než 900 tisíc korun, zatímco v automobilovém průmyslu si hodinová odstávka linky vybere téměř 47 milionů, uvedla loni společnost Siemens. A vypočítala také, že za rok 2023 přišly firmy z Fortune Global 500 (žebříček 500 největších korporací na světě, založený na výsledcích ročních obratů – pozn. red.) na pauzách ve výrobě dohromady o bezmála 1,5 bilionu dolarů, tedy přibližně 11 procent svých ročních příjmů. Co s tím?

Předpovídání budoucnosti není sci-fi

Vyhnout se odstávkám výroby pomáhá prediktivní údržba, domnívá se Boháč. Jedná se o soubor systémů, které pomocí AI předpovídají, kde hrozí největší problémy. Vedení firem tak může zareagovat na chyby ještě dřív, než k nim dojde, jako ve sci-fi filmu.

Český AIKIT působící v oblasti robotizace a umělé inteligence si vloni dokráčel pro 133milionový obrat, věří mu v Siemensu i Škodovce
Přečtěte si také:

Český AIKIT působící v oblasti robotizace a umělé inteligence si vloni dokráčel pro 133milionový obrat, věří mu v Siemensu i Škodovce

Prediktivní údržba většinou stojí na využití systému IoT (Internet of Things, známý například z chytrých domácností) a na pokročilých datových analýzách probíhajících v reálném čase. K předpovídání problémů je potřebné, aby byly na různých přístrojích ve fabrice umístěny senzory, které je propojují a neustále odesílají data do centrálního podnikového systému. Tak stroje a produkty získají svá digitální dvojčata, na kterých se potenciální chyby simulují, samozřejmě opět v reálném čase.

„Nástroje pro monitorování stavu zařízení a jejich následnou prediktivní údržbu budou hrát čím dál větší roli, zejména když náklady na neplánované výpadky tak drasticky narůstají. I v jejich případě ale potřebují firmy experty, kteří umějí dostupná řešení aplikovat na jejich infrastrukturu nebo vytvořit nástroje na míru,“ shrnuje Boháč.

WT100

Důvěra k automatizaci roste

Nutno zdůraznit, že za některé potíže si ředitelé podniků a IT pracovníci mohou sami svou vlastní neochotou aktualizovat systémy a používáním mixu nesourodých řešení pro každou jednotlivou část výroby a managementu. „Díky technologii prediktivní údržby víte, že se zařízení rozbije, s předstihem dní až týdnů. Než aby si management firem nechal schválit rozpočet na inovace, má ale tendenci zůstávat u zastaralé reaktivní údržby,“ popisuje Boháč.

Pozitivní zpráva je, že v loňském roce výrobci zaznamenali v průměru o 23 procent méně neplánovaných výpadků výroby než těsně po konci pandemie. A také že roste důvěra k automatickým nástrojům, a to včetně těch, jež nechávají část práce právě na umělé inteligenci.

  • Našli jste v článku chybu?