UMĚLÁ INTELIGENCE

Používejte Inteligenci s rozumem

Autor: Jiří Bavor, ředitel pro oblast průmyslu české pobočky společnosti Atos

3 otázky mezi drahou hračkou a úspěšným AI nástrojem
 

V přístupu k AI se u zákazníků setkávám se dvěma extrémy. První je bezmezné nadšení. Klienti přicházejí, že chtějí AI, protože je to moderní, všichni ostatní již umělou inteligenci mají, a hlavně to bude dobře vypadat v našem PR. Na druhé straně jsou lidé přesvědčení, že žádnou novinku nepotřebují. Bez AI se obešli doteď a v takovéto inovaci nevidí potenciál. 

V obou případech existuje stejný osvědčený postup – pohlížejte na AI jako na každou jinou výrobní technologii. Vaším cílem není mít novou hračku, ale vydělat peníze. Proto je nutné prozkoumat fungování, procesy a produkty, abychom našli místo, kde bude mít AI skutečný přínos. 

Než vytvoříme projekt, musíme si položit tři otázky:

• Co to umí? Jak to pomůže zvýšit hodnotu nebo kvalitu našeho výrobku nebo služby pro našeho zákazníka? 
• Kolik to stojí? Jaké jsou náklady a návratnost? Jak to pomůže snížit naše náklady nebo zvýšit náš profit? 
• Kdy to můžu mít? Kdy to bude reálně nasazené do rutinního provozu? Pomůže to našemu zákazníkovi? Ovlivní to rychlost výroby a dodání, a tedy spokojenost zákazníka?

Jakmile známe odpovědi na tyto otázky, máme jasno také ve skutečném přínosu AI inovace. Jinými slovy, našli jsme hranici, která dělí „buzzword“ od řešení s reálnou hodnotou.

Malý krok pro AI, velký skok pro firmu

Skutečně úspěšný AI projekt v průmyslové praxi funguje jako každá jiná výrobní technologie. Má jasný přínos, měřitelnou návratnost, a především odvádí spoustu užitečné mravenčí práce. 

V rámci Skupiny Atos máme rozsáhlé zkušenosti s aplikací umělé inteligence v nejrůznějších oborech – od výrobních linek přes administrativní zázemí, u lokálních značek i nadnárodních koncernů. Vybral jsem pro vás pět příkladů, kde inteligence použitá s rozumem přináší skvělé výsledky. Třeba vás inspirují k tomu, jak AI využít pro konkurenční výhodu a vyšší dlouhodobý zisk.

Kontrola kvality

Zatímco člověk se při monotónní práci výstupní kontroly rychle unaví a jeho pozornost poleví, automat dohlíží na kvalitu v konstantní (čti: vysoké) úrovni po celou směnu. Náš Quality Inspector zrychluje kontrolu v průměru o 90 % při přesnosti detekce přesahující 99 %. Obsahuje předem připravené AI modely pro vizuální kontrolu kvality, které lze snadno nejen škálovat, ale také zlepšovat prostřednictvím strojového učení (Machine Learning). Využívají ho nejen naši klienti z řad automobilek, zbrojařských firem, letectví nebo keramiky.

Prediktivní řízení kvality
 

Jsou obory, kdy je zjištění závady až při výstupní kontrole příliš pozdě a je třeba zasáhnout co nejdříve během procesu. Typicky jsou to provozy zpracovávající suroviny od polotovaru, resp. dávky nebo várky. Může to být výroba pneumatik, ale také pivovarnictví, potravinářství nebo farmacie.

V rámci Skupiny Atos jsme vyvinuli predikční nástroj kontroly kvality, který kombinuje data o surovinách ze systému SAP s reálnými hodnotami z výrobní linky získanými prostřednictvím IoT. Poskytuje predikce výsledků laboratorního testování vzorků v řádu sekund místo hodin. Díky tomu lze šarže s konkrétní mírou nekvality stáhnou ještě v počátku výrobního procesu. Likvidace nekvalitní várky v počátku výroby tak vyjde firmu řádově levněji než odhalení nekvality až na výstupní kontrole, nebo dokonce stahování vadné šarže za nežádoucí publicity z obchodního řetězce nebo dokonce od koncových zákazníků.

Prediktivní údržba
 

Odstranění potenciální závady ještě předtím, než k ní dojde, není sci-fi. Už několik let je realitou, s níž se setkáváme každý den. Automobily se připomínají s výměnou oleje, chytré klimatizace se dožadují výměny filtru a dezinfekce, kávovary si říkají o odvápnění. 

Umělá inteligence nám dovoluje takto včas zasahovat v ještě větším, průmyslovém měřítku. V kombinaci s daty získanými z čidel a strojovým učením dokážeme rozeznat, kdy se výrobní technologie blíží ke kritickému bodu vyžadujícím údržbu, opravu nebo výměnu. Díky napojení do podnikového systému, např. SAP Plant Maintenance, je pak snadné naplánovat například odstávku pro servisní zásah v době, kdy to co nejméně ovlivní chod provozu.

Automatizované zpracování faktur
 

Jak jsem už zmínil, umělá inteligence je skvělá na mravenčí, monotónní práci. Vedle optické kontroly kvality je to také příjem a zpracování faktur. Nekonečné papírování plné zaměnitelných čísel je živnou půdou pro chybování. 

Pro jednoho českého klienta jsme na míru vytvořili AI robota, který se stará o faktury. Vyhledává si je ve sdílené emailové schránce, „přečte“ si je a předá do SAP k dalšímu zpracování. Lidský zaměstnanec se do tohoto procesu dostane jen v případě, kdy automat najde chybu nebo fakturu, se kterou si neví rady. Což je přibližně 0,5 % všech případů. S ohledem na úsporu „živé“ pracovní síly se nástroj splatil za dva měsíce.

Chytřejší technická podpora
 

Kolik servisních manuálů, návodů k obsluze nebo popisu interních procesů potřebujete pro vaše zaměstnance nebo zákazníky? Nespíš se bude jednat o stovky. Navíc budou rozprostřené napříč celou firmou od údržby přes IT až po HR. Umělá inteligence vám umožní je mít přehledně na jednom místě – a především – nemusíte je číst, stačí položit jednoduchý dotaz.

Nástroj TechBuddy je skvělý pomocník tam, kde záleží na předávání znalostí. Agreguje nejrůznější zdroje od technické dokumentace přes produktové katalogy po diskuzní fóra a interní osvědčené postupy. Vše je snadno a rychle přístupné přes jedno přehledné rozhraní. Navíc se umí učit z předchozích „ticketů“. Pracovník podpory tak například nemusí aplikovat kompletní diagnostickou/servisní proceduru, ale může použít zákrok, který se osvědčil v minulosti. Výhodou AI asistenta TechBuddy je i odbourání jazykové bariéry. Váš český technik už nemusí umět francouzsky, aby dokázal zprovoznit belgickou výrobní linku. Schopnosti tohoto řešení nejlépe ilustruje fakt, že Evropská komise si ho vybrala, aby se stal srdcem a mozkem technické podpory pro více než 50 000 jejích zaměstnanců.