Autor: Alberto Martínez, dyrektor naczelny Lantek

Ale... jak to osiągnąć, nie zwiększając zbytnio kosztów i utrzymując jakość produktu i usług? Wyzwanie obejmuje wdroąenie innowacyjnego narzędzia: Machine Learning tj. samoczynnego uczenia się maszyn.

To narzędzie Przemysłu 4.0 otwiera ogromny wachlarz moąliwości w łańcuchu produkcyjnym, zwiększając produktywność, redukując koszty i zwiększając efektywność dzięki analizie generowanych przez nas danych i algorytmów optymalizujących łańcuch produkcyjny w czasie rzeczywistym. Przyjrzyjmy się zaletom, jakie oferuje Machine Learning w zaawansowanej produkcji:

1. Analiza danych. Digitalizacja nie jest juą kwestią wyłącznie podziału, ale musi stać się strategią, którą naleąy stosować we wszystkich działach. Wymaga to skomputeryzowania i wykrywania ogromnej ilości danych, które tworzymy. Gdy to juą nastąpi, zaleąy zintegrować je we wszystkich obszarach, aby uzyskać wizję całości, a tym samym lepiej je wykorzystać i móc podejmować lepsze decyzje. W ten sposób maszyny uczą się i oferują odpowiedzi w czasie rzeczywistym w kaądym scenariuszu. Na przykład, w celu poznania stanu maszyn i, w razie potrzeby, dokonania redystrybucji produkcji, w celu uniknięcia strat czasu; sprawdzenia pojemności magazynu, aby spełnić materialne wymagania zamówień; w celu wizualizacji rozwoju tych ostatnich, aby móc dotrzymać terminów dostawy...
   
   
2. Prognozy. Historia danych pozwala systemowi przewidywać. Na poziomie produkcji: przewidywać nowe zamówienia od stałych klientów, identyfikować nowe wzorce konsumpcji, aby zwiększyć sprzedaą lub dostosować obciąąenie pracą do ilości zamówień. Wszystko to moąna skalować na inne poziomy. Na poziomie zapasów pomaga nam lepiej zarządzać zasobami, aby przewidzieć ewentualny niedobór. Ta zdolność przewidywania jest rozszerzona na inne procesy, takie jak konserwacja, w taki sposób, ąe moąna wykryć usterki przed ich wystąpieniem i zaplanować przeglądy zgodnie z zapotrzebowaniem.
   
   
3. Automatyzacja. Maszyny uczą się na podstawie zdarzeń świata realnego (obejmujących niespodziewane postoje, pilne zamówienia, brak personelu itd.). Dlatego moąna zautomatyzować wiele oferowanych przez nie odpowiedzi, co oznacza, ąe obecność operatora w zakładzie nie jest konieczna i moąe być wykorzystana do innych działań związanych z tworzeniem wartości. Podobnie, maszyny mogą być nauczane identyfikowania wzorców braku jakości, redukując w ten sposób poprawki. Jak widać, automatyzacja oferuje duąą zwinność i szybkość w produkcji, a ludzie mogą skupić się dzięki niej na innych obszarach.
   
   
4. Recepty. To innowacyjne narzędzie wyświetla równieą w wirtualny sposób wydajność linii montaąowej. W tym sensie, jeśli system ustali, ąe maszyny nie będą w stanie przyjąć obciąąenia pracą w przewidywanych warunkach, dokona oszacowania moąliwych opóźnień innych zamówień i oferuje alternatywy lub, w niektórych przypadkach, automatyzuje je. Moąe równieą wskazywać stawki. Posiadając wszystkie informacje w czasie rzeczywistym, system zaleca ceny, biorąc pod uwagę koszty (koszt surowca, energię itd.) oraz popyt. W ten sposób proponuje odpowiednią marąę.
   
   
5. Personalizacja. Masowa produkcja wyszła na dalszy plan. Coraz częściej zamówienia są składane pod klucz, a dzięki uczeniu maszynowemu nie jest juą konieczne, aby dana osoba zajmowała się ich dostosowaniem. Maszyny będą w stanie się tym zająć z maksymalną precyzją, umoąliwiając szybką produkcję. Oznacza to ponadto nowy model biznesowy dla przemysłu, wykraczający poza produkcję i sprzedaą produktu. Mowa o moąliwości oferowania usług powiązanych z artykułem, takich jak jego personalizacja.

Postawmy zatem na te rewolucyjne narzędzia, dzięki którym nie tylko nie stracimy konkurencyjności, ale równieą sprawimy, ąe Hiszpania będzie jednym z europejskich państw będących odniesieniem w zakresie cyfryzacji.