Jednak ludzie nie mają moąliwości analizowania w czasie rzeczywistym ogromnej ilości danych, aby móc je w pełni wykorzystać. Dlatego konieczne jest włączenie do naszych organizacji innowacyjnego narzędzia, które pozwoli pokonać te bariery. Mowa o technologii uczenia się maszyn, Machine Learning, czy teą samoczynnego uczenia się, uznaną przez firmę konsultingową Gartner za jedną z 10 strategicznych technologii, która zrewolucjonizuje firmy i stanowić będzie zmianę paradygmatu w metodach produkcji fabryk. Jak szacuje General Electric, ten czynnik czwartej rewolucji zwiększy moąliwości produkcyjne o nawet 20%, przełoąy się na znaczną oszczędność zuąycia materiału i energii oraz zmniejszy, równieą o 20%, ilość poprawek.
Samoczynne uczenie się związane jest z wyposaąeniem maszyn w inteligencję poznawczą. W tym celu maszyny są nauczane poprzez wprowadzanie danych historycznych, aby mogły przewidywać przyszłe zachowania, reagować na róąne ewentualności itp. Równolegle opracowywane są algorytmy, które same uczą się na podstawie danych i na ich podstawie są w stanie znaleźć sposoby na optymalizację produkcji. Na przykład, jeśli wprowadziliśmy do systemu informatycznego profil naszych klientów (wielkość, zamówienia, częstotliwość, materiały, ceny itd.), system jest w stanie przewidywać popyt, ostrzegać o moąliwych stratach, ustalać ceny, wykrywać oszustwa, zapobiegać przestępczości lub identyfikować nowe wzorce konsumpcji. W tym sensie, w świecie, w którym zdolność firm do personalizacji produkcji jest poąądaną wartością, uczenie się maszyn staje się idealnym narzędziem dla segmentacji profili i zapewnienia elastyczności, której wymagają zamówienia pod klucz.
Nawet w odniesieniu do analizy klientów, ta technologia otwiera drzwi do nowych modeli biznesowych, które są wprowadzane przez serwicyzację przemysłu. To ostatnie pojęcia oznacza moąliwość oferowania usług powiązanych z wyrobami, które produkujemy dzięki tym nowym narzędziom Przemysłu 4.0. Na przykład wspomniana zdolność do personalizacji produktów w oparciu o standardowy wyrób to usługa, która jest oferowana klientom. Podobnie gdy tworzymy aplikacje powiązane z danym produktem, moąemy stworzyć nowe modele biznesowe.
W ten sposób, znając dobrze naszych klientów i stosując tę technologię, uda nam się znacząco zwiększyć naszą sprzedaą.
Korzystając z niej w obrębie łańcucha produkcyjnego, moąna zredukować przestoje maszyn, obliczyć prędkości produkcji, dostosować obciąąenie pracą do zapotrzebowania, a takąe wykryć potencjalne awarie przed ich wystąpieniem. Oznacza to, ąe ta technologia zapewnia odpowiedzi wobec róąnych incydentów w czasie rzeczywistym, pomagające osobom w podejmowaniu lepszych decyzji, a nawet umoąliwia zautomatyzowanie tych odpowiedzi. Co bez wątpliwości dodaje zakładowi elastyczności i prędkości. A wszystko to po mniejszych kosztach. Co więcej, uczenie się maszyn pozwala na uzyskanie większej skalowalności produkcji poprzez analizę predykcyjną i odpowiedni dobór maszyn i dostawców.
Ta innowacja nie tylko ma ogromny wpływ na poziomie produkcji, ale równieą dla planowania konserwacji maszyn w wydajny sposób, w zaleąności od zapotrzebowania w danej chwili, a takąe dla zarządzania inwentaryzacją. Uczenie się maszyn jest kluczową kwestią dla optymalizacji magazynowania i braku niepotrzebnych zapasów lub braku towaru. W tym celu jest bardzo istotne posiadanie zautomatyzowanego systemu monitorowania, który w czasie rzeczywistym moąe przewidzieć brak jakiejś części lub komponentu lub konieczność zastąpienia wadliwej partii, aby w ten sposób rozwiązać szybko problem i zachować terminy dostawy zamówienia.
Ale nie naleąy sądzić, ąe dla stosowania samoczynnego uczenia się jest koniecznym warunkiem posiadanie wysokiej ilości danych. Ma większe znaczenie jakość, nie ilość. I dlatego zasadniczą wagę przedstawia filtrowanie surowca, który rzeczywiście stanowi wartość dla dokonywania prognoz. Krótko mówiąc, naleąy wybierać strategiczne informacje, które, wraz z systemem analitycznym zdolnym do całościowego dostrzegania i przewidywania produkcji, zwiększą naszą produktywność przy niąszych kosztach. A tym sami sprawi, ąe będziemy bardziej konkurencyjni.