Umělou inteligencí proti lidským chybám

Zavádění umělé inteligence ve výrobě prudce roste a celosvětové výdaje na to by do roku 2026 měly dosáhnout 16,7 miliard eur. Lidská chyba je hlavním faktorem způsobujícím 23 % výrobních vad a neplánovaných prostojů, což stojí výrobce ročně miliardy. Uvádíme příklad, jak jeden z největších evropských výrobců nábytku využil systémy počítačového vidění s umělou inteligencí ke snížení prostojů, zvýšení produktivity o 33 % a zlepšení kontroly kvality. Augustas Urbonas, vedoucí skupiny počítačového vidění ve společnosti VMG Technics, se podělí o to, jak umělá inteligence přetváří jejich výrobní procesy a co bude dál ve spolupráci člověk-stroj.

Jednou z významných příčin nežádoucích odstávek a výrobních vad je lidská chyba. Odhaduje se, že lidé jsou zodpovědní za 23 % takových incidentů. Jedním z možných řešení tohoto problému jsou detekční a robotické systémy vidění s umělou inteligencí, které dokáží analyzovat vizuální data v reálném čase, detekovat anomálie a zvýšit efektivitu. Tyto systémy mohou pracovat nepřetržitě s vysokou přesností, čímž se snižuje závislost na manuálních kontrolách. Díky tomu mohou výrobci minimalizovat nákladné výpadky a zlepšit celkovou kvalitu výrobků. Provozní prostoje a kontrola kvality představují pro každý výrobní podnik významné finanční a provozní problémy, které vedou ke ztrátám v řádu miliard eur. 

Truhlářská dílna 

Testy ukazují, že počet výrobních chyb a pauz lze snížit implementací systémů vidění s využitím umělé inteligence do každodenního provozu. Například v oblasti zpracování dřeva lze umělou inteligenci využít pro proaktivní údržbu a snížit prostoje o 30–50 %, snížit náklady na údržbu a zvýšit celkovou účinnost zařízení. Umělou inteligenci lze také efektivně využít pro účely kontroly kvality. Výrobci se přirozeně obracejí na technologie umělé inteligence, protože tyto technologie nabízejí konkurenční výhodu snížením souvisejících nákladů. „Například v jedné z našich továren jsme třídili dřevěné díly podle určitých parametrů. Člověk tento úkol provádí subjektivně a přizpůsobuje se situaci. Na druhou stranu umělá inteligence provádí vše konzistentně, bez jakýchkoli odchylek, což snižuje riziko prostojů,“ říká Augustas Urbonas, vedoucí skupiny počítačového vidění ve společnosti VMG Technics, součásti skupiny VMG Group, která v současné době provozuje 20 továren zabývajících se zpracováním dřeva a výrobou nábytku v Evropě. 

Jak může umělá inteligence pomoci snížit prostoje 

Vzhledem k povaze práce jsou finanční ztráty téměř nevyhnutelné v částech výroby, kterou tradičně vykonávají lidé. Opakující se úkoly vyžadují vysokou míru pozornosti, kterou si lidé nedokážou udržet po delší dobu. Umělá inteligence je zvládne perfektně. Podle pana Urbonase bylo rozhodnutí implementovat nástroje umělé inteligence učiněno kvůli jejich schopnosti vykonávat úkoly, které vyžadují soustředění a opakování. Odhaduje se, že výrobní linky jsou obvykle mimo provoz přibližně 2 až 3 hodiny týdně kvůli různým nepovšimnutým problémům. V Klaipėdos mediena, litevském dřevozpracujícím závodě, je AI zodpovědná za segmentaci a detekci, protože jednotlivé kusy se třídí podle specifických ukazatelů. Detekční systémy řízené umělou inteligencí v kombinaci s technologií robotického vidění vedly k 33% nárůstu produktivity – z 16,3 na 21,76 m² dřevěných dílů za hodinu. Zlepšila se také standardní rychlost balení, která vzrostla z 9 na 12 jednotek za minutu.

„Na implementaci těchto systémů pracujeme již asi 2–3 roky. Samotné zavedení je ta snadná část procesu. Zdokonalování a úpravy trvají déle, protože se objeví mnoho malých detailů, které je třeba zvážit,“ říká.

V továrně Sakuona, kde se vyrábějí zakřivené překližky, byl k řešení tohoto problému použit model hlubokého učení, Siemens SIMATIC S7-1500™ NPU. Byl trénován pomocí algoritmů pro detekci anomálií a dat z předchozích let. V praxi funguje tak, že se desítkami kamer instalovaných ve výrobní lince pořídí četné fotografie každé položky a tyto informace se vloží do systému.

„V tomto případě má umělá inteligence za úkol detekovat anomálie a předcházet zablokování výroby. Toho je dosaženo pomocí specializovaných algoritmů a využitím stávajících provozních dat,“ vysvětluje pan Urbonas. Jeho tým již plánuje implementaci dalších nástrojů založených na umělé inteligenci. Obzvláště dychtí po jejich využití k identifikaci potenciálních problémů a k zamezení nákladných zastavení výrobní linky. „Myslím, že jsme se během tohoto procesu hodně naučili. Systémy, které používáme, se jen zlepšily a staly se komplexnějšími. Představujeme si aplikaci chatbota, která umožní pracovníkům komunikovat přímo se stroji, čímž se pracovní proces ještě více zefektivní.“ 

Zdroj: Tisková zpráva VMG Technics