Sektor finansowy i detaliczny od lat uznawane są za liderów w dziedzinie analityki danych. Jednakże to przemysł produkcyjny generuje jedne z najbardziej złożonych i wartościowych zbiorów danych, a dopiero teraz uczy się w pełni je wykorzystywać. Sebastian Stefanowski, Databricks Practice Leader w Inetum Polska, wyjaśnia, dlaczego dane przemysłowe stanowią unikalną kategorię, jakie wdrożenia sztucznej inteligencji przynoszą obecnie realne efekty oraz co zmieniła migracja do chmury w projekcie dla jednego z największych światowych producentów silników lotniczych.
Dane w branży produkcyjnej – wyzwania i unikalność
Branża produkcyjna charakteryzuje się znacznie większą wymiarowością i warstwowością danych w porównaniu do sektora finansowego czy handlu detalicznego. Podczas gdy te ostatnie analizują głównie dane transakcyjne, demograficzne i behawioralne, przemysł produkcyjny dodaje do tego kategorię danych strumieniowych generowanych bezpośrednio przez maszyny (dane szeregów czasowych), linie produkcyjne i produkty. Obejmuje to odczyty z czujników (wibracji, temperatury, zużycia energii), dane ze sterowników, a także obrazy z kamer przemysłowych. Ilość tych danych jest astronomiczna, a ich natura wymaga przetwarzania w czasie zbliżonym do rzeczywistego, co stanowi fundamentalną różnicę jakościową.
Główne wyzwania w analizie danych przemysłowych z wykorzystaniem AI
Pierwszym kluczowym wyzwaniem jest ogromny wolumen danych. Urządzenia na liniach produkcyjnych mogą generować dane wielokrotnie na sekundę, co wymaga systemów analitycznych o wysokiej przepustowości. Drugim, często niedocenianym wyzwaniem, jest bezpieczeństwo danych. Procesy produkcyjne stanowią unikalną wartość przedsiębiorstwa i jego własność intelektualną, dlatego dane je opisujące nie mogą wyciec. Dodatkowo, istnieją wymogi regulacyjne, szczególnie w branżach objętych specjalnym nadzorem, takich jak lotnictwo, farmacja czy energetyka.
Ewolucja dojrzałości danych w polskich firmach produkcyjnych i prognozy na 2026 rok
Obserwuje się wyraźny trend odchodzenia od izolowanych systemów analizujących poszczególne etapy produkcji osobno, na rzecz scentralizowanych platform przetwarzania danych typu „Data Lakehouse”. Pozwalają one na łączenie danych z wielu warstw i generowanie wniosków o znaczeniu operacyjnym i strategicznym dla całego przedsiębiorstwa. Najbardziej zaawansowane firmy zaczynają wykraczać poza analizę historyczną („co się stało”) w kierunku prognozowania przyszłości – jak dane z bieżącej produkcji mogą wpłynąć na rozwój produktu w perspektywie kilku lat. Jest to szczególnie widoczne w branżach zaawansowanych technologicznie, gdzie produkty stają się inteligentniejsze i ściślej zintegrowane z „edge computingiem”.
Pierwsze kroki we wdrożeniu AI w produkcji
Kluczową zasadą jest, aby wdrożenie AI w produkcji nie było reakcją na trend, lecz uporządkowanym procesem dopasowanym do realnych potrzeb biznesowych. Zaleca się rozpoczęcie od audytu problemów: identyfikacji obszarów generujących największe straty czasu, materiałów lub przestoje. Następnie należy przeprowadzić inwentaryzację dostępnych danych. Wiele przedsiębiorstw jest zaskoczonych ilością posiadanych, choć rozproszonych, danych. Dopiero wtedy można rozważać technologie. Migracja do chmury znacząco obniżyła próg wejścia dzięki modelowi „pay-per-use”, umożliwiając nawet średnim firmom analizę danych bez dużych nakładów kapitałowych. Podstawą jest zasada „Think big, start small” – rozwiązanie jednego, konkretnego problemu, a następnie stopniowe skalowanie rozwiązania.
Standardowe zastosowania AI w przemyśle
Oprócz zastosowań uniwersalnych, takich jak planowanie sprzedaży czy analiza łańcucha dostaw, przemysł produkcyjny wyróżnia się własnymi domenami AI. Dwa praktycznie standardowe przypadki użycia to: autonomiczna kontrola jakości oparta na systemach wizyjnych, gdzie modele AI zastępują lub wspomagają ludzi w wykrywaniu wadliwych produktów, oraz predictive maintenance (konserwacja predykcyjna), czyli przewidywanie awarii maszyn przed ich wystąpieniem. Jest to zmiana paradygmatu z podejścia reaktywnego na predykcyjne planowanie serwisu.
Rola AI w konserwacji predykcyjnej
Nieplanowane przestoje maszyn generują ogromne straty finansowe na całym świecie. Konserwacja predykcyjna stanowi odpowiedź na ten problem. Zmienia ona podejście z reaktywnego lub zapobiegawczego (serwis w określonych interwałach) na proaktywne planowanie serwisu. Nowoczesne modele AI potrafią wykryć anomalie w działaniu maszyn na wczesnym etapie i przewidzieć potencjalną awarię z odpowiednim wyprzedzeniem. Pozwala to na precyzyjne planowanie wymiany części, co przy wysokich kosztach komponentów, szczególnie w branży lotniczej, generuje znaczące oszczędności.
Połączenie AI z IoT – realna zmiana czy marketingowy chwyt?
Połączenie AI z Internetem Rzeczy (IoT) nie jest już tylko hasłem marketingowym, ale rzeczywistością wkraczającą do konsumenckiej i przemysłowej sfery życia. Nowoczesne samochody, inteligentne urządzenia AGD, a także zaawansowane technologicznie produkty przemysłowe integrują elementy AI i komunikację z systemami producenta. Producenci zaawansowanych technologicznie produktów będą zmuszeni do integracji z IoT. Ten trend jest nieodwracalny, a kluczowe jest już tylko „kiedy” i „jak szybko” nastąpi jego pełne wdrożenie.
Wdrożenie AI w produkcji silników lotniczych – case study
Firma Inetum od ponad dekady współpracuje z globalnym koncernem produkującym silniki lotnicze. Klient stanął przed problemem niewydolności swojego systemu monitorowania silników, działającego w modelu on-premise. Rosnąca flota samolotów i ilość danych przekraczały możliwości dotychczasowej infrastruktury. Zdecydowano się na migrację systemów analitycznych do chmury, co uwolniło firmę od ograniczeń związanych ze skalowalnością danych.
Kluczowe technologie i architektura
Platformą, która okazała się kluczowa dla sukcesu, był Databricks. Oferuje on zaawansowane możliwości przetwarzania danych w chmurze, zarządzania organizacją danych, kontroli bezpieczeństwa oraz natywną integrację z gotowymi modelami AI i procesami Machine Learning. Ważny był również model rozliczeniowy „pay-per-use”, który dopasowuje koszty do faktycznego zużycia zasobów.
Warunki sukcesu wdrożenia
Sukces wdrożenia opierał się na dwóch kluczowych czynnikach: zaufaniu, które pozwoliło na udostępnienie wrażliwych danych z silników lotniczych, oraz gotowości klienta do zmiany modelu działania z on-premise na chmurę. Była to decyzja strategiczna i kulturowa, wymagająca akceptacji nowego podejścia do infrastruktury IT.
Wymierne efekty wdrożenia
Wdrożenie przyniosło znaczące usprawnienia, w tym wykrywanie anomalii w pracy silników na bardzo wczesnym etapie, optymalizację planowania serwisu i wymiany części, co przekłada się na znaczące oszczędności. Zebrane dane stanowią również podstawę do projektowania przyszłych generacji silników, kształtując ich rozwój w oparciu o doświadczenia z eksploatacji obecnej floty.
Wyniki Biznes Fakty:
- Wzrost efektywności operacyjnej i redukcja kosztów dzięki optymalizacji konserwacji predykcyjnej oraz wczesnemu wykrywaniu anomalii w ciągu najbliższych 2-3 lat (do 2026 r.).
- Firmy z sektora produkcyjnego powinny skoncentrować się na audycie procesów generujących największe straty i inwentaryzacji posiadanych danych. Rozpoczęcie od małych, dobrze zdefiniowanych projektów wdrożeń AI, z wykorzystaniem potencjału chmury, jest kluczowe dla osiągnięcia wymiernych korzyści i stopniowego skalowania rozwiązań na całą organizację.
Szczegóły można znaleźć na stronie internetowej : businessinsider.com.pl