Egy magyar megoldás a termelés optimalizálására, mesterséges intelligencia felhasználásával.

A hagyományos IT infrastruktúrával és ahhoz tartozó régebbi gyári berendezésekkel a gyártó vállalatok nem képesek megfelelni a digitalizáció korában jelentkező magas elvárásoknak.

Egy, a Dell EMC és Intel által megrendelt ESG tanulmány szerint a vállalatvezetők 88 százaléka tartja úgy, hogy számára nagy nyomást jelent, minél gyorsabban, minél több új terméket és szolgáltatást nyújtani. Nem meglepő módon a modernebb infrastruktúrával rendelkező vállalatok 18-szor nagyobb eséllyel hoznak jobb és gyorsabb, adatokra épülő döntéseket, mint versenytársaik, és kétszer nagyobb eséllyel teljesítették túl bevételi céljaikat.

Nagyvállalatok kiválasztódása
A Digitális Darwinizmus jelensége jellemző, ami azt jelenti, hogy egy vállalatnak minden 3-7 évben szükségszerű megújulnia, különben nem maradhat versenyben.

Gyakran a vállalatok számára nem a fejlődési hajlandóság, hanem más, anyagi hátráltató tényező, illetve technológiai korlátok állnak a fejlesztéseik útjába. Ennek ellenére a vállalatok jelentős többsége (96%) tervez bizonyos digitális fejlesztést a következő években, a gyáripari cégek kétharmada pedig felismeri az Ipar 4.0-ban és annak megoldásaiban rejlő lehetőségeket és hosszútávú befektetésként tekintenek rá.

A digitalizáció és az Ipar 4.0 által nyújtott megoldások jelenthetik a fejlődést a gyártó vállalatok számára.

Az Ipar 4.0 hatása
Egy fontos tény pedig, hogy az Ipar 4.0-ról készült statisztikák alapján[1] 2020-ig 421 milliárd dollárnyi költségcsökkenést eredményeznek a gyártási szegmensek számára a negyedik ipari forradalom megoldásai.

A Boston Consulting Group előrejelzései szerint[2], azok a vállalatok, amelyek IoT megoldásokra költenek, a technológia használatával [2] 64,1 milliárd dollárt termelhetnek ki 2020-ig.

A technológia szerves része és kiemelkedő felhasználási területe az okosgyárak alkalmazása. Az ilyen módon modernizált üzemek 21,4 milliárd dollárt generálhatnak.

A jövő gyára
Az Okos Gyár (Smart Factory), ahol a gépek kommunikálnak és kooperálnak egymással és emberekkel, valós időben dolgozzák fel a folyamatok adatait és gépi tanulás (Machine Learning) segítségével képesek decentralizáltan döntést hozni. Egy-egy gyártási folyamatból ugyanis rendkívül sok adatot ki lehet nyerni, amelyeket könnyedén üzleti előnnyé lehet kovácsolni.

A gépek és emberek közötti kommunikáció, az adatgyűjtés megvalósításához és technológiai, üzleti hasznosításához elengedhetetlen egy közös platform, amely számos egyedi tulajdonsággal rendelkezik.

A megoldás
Három technológiai vállalat, a Cloudera, a Dell EMC és a REACH képviselői közösen megalkottak egy olyan ipar 4.0 megoldást, amely mesterséges intelligenciát használva növeli a termelés hatékonyságát. Segítségével anélkül lehet látványos fejlesztést véghez vinni gyakorlatilag bármely üzemben, hogy a teljes gépparkot le kellene cserélni.

A Cloudera Hadoop disztribúció kiváló alapot ad az IoT adatok technológiai és üzleti felhasználására. A Cloudera Enterprise segítségével könnyedén gyűjthető információ különböző forrásokból egy közös adat-platformra, a hagyományos megoldásokhoz képest jelentősen alacsonyabb költséggel.

A Dell EMC ügyfélközpontú hozzáállásának köszönhetően gyorsan telepíthető és magas szinten optimalizált end-to-end Hadoop megoldások építhetők, tetszőlegesen skálázható hardware-en.

A REACH küldetése, hogy segítsen a termelőüzemeket valós idejű, okos gyárakká alakítani. Ehhez többszörösen bizonyított Big Data technológiát és Machine Learning algoritmusokat használ, melyek segítségével valós időben dolgozhatók fel komplex események és építhetők valódi üzleti hasznot hozó Ipar 4.0 alkalmazások.

A megoldás teljes mértékben támogatja a Listen-Learn-Execute ciklust, azaz az összegyűjtött adatokat nem csak feldolgozza, hanem valós időben, a gyártás közben elemzi is, így olyan akciókat is képes kivitelezni, ami nem csak egyszerű utasításokkal tudja az adott gépet irányítani, hanem akár komplex robotvezérlésre is képes. Az AI segítségével auto-korrelációt alkalmaz a tanulási folyamatban, így olyan összefüggéseket talál meg, amiket egy statikus rendszer nem lenne képes. Ezeket az adatokat felhasználva optimalizálja a termelést.

Célok

  • Nagyobb beruházásokkal járó gépcserék nélkül is javítsa a végtermékek minőségét, ehhez pedig elegendő egy megfelelő informatikai infrastruktúra.
  • Csökkentse a gyártási folyamatok közben keletkező selejtanyagok mértékét.
  • Nem technológiai problémákra a technológia felhasználásával adjon megoldást.
  • Méréseket végezzen és felhasználja a rengeteg keletkező adatot.

Eredmények

  • Látványosan magasabb szintű tervezhetőség.
  • Jobb minőségű termékek, kevesebb selejtanyag.
  • Jelentősen felgyorsult go-to-market idő, így a bevételnövekedés is természetes velejárója.
  • Hosszútávú költségmegtakarítás.

Némethi Botond, NEW technology magazin