Sztuczna inteligencja: opakowania chcą się uczyć
1 Jan 1970 13:12

Sorry, this entry is only available in Polish. For the sake of viewer convenience, the content is shown below in the alternative language. You may click the link to switch the active language.

Czwarta Rewolucja Przemysłowa daje firmom szansę na skorzystanie z zalet Sztucznej Inteligencji (AI) i radykalnej poprawy wydajności, przejrzystości oraz efektywności. Pandemia koronawirusa ponownie uwypukliła, jak duże znaczenie dla gospodarki jako takiej ma cyfryzacja. 

W ostatnich miesiącach nastąpiło ogromne przyspieszenie w tym obszarze: od sieciowej obsługi klientów, przez pracę z domu i targi branżowe realizowane w wirtualnym środowisku, po uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję. W globalnym badaniu menedżerów przeprowadzonym przez firmę McKinsey uczestnicy pytani o zmiany, których wprowadzenie pozwoliłoby im lepiej przygotować się na postpandemiczny okres, najczęściej wskazywali inwestycje w bezpieczeństwo danych i sztuczną inteligencję. Technologie, które umożliwiają osiągnięcie tego celu, czekają już w blokach startowych, zaś kryzys zmotywował firmy do większej pewności siebie w tym zakresie. Targi sek-tora opakowań FACHPACK pokazują, że także producenci maszyn pakujących w ostatnich latach coraz częściej sięgają po narzędzia cyfrowe, takie jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, aby zoptymalizować wydajność i produktywność z myślą o swoich klientach. 

Maszyny zyskują na inteligencji

Digitalizacja procesów pakowania oraz wdrażanie programów efektywnościowych to niektóre z tematów, jakie obecnie najbardziej interesują biznes, także jako sposób na zrównoważenie spadków koniunktury spowodowanych przez kryzys COVID-19. Sztuczna inteligencja jako kluczowe narzędzie transformacji cyfrowej coraz silniej zaznacza swoją obecność również w hali produkcyjnej. AI ma duży wpływ na przemysł opakowaniowy jako metoda czyniąca procesy produkcyjne wydajniejszymi, bardziej elastycznymi i zrównoważonymi. W tym kontekście obejmuje ona szeroki zakres metod i technologii, które realizują zadania tradycyjnie wymagające ludzkiej inteligencji takie jak uczenie się, ocenianie i rozwiązywanie problemów. Perfekcyjne opakowanie sztucznej inteligencji w środowisku przemysłowym staje się tym samym kluczowym czynnikiem, niezbędnym dla utrzymania przewagi konkurencyjnej. 

W procesach pakowania procesy AI wykorzystuje się albo z myślą o konserwacji zapobiegawczej, albo w celu zwiększenia wydajności i niezawodności samego pakowania. W przypadku konserwacji zapobiegawczej nacisk kładziony jest na ogólną wydajność maszyn, dlatego tworzy ona – wraz z uczeniem maszynowym – oddzielną podgrupę AI. Z punktu widzenia klientów konserwacja zapobiegawcza może być pomocna przy ograniczaniu nieplanowanych przestojów, a także przy restrukturyzacji mniej zaawansowanych modeli konserwacji i kosztów. Dzięki możliwości porównania wydajności w całej branży daje dodatkowo możliwość poprawy i lepszej organizacji procesów produkcyjnych.

Kompleksowa kontrola jakości zamiast prób losowych

Jeden szczególny obszar zastosowań w realizacji zadań związanych z pakowaniem wydaje się być skrojony pod sztuczną inteligencję: kontrola jakości. Wycofanie produktu z rynku to jedna z najbardziej kosztownych sytuacji, z jakimi borykają się firmy produkcyjne, niezależnie od tego, czy są to producenci żywności, firmy farmaceutyczne, czy producenci elektroniki. Nie dość, że koszty wymiany lub odszkodowania osiągają horrendalny poziom, to dodatkowy uszczerbek na reputacji firmy może mieć długotrwałe negatywne konsekwencje. Najskuteczniejszym sposobem na uniknięcie takiej sytuacji jest zagwarantowanie optymalnej kontroli jakości. W odróżnieniu od standardowych testów losowych sztuczna inteligencja może rozszerzyć kontrolę jakości na 100% wyprodukowanych towarów. W takich przypadkach AI można wykorzystać w roli dostarczyciela inteligentnych informacji systemom rozpoznawania wizualnego i kontroli w celu wyeliminowania wadliwych produktów. Algorytmy umożliwiają następnie przyjmowanie i wysyłkę tylko tych produktów, które spełniają określone kryteria jakości.

Opracowanie bazowych algorytmów wymaga rozległej wiedzy z zakresu programowania i inteligentnych technologii. Wszak algorytm nie może być lepszy od zbioru danych, którego używa się w trakcie etapu szkolenia. Aby uzupełnić swoje braki w wiedzy w tym zakresie, wielu konstruktorów maszyn współpracuje z firmami o ugruntowanej wiedzy na temat IT, adaptuje istniejące rozwiązania do swoich potrzeb lub wciela wiedzę informatyczną do swoich jednostek rozwoju. Dla klientów korzystających z usług producentów maszyn pakujących taki rozwój to wielki krok na drodze do zwiększenia elastyczności: w przyszłości maszyny pakujące będą mogły samodzielnie reagować na nowe produkty i formaty opakowań dzięki samouczącym się algorytmom, co znacznie skróci czas konwersji, a tym samym przyspieszy termin wprowadzenia produktu na rynek.

Tej jesieni wystawcy targów FACHPACK po raz kolejny dowiodą, że oprócz wymienionych korzyści istnieje cała masa innych: obecnie możliwa jest automatyzacja codziennych, powtarzalnych, a nawet bardziej skomplikowanych i trudniejszych zadań. Automatyzacja z wykorzystaniem sztucznej inteligencji oferuje dodatkowo możliwość poprawy warunków pracy w procesie produkcji, a tym samym zmniejszenia ryzyka dla zdrowia i bezpieczeństwa. Należy również pamiętać, że szerszy zakres zadań związanych ze sztuczną inteligencją uczyni pracę na tym polu bardziej atrakcyjną dla młodych, wykwalifikowanych pracowników. 

Tłumaczenie: TK