Keď výrobná linka vie, čo sa stane o 10 minút

Výskum realizoval medzinárodný tím odborníkov na umelú inteligenciu a priemyselnú analytiku z akademického a súkromného sektora. Na projekte sa podieľala spoločnosť Prounion a.s. v spolupráci s Univerzitou Konštantína Filozofa v Nitre a ďalšími akademickými partnermi z Českej republiky a Maďarska.

Výzva

Moderné výrobné linky generujú obrovské množstvo dát – od stavov strojov, cez rýchlosti a teploty, až po počty vyrobených kusov. Napriek tomu sa kľúčové operatívne rozhodnutia často robia na základe skúseností a intuície.

Výskumníci sa zamerali na reálnu výrobnú linku na plnené cestovinové výrobky, kde produkt prechádza pevne danou sekvenciou strojov – od prípravy surovín, cez tvarovanie a plnenie, až po tepelné spracovanie a balenie. Identifikovali dve rozhodnutia, ktoré majú zásadný dopad na efektivitu výroby:

• Včasné varovanie: Je možné predpovedať, že baliaci stroj sa v priebehu nasledujúcich 10 minút zastaví?
• Plánovanie v rámci zmeny: Dá sa počas pracovného dňa spoľahlivo určiť, či sa ešte bude baliť neskôr v ten istý deň?

Odpoveď si vyžadovala prácu s veľkým objemom časových dát a zároveň dôsledné dodržanie reality výrobného prostredia – modely pracovali iba s údajmi, ktoré sú v danom momente skutočne k dispozícii operátorovi alebo vedúcemu zmeny.

Riešenie

Výskumný tím najprv zjednotil dáta zo všetkých strojov do jednej časovej osi a spracoval ich tak, aby presne odrážali skutočný chod výrobnej linky. Následne vytvoril modely strojového učenia, ktoré pracovali výhradne s informáciami dostupnými v danom okamihu – presne tak, ako by ich mal k dispozícii operátor alebo vedúci zmeny.

Kľúčovým momentom projektu bol prístup k výpočtovému výkonu. NSCC Slovakia sprostredkovalo výskumnému tímu prístup k európskej superpočítačovej infraštruktúre EuroHPC, konkrétne k superpočítaču Karolina v Českej republike. Vďaka tomu bolo možné rýchlo experimentovať s rôznymi modelmi, testovať ich na reálnych výrobných dňoch a overovať ich správanie v podmienkach blízkych praxi.

Superpočítač sa tak nestal len technickým nástrojom, ale dôležitým kľúčovým prvkom inovácií – umožnil posunúť analytiku z teórie do reálne použiteľných rozhodnutí.

Výsledky

Model zameraný na včasné varovanie pred zastavením baliaceho stroja dosiahol veľmi vysokú presnosť. Dokázal spoľahlivo identifikovať situácie, keď hrozilo zastavenie v priebehu nasledujúcich 10 minút, pričom počet falošných poplachov bol minimálny. To znamená, že upozornenia sú dôveryhodné a nezahlcujú obsluhu zbytočnými alarmami.

Druhý model, určený na plánovanie v rámci zmeny, dokázal s vysokou úspešnosťou určiť, či sa ešte v ten istý deň bude baliť. Manažéri tak získali praktický podklad pre rozhodovanie o personálnom obsadení, plánovaní práce a efektívnom využití času.

Oba prístupy majú spoločný menovateľ: nepredpovedajú abstraktné čísla, ale odpovedajú na konkrétne otázky, ktoré si výroba kladie každý deň.

Dopad a potenciál do budúcnosti

Táto success story ukazuje, že umelá inteligencia v priemysle nemusí byť futuristickým experimentom. Ak sa analytika zameria na reálne rozhodnutia a využije sa správna infraštruktúra, môže sa stať tichým a spoľahlivým pomocníkom výroby.

Riešenie je ľahko rozšíriteľné aj na iné výrobné linky a sektory. Do budúcnosti sa ponúka zapojenie ďalších dát – napríklad typov produktov, plánovaných údržieb či zmenových kalendárov – a ešte presnejšie prispôsobenie modelov konkrétnym potrebám podnikov.

Hlavné posolstvo je jasné:
Keď sa dáta, umelá inteligencia a superpočítače spoja s reálnymi potrebami priemyslu, vznikajú riešenia, ktoré majú okamžitú praktickú hodnotu.