Kontrola kvality pomocí AI zefektivňuje výrobu i komunikaci s klienty

Digitalizace a automatizace hýbou světem. S pomocí umělé inteligence (AI) přepisují dosavadní vzorce podnikání a firmy udržují nebo dostávají na špici. Stroje se učí z obrázků či našich dosavadních procesů. Snižují chybovost, minimalizují náklady zvyšují konkurenceschopnost a uvolňují ruce zaměstnancům. Navíc nám napovídají, jak vést byznys dále. Proto s automatizací podpořenou AI už neváhejte ani vteřinu. 

Rychlost, s jakou se mění trendy i nálada ve společnosti, snad nikdy nebyla v takové fázi jako nyní. Už jsme si přiznali, že na to lidský mozek nestačí a potřebujeme pomoc umělé inteligence. I konzervativní Češi se totiž víc a víc otáčí čelem k digitální době. Tedy k období s nejmodernější sítí 5G, s neomezeným přístupem k datům v čase i místě a s chytrými přístroji. 

Proč je stroj chytřejší než člověk

Učí se odlišně a věci vyhodnocuje na základě obrovského kvanta dat. V tzv. strojovém učení (machine learning) se počítač neprogramuje, ale díky algoritmům a modelům se sám učí z velkého objemu příkladů a dalších dat. Čím je jich více, tím je chytřejší. Odhaluje v nich vzorce, se kterými dál pracuje. Učí se také metodou pokus/omyl. Lehce se přizpůsobuje změnám. A na základě toho, co si “uloží do paměti”, umí předvídat.

Pomáhají mu k tomu neuronové sítě, tedy algoritmy, které jsou podobné neuronům v lidském mozku a mají obrovský potenciál k učení. Našemu myšlení se nejvíce podobá hluboké učení, díky kterému stroj reaguje například na hlas, obrazy a další impulzy s obrovskou rychlostí. Dokáže tak řešit i složité úkoly a zadání, se kterými se zatím nesetkal. A být velkým pomocníkem při kontrole kvality výrobků a služeb. 

Chytrý průmysl aneb kontrola kvality s AI
Chytrý průmysl aneb kontrola kvality s AI

Jak kontrola kvality pomocí AI vypadá v praxi

Lidské oko nahrazují kamery a různé senzory, které se díky zmiňovaným algoritmům “vzdělávají”. Například ze snímků produktů či jejich modelů, různých scanů, historických údajích o vadách atd. Při testování dostávají zbrusu novou poznávací sadu, aby výsledky byly co nejpřesnější. Ty se pak používají k rozsáhlým analýzám. 

Kde všude hraje prim kontrola kvality s AI?

U výrobků, služeb i komunikace napříč obory. Cení si jí například:

  • Výroba. Na produkty dohlíží počítačové vidění. Například statický robot s kamerami a dalšími senzory, který kontroluje výrobky. Výhodou je, že systém sleduje celou linku. Učí se pomocí vzorů a lehce přijímá změny, takže mu neuniknou třeba nové defekty nebo zpřísnění pravidel. Je pedant na přesnost, hlídá si i zlomky milimetrů.
  • Potravinářství. Systém s AI “odkrývá” složení potravin po chemické i mikrobiologické stránce a upozorňuje na nedostatky či zdraví škodlivé věci. Na základě sběru dat předvídá trendy, díky kterým malí i velcí hráči získávají konkurenční náskok – například překvapí novou recepturou jídla, chutí nápoje či jídelníčkem na míru. 
  • Zdravotnictví. V dnešní době je obrovská poptávka po analýze zdravotnických snímků. Nabídka nestačí. AI navíc zvyšuje diagnostickou přesnost a tím pádem i léčbu. Stejně tak kontroluje a automatizuje pracovní postupy a pomáhá při záchraně života v terénu i v nemocnicích při operacích. 
  • Doprava. Můžete se spolehnout na kvalitu dodávek – vše, co k vám dorazí, systémy s AI zkontrolují a vy můžete okamžitě zboží reklamovat, pokud je to třeba. Pohlídá vám také, zda máte dobře nastavenou logistiku i vytížení aut a zbytečně nepřicházíte o finance. Pokud zboží skladujete, internet věcí s dalšími technologiemi zajistí kontrolu expirace zboží a dalších náležitostí, aby výrobky dál putovaly v dobrém stavu. U urbanistů na základě dosavadních a předpokládaných dat prověřuje kvalitu jejich návrhů dopravního řešení, aby například provoz aut, vlaků i chodců ve městech fungoval efektivně a bez problémů. 
  • Služby a komunikace. Kontroluje se nejen kvalita výrobků, ale také služeb. AI na základě poptávky, nabídky, fakturací, hovorů se zákazníky i zpětné odezvy od nich dokáže data rychle vyhodnotit a určit další směr komunikace. Takový, který zákazníci očekávají. To má vliv i na přesnější výrobu či služby, potažmo vyšší zisk. Automatizace zákaznické podpory je klíč ke spokojenosti zákazníků a růstu firmy.

Inspirace z praxe: Automatizace ve sklárně

Unikátní zpráva před šesti lety obletěla nejen Českou republiku: sklárna Crystalite Bohemia ve Světlé nad Sázavou začala používat na kontrolu skleniček stroj. Výjimečnost byla v tom, že tento typ pořídila jako první na našem území. Celkem třináct kamer odhalovalo nejrůznější i sebemenší nesrovnalosti. Hlavní důvod byl zřejmý: perfektní kvalita prodávaných výrobků. Vedoucí technologického vývoje tehdy zmínil, že zvláště klienti z Ameriky vyžadují, aby sklenice byly naprosto stejné. Což lidští kontroloři nedokázali už proto, že pohled na ně měl každý subjektivní. Tento příklad je jedním z mnoha. 

Kdy se hodí pomocník AI?
Kdy se hodí pomocník AI?

Když je třeba pohybující se pomocník s umělou inteligencí

Pořídíte si kolaborativního robota, neboli kobota. Kdy je ideální?

  • Při kontrole složitějších výrobků, kde nestačí statická kamera, ale do robotické ruky se vám nevyplatí investovat. S kobotem snížíte náklady a získáte velmi přizpůsobivou technologii.  
  • Na malém prostoru. Aktivně s vámi aktivně pracuje a nepřekáží.
  • V provozu s více stroji a lidmi. Riziko srážek hlídají senzory a systém, který počítá s pohybem v prostoru s “překážkami”.  
  • Když nejste IT guru. Vystačíte si se základními technickými a IT znalostmi. Pokud přece jen potřebujete pomoc, nebude vás stát majlant. 
  • Do velkých i menších provozů. Je jedno, zda máte firmu evropského formátu nebo menší podnik v rámci kraje. Oceníte cenovou dostupnost i přizpůsobivost. 

Výhoda řízení kontroly kvality strojem

  • Kontrola výrobků na té nejvyšší možné úrovni. Zvláště u složitějších, menších produktů či u těch, kde jsou vady hůře rozeznatelné, je oko kamer s pomocí umělé inteligence k nenahrazení. Máte tak konzistentní úroveň kvality.
  • Pracovní nasazení 24/7. Bez výměny a nutnosti rozpisu služeb a příplatků za svátky.  
  • Minimalizování odpadu materiálu. Říkáte si někdy, že toho vyhazujete moc? Přestanete.
  • Snížení nákladů. Stroj odvede práci za několik zaměstnanců. Zefektivní hospodaření s materiálem i samotný výrobní proces.
  • Analýza dat k efektivní výrobě. Díky výstupním údajům při kontrole přizpůsobíte své stroje k minimální chybovosti. Odhalíte mezery v procesu či větší problém ve výrobě.
  • Spokojení zákazníci. Důslednější kontrola se projeví na menším objemu reklamací. 

Bez kvanta dat a softwaru by to nešlo

Už jste se rozhodli, že automatizace je pro vás to pravé? Ptáte se, kam umístíte kvanta dat, která jsou nutností? A s kým vyvíjet software a další navazují systémy i apky? 

Potřebujete někoho, kdo se zkušeným okem podívá na vaši firmu, vyslechne vaše požadavky a pomůže vám s přerodem firmy do 21. století. Stane se vaším odborným poradcem i parťákem, který s vámi bude vyvíjet systémy i desítky let v souladu s vaší kasou, tak jako například IT specialisté z Think Easy, kteří vždy začínají kvalitní podrobnou analýzu firemních procesů. Automatizaci vaší firmy, tedy všechny potřebné systémy a aplikace, dostanete rozkreslené do posledních detailů, protože mají vyzkoušeno, že obraz je mnohem přehlednější a pochopitelnější než mnohostránkový dokument. Pomoci vám mohou i s plánem financování a marketingem. Hlavně vám ale vysvětlí všechny systémy, které jsou k automatizaci nutné, protože jsou to dvě neoddělitelné nádoby.

Automatizace, LoT a Big Data jsou klíčem funkčních pokročilých technologií v průmyslu
Automatizace, LoT a Big Data jsou klíčem funkčních pokročilých technologií v průmyslu

Co je nutností pokročilých technologií v průmyslu

Aby vše mělo smysl, musíte shromažďovat a vyhodnocovat data, která software posílá například ze strojů kontrolující kvalitu. Právě na jeho optimalizujete zmiňované výrobní procesy, snižujete náklady, spotřebu materiálu i energií.

K tomu nám pomáhá Internet věcí (IoT). Jde o nejrůznější zařízení s připojením internetu, která jsou vzájemně propojená a v aktuálním čase sbírají a vyhodnocují spoustu dat. Díky umělé inteligenci dokážou předvídat. Určit možnou poruchu, objednávají povinný servis, hlídají dopravu ve městech a podobně. 

S automatizací a kontrolou kvality souvisí skutečně obrovský objem dat, se kterými si tradiční softwary jednoduše neporadí. Potřebujete někoho na zpracování tzv. Big Data. Nikdy nebylo třeba k udržení se v byznysu větší množství dat než nyní. Musíte je přijímat, shromažďovat, třídit a správně analyzovat. Kvalitní výstupy z Big Dat jsou pilířem vaší firmy. Patří k nim vše z výroby, poskytování služeb, komunikace i sociálních sítí. Často vyřeší letitý problém, nebo trablům předejdou. Každopádně zkracují čas k vašemu dalšímu růstu.

Big data jsou také základem už zmiňovaného strojového učení – čím více, tím lépe. 

Ukládání dat s Cloud Native je hračka

I práce s obrovskými daty nemusí znamenat finanční kolaps. V dnešní době je velmi populární Cloud Native. Má totiž nižší počáteční náklady a je modulární i škálovatelný. Pokud natrefíte na profíky, kteří to s ním opravdu umí, máte v této oblasti vyhráno. 

Suma sumárum. K automatizaci kontroly výrobků či služeb potřebujete při vývoji softwaru na prvním místě kvalitní analýzu firemních procesů. Přece jen jde o velkou změnu ve vaší firmě. Musíte vědět, jak dlouho bude trvat první fáze vývoje, co získáte těmi dalšími a kdy se vám investice vrátí. Jisté ale je, že když z vaší firmy budou v drtivé většině odcházet kvalitní výrobky, zaměstnanci budou spokojenější na smysluplnějších pozicích, sníží se počet reklamací, klienti vás zahrnou pochvalnými recenzemi a vy budete plánovat na základě analýz z dat, která jste dosud neměli. Vaše firma bude v pomyslném byznysovém výtahu jen stoupat. 
S Think Easy dosáhnete svých cílů. Specialisté mimo jiné na Cloud Native zúročují své zkušenosti z desítek velmi úspěšných projektů. Stmelená parta IT odborníků a expertů proměňuje lidské potřeby do softwaru. Řekněte si o jejich know-how.