Generatywna Sztuczna Inteligencja: Czym jest i jak może wpłynąć na fabryki

Czy zastanawialiście się „Czym właściwie jest generatywna AI?”. To rodzaj sztucznej inteligencji, która tworzy nowe treści. Uczy się na podstawie ogromnych zbiorów danych, a następnie samodzielnie generuje podobne dane. Na przykład, po przeanalizowaniu tysięcy zdjęć, model generatywnej AI potrafi stworzyć nowy obraz, który wygląda tak, jakby mógł należeć do zestawu treningowego. SAP tłumaczy, że generatywna AI może „tworzyć teksty, obrazy i różnorodne treści na podstawie danych, na których została wytrenowana”.

Najprościej mówiąc, działa jak bardzo zdolny uczeń, który przerobił tysiące przykładów, a następnie sam pisze opowiadanie albo rysuje obraz w tym samym stylu.

Jak to działa w praktyce?

Modele generatywne budujemy z wykorzystaniem uczenia głębokiego (deep learning). Inżynierowie OpenAI opisują ten proces w następujący sposób:

Najpierw zbieramy ogromne ilości danych (np. miliony obrazów, zdań czy dźwięków), a następnie trenujemy model, aby generował dane podobne do nich. Sieć neuronowa, choć składa się z milionów parametrów, zawsze ma ich mniej niż danych treningowych. To zmusza ją do uchwycenia istoty danych i nauczenia się wzorców.

Dzięki temu po treningu może tworzyć nowe dane zgodne z tymi wzorcami. Można np. wytrenować model na dużej grupie książek, a następnie poprosić go o napisanie akapitu w stylu danego autora.

Czym różni się generatywna AI od tradycyjnej AI?

• Reguły vs. uczenie – klasyczna AI często opiera się na sztywnych algorytmach. Generatywna AI uczy się z danych i tworzy coś nowego, nie tylko odtwarza zasady.
• Różnorodność danych – potrafi tworzyć tekst, obraz, dźwięk, wideo czy modele 3D.
• Nie tylko przewidywanie – tradycyjne AI klasyfikuje i prognozuje. Generatywna AI wyobraża sobie nowe dane, np. projektując prototypy.

Zastosowania generatywnej AI w inteligentnych fabrykach

Inteligentne fabryki bazują na danych i automatyzacji, a generatywna AI dodaje im warstwę kreatywności i predykcji. Oto przykłady zastosowań:

1. Projektowanie produktów (Generative Design)

AI może w kilka minut przeanalizować tysiące wariantów projektu. Airbus wykorzystał tę metodę do projektowania komponentów, a Autodesk nazywa to „generative design”. Wystarczy określić cele (np. maksymalna waga, rodzaj materiału), a AI proponuje zoptymalizowane projekty, na które człowiek mógłby nie wpaść.

2. Predykcyjne utrzymanie ruchu

Analiza danych z czujników maszyn pozwala przewidywać awarie jeszcze zanim wystąpią. AI wykrywa subtelne anomalie, proponuje działania serwisowe i ogranicza kosztowne przestoje.

3. Optymalizacja procesów

AI może rekomendować zmiany w harmonogramach czy układzie linii produkcyjnej. W praktyce nasz system Nexelem APS mógłby dzięki AI generować wiele zoptymalizowanych harmonogramów i porównywać ich długofalowe efekty biznesowe. Brzmi ciekawie, prawda?

4. Kontrola jakości

Generatywna AI tworzy dane syntetyczne do treningu systemów wizyjnych. W swoim artykule Fujitsu podaje przykład firmy Bosch, która dzięki wykorzystaniu tej techniki przyspieszyła wdrożenie inspekcji wizualnej z lat do miesięcy i zwiększyła skuteczność wykrywania defektów.

5. Obsługa klienta i dokumentacja

AI może błyskawicznie wyszukiwać informacje w dokumentacji, tworzyć instrukcje krok po kroku czy generować oferty sprzedażowe. To realnie skraca czas pracy zespołów technicznych i handlowych.

6. Robotyczni asystenci i agenci AI

Możliwe jest wdrożenie wielu wyspecjalizowanych agentów AI – np. „agent jakości”, „agent zaopatrzenia” czy „agent koordynator”. Mogą one współpracować ze sobą, aby koordynować produkcję, zamówienia i kontrolę jakości. W przyszłości dołączą do nich humanoidalne roboty wspierane przez AI.

7. Redukcja kosztów i odpadów

Optymalizacja zużycia materiałów, przewidywanie zapotrzebowania, szybsze przezbrojenia – to bezpośrednie korzyści z wdrożenia AI. W swoim raporcie Deloitte (PDF do pobrania) podaje, że już 55% producentów przemysłowych korzysta z narzędzi generatywnej AI, a kolejne 40% planuje zwiększyć inwestycje w AI i ML w najbliższych latach.

Co więcej, jeden z klientów VirtusLab odnotował wzrost wydajności o 4,4% dzięki analizie danych ML. Krótko mówiąc, nasz model ML umożliwił optymalizację procesu produkcyjnego i zmniejszenie odsetka części NG w trakcie produkcji.

Integracja generatywnej AI z narzędziami fabrycznymi

Nexelem to pakiet nowej generacji do zarządzania produkcją (APS + MES), automatyzujący planowanie i realizację zleceń. Generatywna AI może znacząco rozszerzyć jego możliwości.

Przykład: APS Nexelem automatyzuje harmonogramowanie, a AI może porównać dziesiątki alternatywnych planów i wskazać najlepsze w perspektywie strategicznej.

Kluczowe są dobre strumienie danych (z angielskiego zwane pipeline’ami) – im więcej danych zbiera MES, tym lepiej AI może się uczyć, bo AI najlepiej sprawdza się kiedy zarzucimy go big data. Możemy jednak zaczynać małymi krokami, np. zlecając AI analizę raportów z poprzedniego roku czy generowanie instrukcji szkoleniowych.

Generatywna AI jako wsparcie wiedzy operacyjnej

Jednym z praktycznych zastosowań będzie automatyczne tworzenie One Point Lessons (OPL) – prostych instrukcji dla operatorów tworzonych na podstawie danych z MES. Zamiast ręcznego pisania materiałów przez inżynierów, AI generuje je dynamicznie na podstawie incydentów, działań korygujących czy zmian parametrów maszyn.

Efekt? Szybsze reagowanie, lepsze szkolenie nowych pracowników i utrwalanie kultury ciągłego uczenia się.

Generatywna AI – kolejna warstwa inteligencji w fabrykach przyszłości

Podczas konferencji SuperAI jasno wybrzmiało, że modele generatywne wkrótce będą wspierać planowanie autonomiczne, dynamiczną rekonfigurację linii czy tworzenie cyfrowych instrukcji roboczych dopasowanych do poziomu umiejętności operatorów.

Możemy sobie wyobrazić fabrykę, w której AI – na podstawie zamówień i dostępności materiałów – proponuje nie tylko nowy harmonogram, ale także geometrię części, konfigurację mocowań czy rutyny inspekcji.

W przyszłości agenci AI będą nawet negocjować między sobą w ramach sieci dostaw, optymalizując scenariusze i tworząc odporne plany w czasie rzeczywistym.

Uwaga! Jeśli pracujesz w firmie produkcyjnej, zapraszam Cię do zapisania się na prezentację online, podczas której zaprezentowane zostaną możliwości systemu Nexelm MES/APS.

Przyszłość produkcji z generatywną AI

Generatywna AI stanie się codziennym narzędziem w fabrykach – tak jak kiedyś czujniki czy kamery. Fujitsu rozwija już autonomicznych agentów AI, którzy planują procesy, dołączają do spotkań, sugerują działania i analizują nagrania wideo w celu poprawy bezpieczeństwa.

Oczywiście, potrzebna jest inwestycja w infrastrukturę – wydajne GPU, szybkie sieci i nowe umiejętności pracowników. AI nie zastąpi ludzi, ale odciąży ich od powtarzalnych zadań, pozostawiając miejsce na rozwiązywanie problemów i nadzór.

To odpowiedź na realne wyzwania jakim są niedobory kadrowe i ciągle rosnąca złożoność produkcji.

Na zakończenie

Generatywna AI (LLM) to nowe, potężne narzędzia, również dla przemysłu. To nie tylko teksty czy obrazy – to kreatywny analityk wspierający projektowanie, utrzymanie ruchu, kontrolę jakości i komunikację w fabryce.

Coraz więcej inteligentnych fabryk wdraża AI aby optymalizować procesy. W połączeniu z systemami takimi jak Nexelem APS/MES daje to realne korzyści ponieważ zwiększa efektywność działania fabryki, poprawia elastyczność procesów i odciąża kadrę produkcyjną.

Prawdziwie inteligentna fabryka przyszłości nie zatrzyma się na automatyzacji lecz znajdzie sposób na wdrożenie generatywnego AI, które wspomoże układ nerwowy całej organizacji.