Co działa już dziś?

Prognoza terminów i wąskich gardeł

Algorytm przegrywa produkcję do przodu na podstawie kolejki, norm i dostępności maszyn. Pokazuje, kiedy skończy się każde zlecenie i gdzie za kilka dni zrobi się korek. To najbardziej dojrzałe zastosowanie, bo opiera się na danych, które zakład i tak zbiera.

Szkic marszruty z podobnych detali

Model porównuje nowy rysunek z detalami z historii zakładu i proponuje operacje oraz normy. Technolog poprawia szkic i zatwierdza go. Oszczędność jest największa tam, gdzie zakład robi podobne rzeczy wiele razy.

Nietypowa praca maszyn

Odczyty z maszyn CNC, na przykład przez MTConnect, pozwalają wyłapać wzrost obciążenia wrzeciona przy tym samym programie. To często pierwszy sygnał zużytego narzędzia.

Pytania o dane zadawane po polsku

Kierownik pyta „które zlecenia nie zdążą?” i dostaje listę z liczbami. Model językowy działa tu jak interfejs do danych produkcyjnych, a nie jak wyrocznia.

Co jest jeszcze obietnicą?

Fabryka, w której AI samo zmienia terminy, zamawia materiał i przestawia ludzi bez niczyjej zgody. Technicznie część tego da się zrobić, ale w praktyce ktoś musi odpowiadać za decyzje wobec klienta. Dlatego w soraOS AI proponuje, a zmiany zatwierdza człowiek.

Od czego zacząć?

Od danych. AI w planowaniu jest tak dobre, jak normy czasu i rejestracja wykonania na hali. Jeśli operatorzy nie zgłaszają startu i końca pracy, żaden model nie policzy realnego terminu. Więcej o tym, jak to wygląda w soraOS, na stronie AI w produkcji.