Výrobní podniky se musí přizpůsobit nejen rychle se měnícím technologickým trendům, ale také dynamickým změnám v pracovním prostředí a globálním kontextu. Tento posun si již vyžaduje holistický přístup k digitální transformaci.

Trend č. 1: Inteligentní autonomní agenti

Inteligentní autonomní agenti, v odborném žargonu označovaní jako dynamická digitální dvojčata, jsou stále více začleňováni do výrobních a provozních procesů. Tyto digitální repliky jsou vyvíjeny s cílem zastřešit řízení a zefektivnění výrobních a s tím souvisejících procesů s využitím sofistikovaných algoritmů umělé inteligence. Jejich hlavním úkolem je provádět nepřetržitou analýzu výrobních dat, na základě kterých autonomně činí rozhodnutí v reálném čase a vykonávají přidělené úkoly, aby tak optimalizovaly pracovní postupy.

Digitální dvojčata kontinuálně sbírají a analyzují data z výrobních procesů, zahrnující informace o výkonu, kvalitě a využití zdrojů. Výhodou je, že díky algoritmům umělé inteligence dokážou identifikovat optimální pracovní postupy a automatizovaně vykonávat úkoly – ať už se jedná o úpravu výrobních parametrů v reakci na aktuální nabídku a poptávku, masovou personalizaci produktů, nebo specifické zásobování výrobních linek. Tato inteligence umožňuje dvojčatům přizpůsobit se měnícím se okolnostem v reálném čase, což přináší značné praktické výhody.

Nasazení autonomních softwarových agentů vede k zvýšení provozní efektivnosti, redukci výrobních chyb způsobených lidským faktorem a zvýšení výrobní agility, což znamená schopnost rychlé adaptace na dynamické změny v prostředí. Navíc optimalizace provozních nákladů představuje další významnou výhodu, jelikož efektivnější využití podnikových zdrojů a rozpočtu na výrobu a údržbu přináší výrazné úspory.

Díky decentralizované multi-agentové technologii mohou digitální dvojčata efektivně řídit složité výrobní a logistické procesy, rychle se přizpůsobit měnícím se podmínkám a poskytovat flexibilní řízení operací, což je klíčové pro dynamická a nepředvídatelná výrobní a logistická prostředí.

Trend č. 2: Integrace autonomních mobilních robotů (AMR) do výroby

Intralogistika zaujímá klíčové místo v moderních výrobních pro­stře­dích. Jedním ze směrů, jak dosahovat lepší produktivity výrobních procesů a zároveň zvyšovat jejich flexibilitu, je rozšiřování využití autonomních mobilních robotů (AMR) na výrobních linkách a v oblasti výrobní logistiky. Tyto roboty jsou konstruovány pro samostatnou přepravu materiálů a komponentů, což umožňuje automatizaci a optimalizaci materiálového toku ve výrobních provozech.

Díky schopnosti dynamicky manévrovat mezi skladem a výrobní linkou, přizpůsobovat se změnám ve výrobních linkách a procesech a bezpečně fungovat vedle lidských pracovníků, přináší AMR řadu výhod. Využívají pokročilé navigační technologie pro autonomní přepravu materiálů a manipulaci s komponenty bez potřeby manuálního zasahování, přičemž jsou vybaveni senzory a algoritmy, které jim umožňují flexibilně reagovat na překážky a dynamické změny v prostředí.

Praktické výhody těchto robotů jsou mnohostranné. Optimalizují ma­te­riá­lo­vý tok, což vede k rychlejšímu a přesnějšímu přesunu ma­te­riá­lů, lepší organizaci práce, synchronizaci výrobních postupů a zkrá­ce­ní výrobních cyklů. Flexibilita, kterou AMR přinášejí do výrobních procesů, je dalším klíčovým faktorem, umožňujícím snadnou adaptaci na měnící se požadavky trhu a zlepšení pracovních podmínek.

Trend č. 3: Kyber-fyzikální výrobní systémy

Kyber-fyzikální systémy (CPS), mezi které patří především řídící MES systémy, nabízejí bezprecedentní přístup k propojení fyzických aspektů provozu s digitálními technologiemi, což umožňuje výrobním operacím využívat pokročilé informační systémy pro zvýšení automatizace, zlepšení přesnosti a konzistence výrobních procesů, a současně snížení času i nákladů spojených s výrobou.

CPS propojují fyzickou a digitální stránku výroby prostřednictvím senzorů, snímačů a IoT technologií, které sbírají a analyzují data z fyzického výrobního procesu. To vše s cílem poskytnout přesný reálný přehled o stavu a výkonu výroby. Tyto systémy pak na základě sběru dat umožňují automatizaci rozhodovacích procesů a adaptaci výrobních linek na změny bez nutnosti manuálních zásahů.

Kyber-fyzikální systémy spojují pokročilé IT technologie s fyzickými operacemi, což umožňuje přesné řízení a monitorování výrobních procesů v reálném čase. Toto synergetické spojení vede k lepší automatizaci, vyšší kvalitě výrobků a větší flexibilitě ve výrobě, odpovídající na měnící se tržní požadavky. Výsledkem je vytvoření inteligentních, samořídících výrobních prostředí, schopných rychlé adaptace a transformace, což představuje významný pokrok směrem k realizaci konceptu Industry 4.0 a Smart Factory.

Trend č. 4: Řešení kontroly kvality na bázi AI

Využití umělé inteligence při automatizaci procesů kontroly kvality představuje další krok pro výrobní podniky. Díky pokročilým algoritmům rozpoznávání obrazu a strojového učení je nyní možné nepřetržitě vyhodnocovat a identifikovat potenciální defekty a nesrovnalosti na výrobních linkách, pracovištích, ale i u polotovarů, komponent a hotových výrobků. Tento proces zajišťuje dodržování nejvyšších standardů kvality a snižuje míru vadnosti v produkci.

Řešení založená na AI a strojovém učení pro analýzu obrazových dat umožňují odhalování kvalitativních odchylek nebo defektů, jako jsou trhliny, nesrovnalosti na povrchu, geometrické chyby a další anomálie. Díky schopnosti automatické detekce a klasifikace chyb mohou AI systémy kontroly kvality poskytovat rychlou a přesnou odezvu na jakékoli problémy s kvalitou.

Trend č. 5: Dynamická pracovní síla

V souvislosti s pokračujícím rozvojem umělé inteligence zásadně ovlivňuje digitální transformace také sociální aspekty práce. Jejím jádrem je začleňování vzdálených (kolaborativních) modelů a sofistikovaných aplikací AI do provozních procesů. Tato kombinace nabízí výrobním manažerům nové příležitosti pro zefektivnění koordinace a řízení pracovních postupů, a to i na dálku.

Základem jsou hybridní pracoviště, která využívají spojení lidských a strojových kognitivních schopností, se zaměřením na AI a strojové učení. To vede k vytváření pracovních pozic, kde se snoubí lidská intuice se strojovou přesností. Současně je nezbytné, aby zaměst­nan­ci rozšiřovali své digitální dovednosti, aby mohli čelit novým vý­zvám a využívat nové příležitosti, které s sebou přináší digitalizace. To s sebou přináší flexibilnější provozní strategie díky přijetí pruž­něj­ších operací a digitalizaci zvyšující odolnost a flexibilitu výrobních procesů. Dochází k vzniku nových pracovních míst se zaměřením na digitální dovednosti, což přináší zlepšení spolupráce a komunikace mezi různými odděleními a lokalitami, včetně týmů z různých zemí.

Trend č. 6: Pokročilé systémy energetického managementu

Současný trend v oblasti výrobního managementu se zaměřuje na zavádění sofistikovaných systémů pro řízení spotřeby energie. Tyto systémy jsou navrženy s ohledem na technologickou přesnost a efektivitu a jejich hlavním cílem je nejen optimalizace spotřeby energie při využívání výrobních a montážních zařízení, ale také minimalizace energetického odpadu.

Zásadní je rovněž podpora využívání obnovitelných zdrojů energie, což podnikům umožňuje snižovat jejich uhlíkovou stopu a zároveň zefektivňovat energetické náklady. Fungování systémů spočívá v neustálém monitorování a analýze spotřeby energie v rámci výrobního provozu. Tyto systémy identifikují oblasti neefektivního využívání energie a automaticky upravují nastavení výrobních zařízení a procesů, aby snížily spotřebu energie, aniž by to negativně ovlivnilo produktivitu.

Díky optimalizaci spotřeby energie a integraci obnovitelných zdrojů je také možné výrazně snížit environmentální zatížení, čímž podniky přispívají ke snížení emisí skleníkových plynů a zvyšují udržitelnost svých operací.

Trend č. 7: Technologie pro zvýšení odolnosti dodavatelského řetězce

Geopolitické události a tendence směřující k deglobalizaci zásadně ovlivňují podobu dodavatelských řetězců. V reakci na tyto změny se podniky stále více soustřeďují na vývoj a zavádění technologií, které mají zvýšit jejich odolnost a flexibilitu. Mezi tyto technologie patří využití prediktivní analytiky pro efektivní řízení rizik a aplikace umělé inteligence pro sofistikované hodnocení a výběr dodavatelů, což zajišťuje vyšší míru transparentnosti a bezpečnosti v rámci dodavatelských řetězců.

Proces funguje na principu prediktivní analytiky, která využívá dato­vé analýzy k identifikaci možných rizik a slabých míst ve stávajících dodavatelských řetězcích, což firmám umožňuje předcházet poten­ciál­ním problémům, jako jsou výpadky nebo zpoždění. Umělá inte­li­gen­ce pak automatizuje hodnocení výkonu a spolehlivosti doda­va­te­lů, usnadňuje výběr a audit a přispívá k vyšší efektivitě procesu výběru dodavatelů. Kromě toho implementace digitálních technologií zvyšuje transparentnost a sledovatelnost v dodavatelském řetězci, čímž podporuje bezpečnost a chrání před potenciálními podvody.

Rozvoj a implementace těchto pokročilých technologií jsou nezbytné pro zajištění spolehlivosti dodavatelských řetězců v dynamickém a často nepředvídatelném podnikatelském prostředí. Díky nim mohou podniky nejen efektivněji řídit rizika a zvyšovat transparentnost svých procesů, ale také podporovat udržitelnější a bezpečnější dodavatelské řetězce, což umožňuje efektivnější spolupráci s dodavateli a posiluje jejich postavení na trhu.

Peter Bílik Smart Industry solution designer, ANASOFT

Martin Kudláč Marketing specialist, ANASOFT