Система визуального контроля для умных предприятий

Участники проекта

John Deere
IBM

Используемые технологии

Искусственный интеллект
Машинное обучение
Глубокое обучение
Большие данные
Облачные вычисления
Интернет вещей

Участники проекта

Kroger
Microsoft

Используемые технологии

Интернет вещей
Облачные вычисления
Большие данные

Описание решения

Компания John Deere использует систему искусственного интеллекта IBM Watson для оптимизации использования и обслуживания производственных мощностей на своем крупнейшем предприятии в Германии.

При обнаружении неисправности работники предприятия фотографируют вышедшие из строя механизмы, используя для этого камеры мобильных устройств. Сделанные изображения анализируются системой искусственного интеллекта, которая определяет неисправность и предлагает работникам пошаговые способы ее устранения. Если для устранения неисправности требуется вмешательство специалиста, система сверяется с его графиком работы и предлагает оптимальное время для проведения ремонта.

Искусственный интеллект IBM Watson используется и в процессе заказа запчастей. После определения неисправности она автоматически размещает в ней требование на доставку необходимых материалов.

Взаимодействие с системой искусственного интеллекта осуществляется при помощи голосовых команд.

Преимущества решения

Предоставляет мощные инструменты оптимизации, которые применимы при решении сложных задач, связанных с планированием и техническим обслуживанием производственных активов
Позволяет ускорить поиск и обнаружение неисправностей в машинах
В краткосрочной перспективе, – дает возможность предвидеть неисправности оборудования и предотвращать связанные с ними риски, в долгосрочной перспективе – определять сокращение производительности устройств и уменьшать связанные риски
Позволяет оптимально сочетать профилактическое обслуживание и ремонт техники
Экономия рабочего времени повышает экономическую эффективность бизнеса, а взаимодействие сотрудников с системой при помощи голосовых команд улучшает рабочие процессы
Повышает точность выполнения операций сотрудниками и сокращает количество ошибок
Позволяет сократить нагрузку на сотрудников и снизить для них уровень стресса благодаря помощи в принятии решений и контролю качества работ

Возможные сферы применения

Автомобилестроение и транспорт: в системах управления парками беспилотных транспортных средств
Ритейл и потребительский сектор: использование при принятии решения о покупке в режиме реального времени и пополнении запасов товаров, при управлении сервисными службами
Здравоохранение и жизнеобеспечение: изучение опыта и совершенствование механизма принятия решений

Добавленная стоимость при использовании в цепочках поставок

Операции: сокращение затрат и времени на монтаж и обслуживание оборудования
Активы: повышение капитализации бизнеса
Технологическое развитие: повышение операционной эффективности и производительности труда за счет оптимизации бизнес-процессов
Сервис: снижение затрат на обслуживание и ремонт

Уровень зрелости – 2 ⃰

Использование в рамках пилотного проекта на предприятии компании – заказчика в Германии

Пути развития решения

Технологии: расширение использования решения за счет унификации ИТ-инфраструктуры, необходимой для работы с данными, расширения возможностей ее масштабирования и сокращения энергопотребления
Коллаборация: изменение образа мышления сотрудников и их подходов к выполнению своих функций благодаря наглядности преимуществ искусственного интеллекта, преодоление этических проблем за счет разработки компаниями норм и правил использования искусственного интеллекта
Образование: подготовка высококвалифицированных специалистов для работы с искусственным интеллектом

Отдаленные перспективы

Бэк-офис: искусственный интеллект может использоваться для оптимизации таких сфер деятельности логистических компаний, как бухгалтерский учет и управление финансами, управление персоналом и информационные технологии
Предиктивное планирование спроса: искусственный интеллект может предсказывать неожиданный всплеск спроса на отдельные категории продуктов на основе анализа данных систем электронной коммерции и социальных сетей, что позволяет избегать дефицита или затоваривания
Повышение эффективности логистики: использование роботизированных систем и систем компьютерного зрения на базе искусственного интеллекта позволит автоматизировать такие операции, как сортировка, перемещение и контроль складских запасов
Клиентский опыт: искусственный интеллект позволяет поставщикам оптимизировать взаимоотношения с клиентами и адаптироваться к изменению их предпочтений

Особенности использования решения

Программное обеспечение: облачный сервис IBM Watson Visual Recognition использует модели визуального распознавания, разработанные на основе данных, предоставляемых всеми компаниями-пользователями
Оборудование: решение требует вычислительных ресурсов, достаточных для работы аналитической системы, использующей технологии искусственного интеллекта и наличия объемного хранилища данных
Данные: требуется проведение аудита и, при необходимости – их преобразование в формат, поддерживаемый системой и экспорт в облако, где они будут использоваться для построения моделей визуального распознавания
Интеграция: компании предстоит разработать модель машинного обучения. Для этого необходимы подготовка имеющегося у компании массива данных, разработка модели глубокого обучения системы, ее сохранение и последующее развертывание
Персонал: обучение сотрудников компании, работающих с системой, принципам принятия решений на основе данных, найм или обучение специалистов, занимающихся обслуживанием системы и обработкой данных

Комплаенс

В странах ЕС, в соответствии с законом GDPR, компании должны обеспечить хранение персональных данных на собственных ресурсах. В некоторых случаях потребуется наличие в компании менеджера/директора по защите данных (DPO – Data Protect Officer)
Для стран ЕС: необходимо принимать во внимание опубликованные Европейской комиссией нормы этических принципов использования технологий искусственного интеллекта