IT Systems 10/2025 Plánování a řízení výroby AI a Business Intelligence Včera 12:00

Řízení chytré továrny: Lidé, metody a umělá inteligence

Slovo „výroba“ může stále vyvolávat představu hlučných strojů a špinavých dílen. Tento obraz však s přirozeným vývojem postupně mizí. Moderní výrobní hala už rozhodně není chaoticky vypadající montážní linka, ale spíše dokonale sehraný orchestr. Pokroky v řízení výroby a údržby vycházejí ze spojení tří prvků: kvalifikovaných lidí, osvědčených metod řízení výroby a nových technologií.

Lidský faktor

Ještě než před instalací prvního senzoru nebo spuštění algoritmu, musí být položen stabilní základ. Tím základem jsou lidé a kultura, ve které pracují. Digitální transformace a Průmysl 4.0 přinesly do výrobního managementu nové rozměry a proměnily pohled na lidskou roli. Pracovníci jsou dnes stále častěji vnímáni jako partneři inteligentních systémů.

Jen pro představu: zaměstnanost v americkém výrobním průmyslu dlouhodobě klesá. Ke konci roku 2024 tvořilo přibližně 8 % celkové zaměstnanosti, oproti svému vrcholu 38,9 % v roce 1943.

Proto se dnes hodnota pracovníků v moderní výrobě neměří jen jejich manuální zručností, ale hlavně kognitivním přínosem. Právě oni totiž řeší výjimky označené umělou inteligencí a uplatňují svou hluboké odborné znalosti při řešení problémů, které algoritmus AI nedokáže vyřešit.

Pod touto novou rolí, často označovanou jako „Operátor 4.0“, si představme pracovníka, který je vyzbrojen a posílen technologií. Používá rozšířenou realitu (AR) při složité údržbě, spolupracuje s roboty při montáži a činí kvalifikovaná rozhodnutí na základě prediktivní analytiky poháněné AI.

Osvědčené metody

S posíleným týmem můžete zavádět prověřené metodiky, které poskytují strukturovaný přístup k dosahování vynikající kvality. Tyto klasické rámce se navzájem nevylučují a často fungují nejlépe společně:

Lean Manufacturing. Základní princip Lean je nadčasový: eliminace plýtvání. Pomocí nástrojů, jako je mapování hodnotového toku (Value Stream Mapping), lze vizualizovat každý krok procesu od suroviny po finální produkt, identifikovat a odstranit činnosti, které nepřidávají hodnotu.
Six Sigma. Zatímco Lean se zaměřuje na tok, Six Sigma se soustředí na kvalitu a konzistenci. Jejím cílem je snížit variabilitu procesů a počet vad na statisticky zanedbatelnou úroveň. Datově řízený cyklus DMAIC (define - measure - analyze - improve - control) poskytuje vědecký přístup k řešení problémů založený na důkazech, nikoliv na intuici.
Total Productive Maintenance (TPM). TPM mění základní způsob myšlení od reaktivního přístupu („jestli se to rozbije, oprav to“) k proaktivní kultuře („každý je zodpovědný za spolehlivost“). Umožňuje specializovaným týmům údržby soustředit se na složitější preventivní a prediktivní úkoly.

Tyto metodiky jsou bohaté na data a generují obrovská množství informací o časech, cyklech, mírách vad a celkovém stavu zařízení. Dříve bylo zpracování těchto dat velmi komplikovaným a manuálním úkolem, který často pracovníky přetěžoval .Toto je však bod, ve kterém nastupuje AI jako skutečný a výkonný katalyzátor kvalitativní změny.

AI jako násobitel výkonu

V roce 2024 dosáhl globální trh s AI ve výrobě odhadované hodnoty 4,2 miliardy USD. Očekává se, že od roku 2025 do roku 2034 poroste meziročním tempem 31,2 %. Výrobní manažeři nyní mohou spolupracovat se systémy AI, které zpracovávají obrovské objemy provozních dat a odhalují vzorce a souvislosti, jež by bylo manuálně nemožné rozpoznat. Pokročilá analytika umožňuje kvalifikovanější rozhodování o alokaci zdrojů, plánování kapacit a optimalizaci procesů. Technologie pomáhá při analýze informací z více zdrojů.

Klíčové oblasti, kde AI přináší hodnotu:

Prediktivní údržba a hodnota aktiv
Kontrola kvality
Plánování a rozvrhování výroby
Optimalizace dodavatelského řetězce
Energetický management a udržitelnost
Prognózování zásob a poptávky
Zákaznický servis

Role AI ve výrobním managementu se bude nadále rozšiřovat s tím, jak budou technologie dozrávat a rozvíjet se schopnosti organizací. Budoucí vývoj se pravděpodobně zaměří na sofistikovanější spolupráci člověka a AI, autonomní rozhodování při rutinních operacích a integraci napříč celým hodnotovým řetězcem.

Jak začít s AI – jednoduché kroky:

Zhodnoťte současné procesy. Projděte stávající pracovní postupy údržby a výroby a identifikujte oblasti, kde může AI přinést největší přínos (např. časté poruchy, slabá místa).
Sbírejte a integrujte data. Zvažte možnost propojení dat z IoT senzorů s historickými záznamy údržby, výrobními plány či dalšími relevantními daty. Důležitá je kvalita a konzistence dat.
Vyberte a natrénujte AI model. Zvolte vhodné technologie AI a natrénujte model na historických i aktuálních datech.
Implementujte a monitorujte řešení. Sledujte výkon AI řešení, porovnávejte předpovědi se skutečnými výsledky a podle potřeby upravujte model pro zlepšení přesnosti.
Automatizujte a optimalizujte procesy. Využijte nové poznatky k automatizaci plánování údržby a úpravě výrobních parametrů v reálném čase pro maximální efektivitu.

Budování továrny budoucnosti

Budoucnost patří výrobcům, kteří dokážou spojit lidskou kreativitu s řešeními poháněnými umělou inteligencí a automatizačními technologiemi. Organizace, které této rovnováhy dosáhnou, budou schopny se přizpůsobit měnícím se tržním podmínkám a dlouhodobě si udržet vysokou provozní kvalitu.

Olena Domanska
Autorka článku je vedoucí oddělení AI ve společnosti Avenga, kde vede vývoj generativních a agentních AI řešení pro globální podnikové klienty v různých odvětvích včetně průmyslové výroby. Vystudovala matematiku a přináší přes 10 let zkušeností v oblasti AI a datově řízených technologií.