Nie chcę, by moja opinia o zastosowaniu AI w zarządzaniu produkcją wybrzmiała bardzo sceptycznie, ale menedżerowie, którzy chcą korzystać AI, muszą zdefiniować, jaki cel chcą osiągnąć i określić kluczowe wskaźniki sukcesu, które da się zinterpretować w sposób matematyczny. Złożoność w tym wypadku polega na tym, że cele ulegają zmianie w zależności od czynników wewnętrznych przedsiębiorstwa i wpływu otoczenia. W przedsiębiorstwie produkcyjnym często cele realizujemy stopniowo – raz jest to poprawa OTIF, zmniejszenie WiP, skrócenie lead time, poprawa OEE, a czasem są to wszystkie cele jednocześnie. Nie wystarczy ich raz zdefiniować i tylko „odświeżać” oprogramowanie wykorzystujące AI, wciskając przysłowiowy klawisz „F5”. Przez ciągłe zmiany w danych, w okolicznościach i celach biznesowych przedsiębiorstwa, planista musiałby stale czuwać nad prawidłowym działaniem algorytmu AI, do czego wymagana jest dodatkowa specjalistyczna wiedza i zupełnie inne kompetencje.

Osobiście uważam, że specyfika firm produkcyjnych jest zbyt złożona i w każdym przedsiębiorstwie inna, mimo podobnego profilu działalności, aby można było z całą odpowiedzialnością twierdzić, że dany model oparty o algorytmy AI jest kompleksowy w świetle wyżej wskazanych wyzwań.

Dariusz Kacperczyk, doradca zarządu eq system sp. z o.o.

Źródło: Redakcja Portal Przemysłowy