Projektowanie i rozwój produktu

Systemy wyposażone w SI wspierają projektantów, konstruktorów i technologów w procesach projektowania i rozwoju produktu. Umożliwiają szybkie przygotowywanie kolejnych wersji produktów, optymalizowanych pod kątem wydajności procesów produkcyjnych oraz personalizowanych zgodnie z oczekiwaniami klientów.

Jednocześnie algorytmy uczenia maszynowego pozwalają naśladować procesy projektowania realizowane przez człowieka, a w efekcie samodzielnie przygotowywać projekty generatywne w zależności od wprowadzonych wstępnych parametrów np. wielkości, ciężaru, materiału, wytrzymałości, kosztów i metod produkcji, opracowując nawet tysiące wersji dla jednego typu produktu.

Zarządzanie liniami produkcyjnymi

Systemy informatyczne, coraz częściej wyposażane w SI, wspierają przygotowanie projektu oraz optymalizację linii produkcyjnej. Poprawiają rozplanowanie przestrzeni produkcyjnej, a poprzez analizę procesu produkcyjnego wskazują miejsca, gdzie potencjalnie mogą wystąpić problemy z jakością produktu lub wydajnością operacji.

W toku produkcji, systemy SI zbierając dane z czujników i kamer, w jakie uzbrojona jest linia produkcyjna, mogą przewidywać wystąpienie przestojów i potencjalnych awarii, co pozwala na konserwację oraz naprawy sprzętu i maszyn, zanim coś się zepsuje. Poprawia to wydajność, jednocześnie zmniejszając koszty przestojów i napraw.

Roboty przemysłowe

Robot najczęściej postrzegany jest jako programowalna maszyna, która wykonuje określone algorytmami zadania, a także dostosowuje swoje działanie w zależności od danych pobieranych z otoczenia za pomocą czujników, analizy obrazów czy dźwięków. O ile w taką definicję wpasowują się już automaty produkcyjne, o tyle współczesne roboty i coboty (czyli roboty współpracujące i wspomagające człowieka w wykonywaniu określonych zadań) wyposażone w SI mogą działać w ogromnym stopniu samodzielnie, a nawet „myśleć”, chociaż zakres tego „myślenia” jest jeszcze dość mocno ograniczony. I o ile w tym sensie nie można nazwać ich tak naprawdę inteligentnymi, to wkrótce roboty niewątpliwie staną się bardziej autonomiczne i będą zastępować człowieka, przede wszystkim przy zadaniach wymagających siły lub realizowanych w niebezpiecznym dla człowieka środowisku.

Logistyka i dystrybucja

Logistyka zaopatrzenia oparta na SI pozwala producentom uzyskiwać dokładne informacje odnośnie zużywanych surowców i materiałów oraz lepiej zarządzać zapasami i zamówieniami. Dzięki analizie opartej na maszynowym uczeniu, systemy SI pozwalają znacznie dokładniej niż ludzie dostosowywać zamówienia w zależności od prognoz cen oraz dostępności surowców i materiałów u dostawców, kosztów i terminów dostaw, a także ich wpływu na koszty produkcji i końcową cenę wyrobu gotowego. Rozwiązania oparte na SI, analizując dane z rynku oraz systemów dystrybucji potrafią znacznie dokładniej prognozować popyt niż powszechnie stosowany zintegrowany model autoregresyjny ze średnią ruchomą – ARIMA (ang. Autoregressive Integrated Moving Average). Zmniejsza to ryzyko utraty płynności finansowej, niedoborów zapasów materiałów i surowców, a także pozwala precyzyjniej zarządzać produkcją.