Prognozowanie efektywności procesów produkcyjnych
Drugi proces zrealizowany przez eq system w ramach projektu „Opracowanie oprogramowania do inteligentnego planowania i dystrybucji zadań operatorów produkcyjnych wspomaganego przez sztuczną inteligencję w modelu cyfrowej repliki (digital twin)” dotyczył prognozowania efektywności procesów produkcyjnych. Analiza historycznych danych umożliwia identyfikację wzorców wydajności operatorów, co jest podstawą do budowy modelu prognostycznego. Model ten przewiduje efektywność przyszłych procesów produkcyjnych. Dzięki temu można podnieść efektywność poszczególnych procesów produkcyjnych, co ma bezpośrednie przełożenie na ogólną wydajność zakładu. Dane wejściowe wykorzystywane w procesie obejmują historię wydajności produkcyjnej, plany produkcyjne z przeszłości, informacje o personelu pracującym przy produkcji, grafik dostępnych operatorów, informacje o ich zaangażowaniu i stopniu zaawansowania w zadaniach oraz szczegóły dotyczące używanej technologii. Te dane są kluczowe dla dokładnego modelowania i prognozowania przyszłej efektywności. Model AI generuje dwa rodzaje prognoz: prognozę uwzględniającą plan produkcyjny oraz prognozę bez planu produkcyjnego, która jest oparta na trendach wydajności pracownika. Dane zwracane z modelu AI są prezentowane w formularzach, które pokazują wydajność operatorów. Na tych interfejsach, dane wynikające z prognozy są uzupełniane danymi statystycznymi, co umożliwia kompleksową analizę i lepsze rozumienie wyników przez decydentów.
Zarządzanie zasobami ludzkimi z wykorzystaniem AI
Projekt zrealizowany przez eq system obejmuje również prognozowanie dostępności operatorów oraz prognozowanie dostępności i zmienności kompetencji. Podczas planowania dostępności operatorów zebrano dane o nieobecnościach i ich przyczynach, aby opracować algorytmy predykcyjne umożliwiające tworzenie prognoz dostępności. Prognozy uwzględniają sezonowość, planowane urlopy i potencjalne wzmożenie absencji, co pozwala na elastyczne planowanie kalendarza pracy w systemie XPRIMER. W procesie planowania kompetencji operatorów przyjęto, że ich umiejętności są dynamiczne i zmieniają się w czasie. Na podstawie danych o aktualnym poziomie kompetencji, system generuje prognozy dotyczące ewolucji umiejętności, umożliwiając decydentom lepsze zarządzanie personelem poprzez precyzyjne prognozy zmienności kompetencji.
Projekt „Opracowanie oprogramowania do inteligentnego planowania i dystrybucji zadań operatorów produkcyjnych wspomaganego przez sztuczną inteligencję w modelu cyfrowej repliki (digital twin)” oferuje istotne korzyści dla firm produkcyjnych dzięki zaawansowanej integracji narzędzi sztucznej inteligencji i systemów IT. Optymalizacja przydziału zadań oraz monitorowanie tempa pracy operatorów za pomocą predykcyjnych modeli AI prowadzi do znacznego zwiększenia efektywności operacyjnej oraz poprawy jakości produkcji. Dzięki wykorzystaniu analizy historycznych danych dotyczących wydajności operatorów, możliwe jest precyzyjne prognozowanie przyszłych wyników produkcyjnych. To z kolei umożliwia lepsze planowanie i zarządzanie zasobami ludzkimi, minimalizując ryzyko przestojów i zwiększając płynność procesów produkcyjnych. Integracja z systemem planistycznym pozwala na automatyczne korygowanie planów produkcyjnych, co zwiększa elastyczność i adaptacyjność całego procesu produkcyjnego. Zastosowanie algorytmów predykcyjnych do monitorowania i zarządzania kompetencjami operatorów umożliwia dynamiczne dostosowywanie się do zmieniających się warunków i wymagań produkcyjnych. W efekcie przedsiębiorstwa mogą osiągnąć wyższą wydajność produkcyjną, lepszą jakość produktów oraz większe zadowolenie klientów.
Źródło: NCBR