1.
dbr77.com
PRAKTYCZNE ZASTOSOWANIE ALGORYTMÓW AI
W PRZEDSIĘBIORSTWIE
Piotr Wiśniewski Ph.D. -
CEO
THE ALL-IN-ONE PLATFORM FOR THE BEST ROBOTISATION OF YOUR FACTORY

2.
dbr77.com
DANE RAPORTY PLANY SYMULACJE AI
[Zarządzanie
danymi
opisującymi
wszystkie
kluczowe dla
produkcji
procesy]
1# 2# 3# 4# 5#
[Prezentacja
wyników pomiarów
w czasie
rzeczywistym
oraz w postaci
raportów]
[Zintegrowane
planowanie działań
w obszarze procesów
głównych i
pomocniczych]
[Symulacje graficzne
oraz liczbowe
rozmaitych wariantów
realizacji procesów.
Optymalizacja
procesów.]
[Automatyzacja
decyzji
optymalizacyjnych
oraz algorytmiczne
wsparcie procesu
uczenia się]
LEAN
4.0

3.
START
Mapa rozwoju digitalnego
# Transformacja dotyczy całej organizacji
# Okres realizacji projektu od 3-4 lat;
# Plan musi uwzględniać szkolenia wielu szczebli organizacji
# Konieczne jest wdrożenie systemu edukacji wewnętrznej
# Transformacja podzielona jest na odrębne fazy
TRANSFORMACJA DIGITALNA PRODUKCJI
TO NIE JEST PRACA ZESPOŁU IT
Etapy transformacji
# Zarządzanie danymi;
# Rzetelne opomiarowanie;
# Zintegrowane planowanie;
# Raportowanie w czasie rzeczywistym;
# Budowa narzędzi symulacji zdarzeń
# Algorytmy decyzyjne

4.
My tego nie potrzebujemy
# Nasz działalność jest nietypowa i nam się to nie przyda ….
# My już to robimy sami …
MITY TRANSFORMACJI
Kupmy roboty temat będzie załatwiony
# To spawanie jest tak trudne, że tylko robot da sobie radę….
# Wstawimy roboty i praca będzie zrobiona…
To załatwi program
# SAP to ogarnie ….
# Tutaj u nas jest taka spółka oni maja taki program …
# My to sobie napiszemy sami …
Mamy takie IT, że to ogarnie
# Ja to się na tym nie znam to robota IT….
# IT wdraża zmiany …
Oni mają takie rozwiązanie i to działa
# W mojej poprzedniej pracy to wszystko działało ….
# Inni sprzedawcy mówią, że to będzie łatwe i tanie …

5.
1#
DANE
Pozyskanie danych:
# Automatyczne
# Ręczne
# Eksport
# Estymacja
Typ danych:
# Dane z maszyn
# Dane z czujników
# Dane z innych systemów
# Dane deklarowane
# Dane zewnętrzne
# Dane zakładane
# Dane Historyczne
# Prognozy
Jakie dane(6V’s):
# Wartościowe merytorycznie
# Wystarczające ilościowo
# Różnorodne
# Zmienne
# Szybko dostarczone
# Prawdziwe
Proces budowy modułu zarządzania danymi:
1. Ustalenie kluczowych parametrów dla procesów
2. Stworzenie listy wszystkich danych wymaganych
3. Identyfikacja źródeł danych już istniejących
4. Identyfikacja źródeł danych do stworzenia
5. Identyfikacja danych zewnętrznych
6. Metodyka pobierania danych
7. Określnie architektury baz danych
8. Określenie metodyki walidacji danych

6.
2#
RAPORTY
Opomiarowane procesy:
# Logistyka
# Magazynowanie
# Produkcja
# Jakość
# Utrzymanie ruchu
# HR
Agregacja danych:
# Tablice stanowiskowe
# Informacje o liniach
# Indagacje o pracowniku
# Informacje o kliencie
# Informacje o produkcie
# Informacje o zakładzie
Zakres raportów
# Informacje o aktualnych działaniach
# Informacje o aktualnych stanach
# Opis rezultatów za okres
# Wskaźniki predykcyjne
Cele raportowania:
# Ocena efektywności (rozliczenie i zarządzanie)
# Motywowanie dla osiągania celu
# Zarządzanie w czasie rzeczywistym zmianami
# Poprawa planowania przyszłych działań
Proces budowy raportowania
# Mapowanie procesów
# Wybór KPI dla procesu/stanowiska
# Przypisanie źródeł danych
# Specyfikacja metod wyliczenia wskaźników
# Ustalenie hierarchii i dostępu do raportów
# Układ graficzno/liczbowy raportów
# Kodowanie raportów

7.
Horyzont planowania:
# Zarządzanie kryzysem – odstępstwa od harmonogramu
# Harmonogramowanie zmian
# Plan tygodnia
# MPS - Plan średnioterminowy
3#
PLANY
Główne obszary planowania:
# Plan wysyłek
# Plan pokrycia wyrobem gotowym
# Plan pokrycia materiałem
# Plan produkcyjny (średni, tydzień, zmiana, godzina)
# Plan mocy produkcyjnych
# Plan dostępnych zasobów ludzkich
# Plan obsady na stanowiskach
# Plan intra logistyczny
# Zaopatrzenie materiałami na stanowiskach
# Plan działań jakościowych
# Plan działań utrzymania ruchu
# Plan strat jakościowych i technologicznych
# Analiza odchyleń od standardów
Rodzaje planowania:
# Planowanie bez odchyleń
# Planowanie z uwzględnieniem odchyleń
Proces budowy planowania
# Opis siatki relacji planów i raportów
# Określenie osób odpowiedzialnych za rzetelność planów
# Definicja graficzno-liczbowa raportów
# Planowanie prototypowe – weryfikacja prototypu
# Wdrożenie produkcyjne
# Weryfikacja prawidłowości predykcji

8.
4#
SYMULACJE
Cel symulacji:
# Wzrost efektywności procesów
# Usprawnienie procesu zarządczego
# Ograniczenie czasu wdrożenia zmiany
# Ograniczenie kosztu wdrożenia zmiany
Zakres symulacji
# Wszystkie obszary planowania
# Układ graficzny aktywów fizycznych produkcji
# Symulacja odchyleń od zakładanych procesów
# Edukacja
Typy symulacji
# Opis liczbowy – równania
# Graficzna symulacja statyczna 2D
# Graficzna symylacja dynamiczna 2D
# Graficzna symulacja statyczna 3D
# Graficzna symylacja dynamiczna 3D
# Wizualizacja AR
# Wizualizacja VR
Symulacje graficzne
# Prezentacja współzależności obiektów rzeczywistych
# Mała efektywność szybkości symulacji
Symulacje liczbowe
# Duża szybkość analizy wariantów
# Brak pewności analizy
Proces budowy symulacji
# Wybór wskaźników do optymalizacji
# Wybór zmiennych w symulacji
# Budowa środowiska oraz opis zależności
# Symulacja liczbowa
# Weryfikacja poprzez symulacje graficzną
Typu silnika symulacji
# Programowanie zadań
# Symulacja zdarzeń
Symulacje to graficzno-liczbowe
odwzorowania ewenementów oraz
współzależności realnego świata

9.
5#
AI
Zakres pracy algorytmów AI DBR77:
1. Optymalizacja efektywności stanowiska
2. Optymalizacja efektywności linii – VSM
3. Plan produkcji
4. Poziom zapasów
5. Zapotrzebowanie na prace ludzi
6. Przypisanie pracowników
7. Redukcja czasu awarii
8. Bezpieczeństwo dostaw
9. Optymalizacja kanban
Cel wdrożenia AI
# Wzrost precyzji planowania
# Wydłużenie zakresu oraz horyzontu predykcji
# Ograniczenie czasu dla podjęcia decyzji
# Poprawa jakości predykcji
# Uwolnienie decyzji od emocji
Typy AI
# ML
# Stochastyczno – kombinatoryczne
Proces budowy algorytmów
# Wybór wskaźników do optymalizacji
# Wybór zmiennych w symulacji
# Budowa środowiska oraz opis zależności
# Symulacja liczbowa
# Weryfikacja poprzez symulacje graficzną
Algorytmy AI to równania matematyczne których
celem jest wyszukiwanie optymalnych wyników
dla zadań o określonych warunkach
Kolejny projekt

10.
OLD STYLE DIGITAL
VSM Lean 4.0

11.
50 % 30 % 20 %
DBR77 outcomes and benefits
REDUCTION
OF ROBOTIZATION CAPEX
INCREASED
PRODUCTIVITY
REDUCTION
OF DEVELOPMENT TIME

12.
dbr77.com