GRA-5S

Gra - Metoda 5S

Seiri (Sortowanie)

Seiton (Systematyka)

Seiso (Sprzątanie)

Seiketsu (Standaryzacja)

Shitsuke (Samodyscyplina)

Balansowanie linii - Yamazumi

 Yamazumi to japońskie słowo, które oznacza „stosowanie się” lub „układanie”. W kontekście Lean Manufacturing odnosi się do balansowania linii produkcyjnej , czyli miękkiego rozmieszczenia pracy pomiędzy operatorami lub stanowiskami w celu osiągnięcia marnotrawstwa, efektywności oraz eliminacji regulowanego.

Jak działa Yamazumi w balansowaniu linii?

1. Tworzenie wykresu Yamazumi:

   • Wykres Yamazumi to wizualna reprezentacja czasu trwania poszczególnych zadań wykonywanych na linii produkcyjnej.
   • Każde zadanie jest przedstawiane jako słupek na wykresie, a wysokość słupka odpowiada czasowi potrzebnemu na wykonanie tego zadania.
   • Linie lub kolory mogą przedstawiać różne kategorie pracy, takie jak:
     • Czas wartości dodanej (VA – wartość dodana),
     • Czas niewartościowy dodanej (NVA – Non-Value Added),
     • Straty.

2. Analiza:

   • Celem jest wyrównanie poziomu na liniach, aby każdy operator miał mniej więcej podobnych usług w swoim cyklu.
   • Nie obciążające prowadzi do:
     • Przestojów,
     • Opóźnienia,
     • Przepracowania operatorów i bezczynności innych.

3. Zrównoważenie:

   • Zidentyfikowane nadwyżki pracy mogą być przenoszone pomiędzy stanowiskami, a zadania zoptymalizowane w taki sposób, aby żadne stanowisko nie było przeciążone ani niedociążone.
   • Yamazumi wspiera także strateg i możliwość ich eliminacji poprzez lepsze planowanie lub automatyzację.

---

Zastosowanie w praktyce

Przykład:

Wyobraź sobie możliwość montażu w fabryce samochodów:

• W obecnej sytuacji produkcja:
  • Operator 1 wykonanie zadania w 50 sekund,
  • Operator 2 w 40 sekund,
  • Operator 3 w 70 sekund.
• Czas taktu (czyli całkowity czas, jaki może być ograniczony na jeden element, aby spełnić wymagania klientów) wynosi 60 sekund.
• Wykres Yamazumi wskazuje, że Operator 3 jest przeciążony.

Działania:

1. Zadania Operatora 3 są analizowane i dzielone:
   • Dostępne zadanie Operatora 3 można zastosować do Operatora 1, który może być dostępny w Twoim cyklu.
2. Jeśli wszystkie zadania są już możliwe, ale Operator 3 jest przeciążony:
   • Możliwość zainfekowania automatyzacją części jego pracy,
   • Lub wprowadzenie dodatkowego operatora do pomocy.

---

Korzyści Yamazumi:

• Lepsze wykorzystanie zasobów: Zrównoważona linia pozwala na obciążenie operatorów i maszyn.
• Redukcja marnotrawstwa: Eliminacja przestojów oraz pracy, która nie dodaje wartości.
• Poprawa płynności procesu: Ułatwienie pracy na linii produkcyjnej.
• którego działanie jest bardziej przewidywalne, a ich praca staje się bardziej przewidywalna.

---

Yamazumi to narzędzie, które wykorzystuje swoje prostocie i wydajność w wielu surowcach. Sprawdzanie sprawdza się nie tylko w produkcji, ale także w innych procesach, które wymagają harmonizacji pracy. Czy można uzyskać dostęp, jak uzyskać taki wykres lub jak uzyskać dostęp do danych? 😊

Zastosowanie IBM Watson w VSM

 

Zastosowanie IBM Watson w VSM – szczegółowy przykład:

Scenariusz: Optymalizacja procesu produkcyjnego w fabryce samochodów

Załóżmy, że firma zidentyfikowała samochody, które są znalezione w czasie cyklu wytwarzania oraz ujawnienia marnotrawstwa w ramach twoich strumieni wartości. Kluczowym urządzeniem w fabryce jest linia montażowa, na której znajdują się różne urządzenia montujące części samochodów. Proces jest wyposażony w szereg operacji, takich jak montaż, testowanie, malowanie nadwozi, kontrola jakości, itp.

1. Zbieranie danych:

dostępne w ramach zbierania ogromnych ilości danych dotyczących różnych procesów produkcji. Może przekazać:

• Czas trwania produkcji na późniejszym etapie (ile czasu trwania montażu silnika, ile trwa wykończenie nawierzchni itp.)
• Dostarczanie maszyn i urządzeń (czy maszyny opracowane z przewidywaniami?)
• Stan zapasów materiałów (czy występuje z powodu braków w zużych?)
• Ruchy pracowników (czy pracownicy są rozmieszczeni na linii montażowej?)

Dane mogą pochodzić z różnych źródeł, takich jak czujniki IoT (Internet of Things), systemy ERP, systemy monitorujące urządzenia, kamery przemysłowe oraz bezpośrednie obserwacje.

2. Analiza danych za pomocą IBM Watson:

IBM Watson wykorzystuje swoje algorytmy AI do przetwarzania i analizy tych danych, aby pomóc menedżerom wytwarzania zrozumieć, gdzie występują problemy, jakie są opóźnienia, oraz gdzie można znaleźć czas i zasoby.

Przykład:

• Analiza mechanizmów kontrolnych: IBM Watson analizuje dane w czasie cyklu produkcyjnego, że w montażu silnika pojawia się powtarzający się problem – zbyt długotrwała przerwa w dostarczaniu części z magazynu. Watson powstał, że brak dostępu między magazynami a linią produkcyjną jest dostarczany z tego źródła.

  Zastosowanie AI: Watson może być dane z systemu ERP iw czasie, gdy wystąpią, kiedy zostaną odłączone materiały, oraz automatyczne części zamówienia z magazynu, co pozwala na utrzymanie ciągłości produkcji.

• Wykrywanie anomalii w jakości: Watson analizuje dane z kamer monitorujących oraz czujników jakości. W przypadku, gdy maszyny na linii montażowej nie są stosowane zgodnie z wymaganiami, np. podczas stosowania może wystąpić niebezpieczeństwo rozprzestrzeniania się substancji, Watson wychwytuje te anomalie i działanie alert dla odpowiedniego zespołu.

  Zastosowanie AI: IBM Watson może automatycznie wykrywać różne defekty jakościowe w procesie produkcji, a następnie wprowadzać zmiany w ustawieniach maszyn lub przekazywać zadanie do inspekcji jakości.

3. Prognozowanie wydajności:

IBM Watson może być wyposażony w dane historyczne oraz algorytmy uczenia maszynowego do przewidywania, jak będzie działać w przyszłości, co może pomóc w optymalizacji zapasów, harmonogramów i alokacji zasobów.

Przykład:

• Prognozowanie zapotrzebowania na surowce: Na podstawie danych dotyczących cykli produkcyjnych oraz globalnych trendów rynkowych, IBM Watson może przewidywać wymagania na zdarzenia. Jeśli wiadomo, że w przypadku zasilania będą większe wymagania na samochody elektryczne, Watson może pochodzić, które są potrzebne w większej ilości i odpowiednio zarekomendowane zmiany w planowaniu zakupów.

4. Optymalizacja strumienia wartości:

Po wystąpieniu wszystkich zebranych danych i wyników prognoz, Watson może zalecić zmiany w całym strumieniu wartości. Na przykład, może wskazać, które procesy są zbędne, które zadania można zautomatyzować, a które wymagają uwagi.

Przykład:

• Optymalizacja zapasów: Watson może zasugerować automatyczne zastosowanie zapasów w zależności od prognozowanych ustawień dla różnych modeli samochodów. Dzięki temu firma może wystąpić sytuacja, której nie ma ilości dostarczonej do realizacji.

Podsumowanie:

IBM Watson w ramach VSM oferuje zaawansowaną funkcjonalność i prognozowanie mechanizmów, co pozwala na wykrywanie marnotrawstwa, identyfikację zabezpieczeń gardeł oraz optymalizację sterowania wartościami. Dzięki sztucznej inteligencji, przedsiębiorstwo może zastosować przydatne decyzje, przewidzieć problemy w procesach, automatycznie wykryć zapasy poziome i usprawnić czas cyklu produkcyjnego. Watson pomaga także w monitorowaniu jakości, wykrywaniu anomalii oraz prognozowaniu potencjalnych zastosowań, co prowadzi do bardziej zaawansowanej i zaawansowanej produkcji.

Narzędzia AI w VSM

 W ramach mapowania strumienia wartości (VSM) , sztuczna inteligencja (AI) może mieć wpływ na kluczową rolę w automatyzacji i optymalizacji oprogramowania. Dostępnych jest wiele programów sztucznej inteligencji, które można wykorzystać na różnych poziomach VSM, a następnie zbierać dane po zastosowaniu i optymalizacji podstawowej. Oto kilka narzędzi, które można wykorzystać w VSM:

1. IBM Watson

• Zastosowanie: IBM Watson oferuje szereg narzędzi sztucznej inteligencji, które mogą być dostępne w danych z ujawnienia wzorców, połączenie danych biznesowych oraz rozwiązanie na podstawie danych ogólnych.
• Jak pomaga w VSM? Watson może pomóc w uruchomieniu marnotrawstwa, przewidywaniu kluczowych gardeł oraz optymalizacji produkcyjnych i logistycznych. Można uruchomić analizę danych związanych z przepływem materiałów i czasu, a także uzyskać prognozę w odniesieniu do stanu chorobowego.

2. Sztuczna inteligencja w chmurze Google

• Zastosowanie: Google Cloud AI oferuje narzędzie do analizy danych, rozpoznawania obrazów, analizy tekstu oraz przewidywania wyników za pomocą algorytmów uczenia maszynowego.
• Jak pomaga w VSM? Dzięki algorytmom Google AI możliwe jest analizowanie danych związanych z początkiem produkcji, zapasami, a także analizowanie obrazów z monitorowania produkcji (np. w przypadku wystąpienia marnotrawstwa). Może również pomóc w skutkach ubocznych i krytycznych gardeł.

3. Microsoft Azure AI

• Zastosowanie: Microsoft Azure oferuje zestaw narzędzi sztucznej inteligencji i wiedzy maszynowej, które umożliwiają tworzenie zaawansowanych aplikacji AI, takich jak prognozowanie końcowe, analiza danych w czasie stosowania oraz automatyzacja.
• Jak pomaga w VSM? Microsoft Azure może przeprowadzić analizę VSM w czasie dostawy, dystrybucji i eliminacji marnotrawstwa, zasilacza przepływu materiałów i zasobów, a także optymalizacji zapasów i harmonogramów produkcji.

4. AutoML (np. Google AutoML, H2O.ai)

• Zastosowanie: AutoML do narzędzi do automatycznego uczenia maszynowego, które umożliwiają tworzenie modeli ML bez konieczności poznania algorytmów i programowania.
• Jak pomaga w VSM? AutoML może pomóc w automatycznym degradowaniu modeli do prognozowania zapotrzebowania na surowce, przewidywania czasów cykli produkcji i analizy wydajności systemów w różnych scenariuszach.

5. Tableau z AI

• Zastosowanie: Tableau do narzędzi do wizualizacji danych, które teraz wprowadzają funkcje sztucznej inteligencji, takie jak automatyczna analiza danych, prognozowanie i wykrywanie wzorców w zbiorach danych.
• Jak pomaga w VSM? Tableau z AI może być podłączony do danych z różnych źródeł w czasie rzeczywistym, udostępniając wizualizację wartości i efektów wynikających z efektów. Może być szczególnie pomocny w zarządzaniu zapasami i monitorowaniu wydajności organizmu.

6.Simi​

• Zastosowanie: Simio to narzędzie do narzędzi badawczych i zarządzania wykonaniem, które wykorzystuje sztuczną inteligencję do optymalizacji marketingowych.
• Jak pomaga w VSM? Simio może symulować różne scenariusze produkcyjne, reagować na zagrożenia, przewidywane problemy i aktualizacje materiałów w ramach strumienia wartości. To pozwala na dokładniejsze planowanie stanu chorobowego w VSM.

7. Przepływ pocałunków

• Zastosowanie: Kissflow do narzędzia do automatyzacji zasilania (BPM), które oferuje funkcje podstawowe na AI do analizy i optymalizacji przepływów pracy.
• Jak pomaga w VSM? Kissflow może pomóc w automatyzacji zarządzania, zarządzaniu zapasami i przewidywaniu opóźnienia. Przepływomierze pracy AI, można wykryć nieefektywność i marnotrawstwo, a także optymalnie określić czas produkcyjny.

8. Dowolna logika

• Zastosowanie: AnyLogic to narzędzie do narzędzi funkcjonalnych, które pozwala na modelowanie produkcji i logistyki z użyciem sztucznej inteligencji.
• Jak pomaga w VSM? Dzięki AnyLogic można modelować wartości wyjściowe, przewidywane sterowanie i optymalizację zasilania, w czasie. Narzędzie to może również pomóc w przewidywaniu wydajności na podstawie danych historycznych i dynamicznych.

9. SzybkiMiner

• Zastosowanie: RapidMiner to platforma angielska, która pozwala na wykorzystanie sztucznej inteligencji i uczenia się maszynowego do analizy danych biznesowych.
• Jak pomaga w VSM? RapidMiner umożliwia analizę danych dotyczących czasu trwania produkcji, zapasów i napędu, co może pomóc w rozwiązaniu dostępu do materiałów i ujawnieniu marnotrawstwa. Może również pomóc w prognozowaniu wydajności systemu w przyszłości.

10.Qlik​

• Zastosowanie: Qlik do platformy analitycznej umożliwiającej analizę danych i generowanie wizualizacji z wykorzystaniem funkcji sztucznej inteligencji.
• Jak pomaga w VSM? Qlik może pomóc w przekazaniu danych z różnych źródeł i generowaniu zagrożeń związanych z konsekwencjami. Dzięki algorytmom AI, platforma może automatycznie wykryć wzorce marnotrawstwa, przewidywać problemy z zapasami lub wystąpieniem dalszego uruchomienia oraz zapobiegać tworzeniu się w momencie wystąpienia.

11.BigML​

• Zastosowanie: BigML do narzędzia do tworzenia modeli predykcyjnych opartych na AI, które pozwala na transmisję i analizę danych za pomocą zaawansowanych algorytmów nauczania maszynowego.
• Jak pomaga w VSM? BigML może pomóc w przewidywaniu zapotrzebowania na materiały, optymalizacjach zapasów i przewidywaniu krytycznych gardeł w procesach produkcyjnych. Dzięki temu można lepiej zaplanować wykorzystanie procesów i usprawnienie wartości.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja może działać na zasadzie mapowania strumienia wartości (VSM) na wiele sposobów, od zbierania i analizy danych po przewidywanych ustawieniach gardeł i optymalizacji narzędzi. Narzędzia takie jak IBM Watson , Google Cloud AI , Simio , AnyLogic i inne mogą zautomatyzować wiele funkcji powiązanych z VSM, wynikających z organizacjom zależnym, które są marnotrawstwo oraz przewidywać zastosowanie w procesach produkcyjnych.

AI w VSM

     Zastosowanie sztucznej inteligencji (AI) w mapowaniu strumienia wartości (VSM) może ujawnić lepszy proces mapowania strumieni wartości, w zakresie analizy, optymalizacji i automatyzacji. Sztuczna inteligencja może pomóc w rozwiązaniu problemu marnotrawstwa, przewidywaniu zagrożeń gardeł i usprawnianiu jednostki w organizacji. Oto, jak można zidentyfikować AI w różnych czytnikach VSM:

1. Zbieranie danych i automatyczne gromadzenie informacji

Tradycyjnie, mapowanie strumienia wartości wymaga ręcznego zbierania danych na temat tematu, czasów, zapasów i marnotrawstwa. Sztuczna inteligencja może pomóc w automatycznym zbieraniu tych danych za pomocą:

• Czujniki IoT (Internet of Things): Czujnik może być podłączony do źródła zasilania, zapasowego, czasu cyklu produkcyjnego i innych istotnych parametrów w czasie rzeczywistym.
• Sztuczna inteligencja w zasilaczu danych: AI może analizować dane z maszyn i systemów ERP w czasie rzeczywistym, automatycznie podawane dane na temat wydajności, w czasach wymagań i innych wskaźników.

2. Analiza marnotrawstwa

AI może wspomóc użytkownika marnotrawstwa w procesach. Wykorzystując algorytmy nauki maszynowego (ML), sztuczna inteligencja może:

• Przewidywanie usterek: Algorytmy mogą analizować przebieg i przewidywać miejsca, w których mogą wystąpić problemy z przepływomierzem lub inne źródła zasilania.
• Wykrywać anomalie: AI może monitorować wszystkie etapy procesu i wykrywać anomalie, które mogą być dostępne na marnotrawstwo, np. częściej zapasy, nieoptymalny czas oczekiwania, błędy produkcyjne itp.
• Wykorzystać wykorzystanie obrazu: Rozpoznawanie wizualnego przy użyciu AI, na przykład poprzez kamery monitorujące stany zapasowe, może reagować na miejsca, gdzie występują zatory w produkcji, oraz wykrywanie defektów.

3. Optymalizacja wyjścia pracy

Sztuczna inteligencja może być uniwersalną podstawą tworzenia i tworzenia procesów na podstawie zebranych danych:

• Symulacje pochodzenia: AI mogą być charakterystyczne dla różnych scenariuszy roboczych, użytkowych, jak różne zmiany w płynie na przepływ materiałów i czas realizacji. Na przykład AI może sugerować zmianę w rozmieszczeniu maszyn, rotacji pracowników lub zasilanej zapasów, aby zapewnić przepływ prądu roboczego.
• Algorytmy optymalizacji: Algorytmy optymalizacyjne AI mogą proponować najbardziej zaawansowane rozwiązania w zakresie zarządzania zapasami, harmonogramowania produkcji, czy alokacji zasobów, pozwalają na skrócenie czasu cyklu produkcji i harmonogramu kosztów.

4. Analiza informacji

AI może pomóc w wydaniu informacji, co jest ważnym następstwem VSM. Dzięki sztucznej inteligencji można:

• Zoptymalizować: AI może analizować dane wyjściowe i wyjściowe z systemów informatycznych oraz komunikacyjne, proponując zmianę w przepływie informacji, które przyspieszają procesy decyzyjne i poprawiają przesył danych między działami.
• Automatyczne generowanie: AI może analizować procesy na podstawie zebranych danych i generować raporty w czasie, które informują menedżerów o stanie automatycznym, identyfikowanych problemów lub uruchamiania usprawnieniach.

5. Cierpienie AI w następstwie stanu (Future State Map)

Kiedy tworzymy zagrożenie stanu procesu, sztuczna inteligencja może pomóc:

• Generowanie sugestii na podstawie danych historycznych: AI może analizować dane z przeszłości i sugerować, jak zmienić procesy, aby były bardziej szczegółowe, na przykładzie optymalnej organizacji pracowników, zapasów czy maszyn.
• Ustalanie priorytetów: AI może pomóc w ustaleniu, które zmiany są najbardziej pilne i mają wpływ na skuteczność.
• Optymalizacja wykorzystania zasobów: Algorytm AI może analizować dostępne zasoby i proponować zmianę w sposobie ich wykorzystania, aby zmaksymalizować skład.

6. Zarządzanie zapasami

Zarządzanie zapasami to jedno z rozwiązań końcowych w VSM, sztuczna inteligencja może pomóc w:

• Prognozowanie zapotrzebowania: Algorytm AI może przewidzieć zapotrzebowanie na surowce, materiały i produkty na podstawie analizy danych historycznych i trendów rynkowych.
• Zarządzanie istniejącym zabezpieczeniem zapasów: Sztuczna inteligencja może pomóc w ustaleniu istniejących zapasów, aby mieć dostęp do zapasów (które są powiązane z kosztami magazynowania) i niedoborów (które mogą zakłócić).

7. Podejmij decyzję w czasie rzeczywistym

AI może podjąć decyzje w czasie, co jest istotne w praktycznych środowiskach wykonawczych. Dzięki algorytmom sztucznej inteligencji:

• Automatyczne działanie urządzenia: AI może na bieżąco monitorować procesy produkcyjne i zmieniać je w odpowiedzi na zmianę, np. pojawia się proces, jeśli zapasy spadają poniżej poziomu, lub zredukować tempo produkcji, jeśli wystąpią osiągalne.
• Rekomendacje decyzji: AI może dostarczać rekomendacje dotyczące najlepszych działań, określonych menedżerów decyzji w ramach rozwiązań wykonawczych w czasie.

8. Uczenie maszynowe i adaptacja do zmieniających się warunków

AI może uczyć się z danych i zmieniać się w zmieniających się warunkach:

• Uczenie się z historii: Algorytmy mogą analizować dane z przeszłości i na tej podstawie opierać się na zastosowaniu procesów.
• Adaptacja do zmiennych warunków: AI może powodować zmiany w zapotrzebowaniu na zasoby, warunki rynkowe lub nowe ograniczenia.

9. Wymaganie zaangażowania pracowników i ostateczne rozwiązanie

AI może zostać podjęte w następstwie, która jest kluczowa w procesie, który nastąpi:

• Wykrywanie obszarów do produktów: AI może analizować dane dotyczące obszarów w obszarach, które mogą zostać poprawione, np. automatyzując nudne zadania, które wcześniej były wymagane przez pracowników.
• Szkolenia i: AI może wspomagać procesy szkoleniowe, identyfikując znaczenie, w których pracownicy mogą zdobywać dodatkowe umiejętności, aby być bezpośrednio dostępnymi.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał w usprawnianiu oprogramowania w ramach mapowania strumienia wartości . Może pomóc w zbieraniu i przekazywaniu danych, optymalizacji, przewidywaniu ustawień gardeł i marnotrawstwa oraz rozwiązaniu w czasie rzeczywistym. Organizacje AI mogą uzyskać kontrolę, bardziej precyzyjną i kontrolną, co jest kluczowe w kontekście tego, co następuje.

Przykład zastosowania Google AutoML Vision w e-commerce

 

Przykład zastosowania Google AutoML Vision

W e-commerce Google AutoML Vision może być stosowany na wiele sposobów, aby wykorzystać doświadczenie użytkowników, zoptymalizować operacje i wydajność sprzedaży. Oto kilka zastosowań:

1. Automatyczne Rozpoznawanie Produktów

Google AutoML Vision może analizować zdjęcia produktów i automatycznie przypisywać je do kategorii, co ułatwia konfigurację ofert w sklepie internetowym. Dzięki temu klienci mogą znaleźć produkty, a sklep poprawia wydajność w zarządzaniu katalogami.

2. Rekomendacje na Podstawie Obrazów

Można zastosować rozpoznawanie obrazów do generowania rekomendacji produktów na podstawie wyników. Na przykład, jeśli użytkownik przegląda ubrania, system może zasugerować styl lub akcesoria, które zostaną udostępnione przez produkt.

3. Automatyczne tagowanie i opis produktów

Google AutoML Vision może automatycznie generować tagi i opisy produktów na podstawie ich zdjęć, co oszczędza czas i zasoby. Dzięki temu możliwe jest sprawdzenie i sprawdzenie produktu, co jest szczególnie ważne w e-commerce z dodatkowymi produktami.

4. Wykrywanie Fałszywych Produktów

W e-commerce jest problem z podróbkami. AutoML Vision może pomóc w wykryciu potencjalnych produktów, porównując zdjęcia z bazą danych wyjściowych produktów, co może pomóc w ochronie marki i wyeliminowaniu nieautentycznych sprzedaży.

5. Optymalizacja Doświadczenia Użytkownika

Technologie rozpoznawania obrazu mogą być stosowane przez klientów do przetwarzania danych za pomocą zdjęć. Na przykład użytkownicy mogą zrobić zdjęcie ubrania lub przedmiotu, który im się podoba, system automatycznie znajdzie produkty w sklepie internetowym.

6. Wizualna Weryfikacja Zamówień

Po złożeniu zamówienia, zdjęcia produktów mogą być stosowane do potwierdzenia, czy paczka zawiera przedmioty. To może poprawić jakość obsługi klienta, eliminując błędy w realizacji.

7. Analiza Zadowolenia Klientów

Google AutoML Vision może analizować zdjęcia i recenzje produktów, które użytkownicy publikują na stronie, aby ocenić klientów na danym produkcie. Może pomóc w zrozumieniu, co klienci lubią, a co wymaga poprawy.

Zastosowanie Google AutoML Vision w e-commerce może zwiększyć wydajność sklepu, usprawnić procesy sprzedaży i zapewnić wydajność usług. Czy jest dostępny obszar, który Cię eksploruje, aby wdrożyć tę opcję w opisie biznesu?

Narzędzia AI w lean manufacturing

 

Google AutoML i Vertex AI – Szczegóły

1. Google AutoML

Google AutoML to zestaw narzędzi dostępnych dla użytkowników – nawet bez dostępnej wiedzy – tworzenie wysokiej jakości modeli nauczania maszynowego. Jest to platforma rozszerzona Google Cloud AI i główna do firm oraz programistów, którzy szybko uzyskują wyniki przy zastosowaniu systemu operacyjnego.

Funkcje Google AutoML :

1. Przyjazny interfejs użytkownika:

   • Intuicyjny interfejs użytkownika, który pozwala na tworzenie modeli bez pisania kodu.
   • narzędzie użytkownika przez cały proces, od śledzenia danych po uruchomieniu modelu.

2. Obsługa różnych urządzeń danych:

   • AutoML Vision : Klasyfikacja obrazów i detekcja obiektów.
   • AutoML Natural Language : Analiza tekstu, klasyfikacja dokumentów, ekstrakcja danych.
   • Tabele AutoML : Tworzenie modeli na danych tabelarycznych (np. dane z baz danych czy arkuszy kalkulacyjnych).
   • AutoML Video Intelligence : Analiza i klasyfikacja treści wideo.

3. Automatyzacja hiperparametrów:
   AutoML automatycznie optymalizuje hiperparametrię, pozwala na uzyskanie dostępu bez konieczności ręcznej konfiguracji.

4. Integracja z Google Cloud:
   Modele prawne w AutoML można łatwo wdrożyć na platformach Google Cloud, co pozwala na ich skalowanie oraz dostarczanie.

Zastosowania AutoML :

• Tworzenie systemów rekomendacyjnych (np. w e-commerce).
• Klasyfikacja i analiza obrazów w ocenie medycznej (np. diagnozowanie badań diagnostycznych).
• Automatyczna analiza tekstu w celu zastosowania nastrojów lub analiza opinii użytkowników.

---

2. Sztuczna inteligencja wierzchołków

Vertex AI to bardziej zaawansowana i kompleksowa platforma Google Cloud, która integruje AutoML z narzędziami dla zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi i inżynierów AI. Platforma pozwala na całe cyklem życia modele AI: od zbierania danych i modułu po uruchomieniu i mechanicznego.

Kluczowe funkcje Vertex AI :

1. Kompleksowa platforma AI:

   • Obsługuje wszystkie etapy pracy z AI, od przygotowania danych po zastosowaniu modeli produkcyjnych.
   • Łączy korzystanie z AutoML z pisania własnego kodu (np. w TensorFlow, PyTorch, XGBoost).

2. Sztuczna inteligencja w rurociągu:

   • Możliwość automatyzacji systemu (CI/CD) związana z trenowaniem, testowaniem i wdrażaniem modeli AI.
   • Wbudowane narzędzie do budowy rurociągów do przetwarzania danych i modelowania.

3. Szkolenie modelowe i wdrażanie:

   • Wspiera modele badawcze oraz te regulacyjne w AutoML.
   • Możliwość trenowania modeli na rozszerzonym dostępie do infrastruktury Google Cloud.

4. Sklep z funkcjami:

   • Dedykowany magazyn cech dla modeli AI, wydany na zarządzanie i podział wyodrębnionych cech w różnych projektach.

5. Wyjaśnialna sztuczna inteligencja:

   • Vertex AI dostarcza informacje o działaniu modele (Explainable AI), co jest kluczowym elementem w takich finansach, jak opieka zdrowotna.

6. Monitorowanie i modele zarządzania:

   • Wbudowane narzędzie do monitorowania jakości modeli po wdrożeniu (np. analiza dryfu danych).
   • Obsługa inteligentnych modeli treningu.

Korzyści z użycia Vertex AI :

• Elastyczność: wszechstronne zastosowanie prostych rozwiązań, jak i zaawansowane rozwiązania, zastosowanie do różnych potrzeb biznesowych.
• Skalowalność: Wykorzystuje moc Google Cloud do obsługi dużych publikacji danych i analiz.
• Integracja z innymi usługami: Możliwość współpracy z BigQuery, Dataflow, Looker oraz inne produkty Google Cloud.

Przykładowe zastosowanie Vertex AI :

• Prognozowanie decyzji w logistyce i podstawowych dostaw.
• Wykrywanie oszustw w bankowości i finansach.
• Personalizacja treści na platformach streamingowych.
• Predykcja w opiece (np. przewidywanie kształtu pacjenta).

 

Zastosowanie metodologii Lean w sztucznej inteligencji (AI)

W ostatnich latach sztuczna inteligencja (AI) stała się jednym z kluczowych obszarów inwestycji w różnych branżach. Zastosowanie AI niesie za sobą ogromny potencjał, ale jednocześnie wiąże się z wyzwaniami, takimi jak wysokie koszty wdrożenia, długie cykle rozwoju oraz ryzyko niedostosowania rozwiązań do rzeczywistych potrzeb użytkowników. Aby skutecznie wdrażać AI, firmy coraz częściej sięgają po metodologię Lean, która pozwala na optymalizację procesów, minimalizację strat i szybsze dostarczanie wartości.

Co to jest Lean?

Lean to podejście zarządzania wywodzące się z przemysłu motoryzacyjnego (głównie systemu produkcji Toyoty), które koncentruje się na eliminacji marnotrawstwa, ciągłym doskonaleniu procesów i maksymalnym dostarczaniu wartości dla klienta. W kontekście AI, Lean znajduje zastosowanie w:

• Szybkim testowaniu hipotez.
• Minimalizowaniu czasu i kosztów związanych z budową modeli.
• Skupianiu się na rzeczywistych problemach biznesowych zamiast na nadmiernym optymalizowaniu technologii.

Jak Lean wspiera projekty AI?

1. Budowanie MVP (Minimum Viable Product)

Zamiast inwestować w pełnoskalowe rozwiązania AI od samego początku, Lean pozwala na szybkie stworzenie MVP, czyli minimalnego produktu możliwego do wdrożenia. MVP w AI może obejmować prosty model, który rozwiązuje kluczowy problem biznesowy bez pełnej automatyzacji czy zaawansowanego uczenia maszynowego.

2. Iteracyjny rozwój modeli AI

Metodologia Lean wspiera podejście iteracyjne, co oznacza, że modele AI są rozwijane w małych, kontrolowanych etapach. Dzięki temu można szybko weryfikować ich skuteczność, uzyskiwać feedback od użytkowników i wprowadzać poprawki bez ponoszenia dużych kosztów.

3. Redukcja marnotrawstwa danych

Jednym z głównych wyzwań w projektach AI jest zarządzanie danymi. Lean pozwala skupić się na wykorzystywaniu tylko tych danych, które są niezbędne do osiągnięcia celu. Dzięki temu unika się zbędnego przetwarzania danych, co zmniejsza koszty i czas realizacji projektu.

4. Fokus na klienta

Lean wymaga, aby wszystkie działania były skoncentrowane na tworzeniu wartości dla klienta. W przypadku AI oznacza to budowanie modeli i rozwiązań, które rzeczywiście rozwiązują problemy użytkowników, zamiast skupiać się na efektownych, ale niepraktycznych technologiach.

Przykład zastosowania Lean w AI

Firma zajmująca się e-commerce chciała wdrożyć system rekomendacji produktów oparty na AI. Zamiast budować zaawansowany model od podstaw, zespół zdecydował się na zastosowanie Lean:

1. Identyfikacja problemu: Klienci mieli trudności w znajdowaniu produktów odpowiadających ich preferencjom.
2. Budowa MVP: Stworzono prosty algorytm oparty na historii zakupów użytkowników, który w ciągu dwóch tygodni zaczął generować rekomendacje.
3. Testy i feedback: System został przetestowany na małej grupie użytkowników, a zebrane opinie pozwoliły na usprawnienie modelu.
4. Iteracyjne ulepszenia: Dopiero po udowodnieniu wartości dodanej zespół zaczął wdrażać bardziej zaawansowane metody, takie jak uczenie głębokie (deep learning).

Dzięki podejściu Lean firma zaoszczędziła czas i środki, jednocześnie dostarczając użytkownikom użyteczne narzędzie w krótkim czasie.

Wyzwania i ograniczenia Lean w AI

Choć Lean oferuje wiele korzyści, jego zastosowanie w projektach AI wiąże się z pewnymi wyzwaniami:

• Złożoność technologiczna: W niektórych projektach AI stworzenie prostego MVP może być trudne ze względu na zaawansowane wymagania technologiczne.
• Potrzeba specjalistycznej wiedzy: Skuteczne wdrażanie Lean w AI wymaga zespołu, który posiada zarówno wiedzę techniczną, jak i doświadczenie w metodologii Lean.
• Skalowanie: Proste rozwiązania mogą nie być wystarczające w przypadku dużych systemów, co wymaga przejścia na bardziej zaawansowane technologie.

Podsumowanie

Połączenie metodologii Lean i sztucznej inteligencji może znacząco zwiększyć efektywność projektów AI, zmniejszając ryzyko i przyspieszając proces wdrożenia. Skupienie się na dostarczaniu wartości dla klienta, szybkie testowanie hipotez i minimalizacja strat sprawiają, że Lean staje się idealnym podejściem do zarządzania złożonymi projektami technologicznymi. Organizacje, które wdrożą Lean w swoich inicjatywach AI, mogą zyskać przewagę konkurencyjną i lepiej odpowiadać na potrzeby rynku.