Dedykowane rozwiązania AI
Dla produkcji.
AI jest tak dobre, jak dane, które je zasilają
Zanim sztuczna inteligencja zacznie przewidywać awarie, optymalizować produkcję czy wspierać operatorów w podejmowaniu decyzji, musi otrzymać dostęp do spójnych i wiarygodnych informacji.
Problemem nie jest dziś brak danych. W wielu zakładach dane są rozproszone pomiędzy maszynami, systemami i dokumentacją, a ich format, jakość lub sposób udostępniania utrudniają wykorzystanie ich w analityce i rozwiązaniach AI.
Dlatego skuteczna inicjatywa związana ze sztuczną inteligencją zaczyna się od fundamentu:
wiarygodnych, zintegrowanych i dobrze ustrukturyzowanych danych.
Dane produkcyjne często już zawierają sygnały potrzebne do wykrywania problemów, identyfikowania zależności i podejmowania lepszych decyzji. Rolą odpowiednio zaprojektowanej analityki i AI jest wydobycie z nich użytecznej wiedzy.
Od rozproszonych systemów do jednego źródła prawdy
(ang. Single Source of Truth)
Liczba danych generowanych w środowisku produkcyjnym jest ogromna. Maszyny, czujniki, systemy MES (ang. Manufacturing Execution System), ERP (ang. Enterprise Resource Planning), dane jakościowe, wskaźniki OEE (ang. Overall Equipment Effectiveness), dokumentacja techniczna czy informacje o utrzymaniu ruchu opisują, jak faktycznie funkcjonuje przedsiębiorstwo.
Przygotowanie danych pod zaawansowaną analitykę i AI oznacza integrację sygnałów pochodzących z maszyn, systemów IoT (ang. Internet of Things), MES, ERP, SCADA (ang. Supervisory Control and Data Acquisition) oraz innych źródeł i udostępnienie ich w spójnym środowisku. Dopiero wtedy organizacja może budować jedno źródło prawdy (ang. Single Source of Truth, SSOT) – miejsce, w którym dane są uporządkowane, aktualne, ustandaryzowane i gotowe do wykorzystania przez analitykę, modele uczenia maszynowego i rozwiązania generatywnej AI.
W Antdata budujemy takie środowiska, wykorzystując między innymi:
Microsoft Fabric
Microsoft Azure
Azure Databricks
Power BI
Power Apps
Efektem jest platforma danych stanowiąca fundament raportowania, analityki oraz dedykowanych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.
Dane produkcyjne → Microsoft Fabric → AI / Machine Learning → aplikacje i agenci AI → użytkownik
AI zaprojektowane dla Twojego biznesu
Ogólne modele AI potrafią odpowiadać na pytania i wspierać codzienną pracę użytkowników. W środowisku produkcyjnym największą wartość przynoszą jednak rozwiązania powiązane z konkretnymi procesami, maszynami, danymi historycznymi oraz regułami działania danej organizacji.
Takie rozwiązania mogą wspierać między innymi:
| Wyzwanie biznesowe | Rozwiązanie AI |
|---|---|
| Nieplanowane awarie | Predykcyjne utrzymanie ruchu (ang. Predictive Maintenance) |
| Problemy jakościowe | Kontrola jakości z wykorzystaniem AI (ang. AI Quality Control) |
| Wąskie gardła produkcyjne | Optymalizacja procesów |
| Zmienny popyt | Prognozowanie i planowanie popytu (ang. Forecasting and Demand Planning) |
| Rozproszona dokumentacja | Asystent wiedzy AI (ang. AI Knowledge Assistant) |
| Wsparcie operatorów i inżynierów | Agenci AI i dedykowani Copiloci |
Warto rozróżnić dwa podejścia. W przypadku uczenia maszynowego (ang. machine learning, ML) dane historyczne organizacji mogą służyć do trenowania modeli, np. przewidujących ryzyko awarii lub prognozujących popyt. W rozwiązaniach generatywnej AI (ang. generative AI) nie zawsze trzeba trenować model od podstaw na danych firmy. Często model korzysta z danych organizacji jako źródła kontekstu, np. przez mechanizmy generowania wspomaganego wyszukiwaniem (ang. Retrieval-Augmented Generation, RAG), wyszukiwanie w dokumentacji albo integrację z systemami biznesowymi.
Dzięki temu odpowiedzi i rekomendacje mogą być osadzone w rzeczywistym kontekście przedsiębiorstwa, zamiast opierać się wyłącznie na wiedzy ogólnej.
Rozwiązania AI dostępne w ekosystemie Microsoft
Sama technologia nie wystarczy. Rozwiązania AI muszą być łatwo dostępne dla użytkowników biznesowych i wpisane w narzędzia, z których korzystają w codziennej pracy.
Dlatego dedykowane aplikacje, pulpity analityczne (ang. dashboards) oraz asystenci AI mogą być udostępniane w środowisku Microsoft z wykorzystaniem Power BI, Power Apps, Microsoft Fabric oraz mechanizmów uwierzytelniania opartych na Microsoft Entra ID.
Pracownicy mogą korzystać z tego samego firmowego konta, którego używają na co dzień do logowania do systemu Windows czy Microsoft 365. Dostęp do danych i funkcji rozwiązania jest przy tym kontrolowany przez role, uprawnienia oraz polityki bezpieczeństwa organizacji. Pozwala to udostępniać AI tam, gdzie jest potrzebne, bez odrywania go od istniejącego modelu tożsamości i dostępu do danych.
Dlaczego dedykowane rozwiązanie AI?
Narzędzia takie jak ChatGPT czy Microsoft Copilot dobrze sprawdzają się jako uniwersalni asystenci produktywności i – zależnie od produktu oraz konfiguracji – mogą również korzystać z danych organizacyjnych. W środowisku produkcyjnym kluczowa jest jednak głębokość integracji z konkretnymi źródłami danych, procesami i logiką operacyjną firmy.
Dedykowane rozwiązanie AI może łączyć dane z ERP, MES, IoT, OEE, dokumentacji i procedur z modelami analitycznymi oraz regułami biznesowymi. Może korzystać z wyników modeli predykcyjnych, wykrywać anomalie, rekomendować działania i – jeśli architektura na to pozwala – inicjować zdefiniowane przepływy pracy (ang. workflows) lub inne akcje biznesowe.
Zamiast opierać się wyłącznie na wiedzy ogólnej, takie rozwiązanie może wykorzystywać wiedzę zgromadzoną przez firmę przez lata działalności – dane operacyjne, dokumentację, procedury, historię zdarzeń i wyniki procesów.
| Obszar | Uniwersalne narzędzie AI | Dedykowane rozwiązanie / Agent AI |
|---|---|---|
| Źródło wiedzy | Wiedza ogólna oraz dane dostępne w ramach danego narzędzia i jego konfiguracji | Dane organizacji: ERP, MES, IoT, OEE, dokumentacja, procedury |
| Znajomość procesów | Zależy od dostarczonego kontekstu i dostępnych integracji | Projektowane z myślą o konkretnych procesach, maszynach i strukturze organizacji |
| Odpowiedzi | Uniwersalne i kontekstowe | Ugruntowane w danych, dokumentacji i logice organizacji |
| Podejmowanie decyzji | Wspiera użytkownika informacyjnie | Może rekomendować działania na podstawie danych operacyjnych i wyników modeli |
| Integracja z systemami | Zależna od narzędzia oraz dostępnych konektorów | Projektowana pod integrację z ERP, MES, Fabric, Power BI, Power Apps i innymi systemami |
| Automatyzacja | Zależna od możliwości i konfiguracji narzędzia | Może inicjować procesy, uruchamiać przepływy pracy i wykonywać zdefiniowane akcje biznesowe |
| Bezpieczeństwo danych | Zależne od produktu, konfiguracji i polityk organizacji | Działa w ramach zdefiniowanego modelu tożsamości, uprawnień i polityk bezpieczeństwa |
| Cel | Uniwersalny asystent wiedzy i produktywności | Cyfrowy ekspert wyspecjalizowany w konkretnym obszarze biznesowym |
Prawdziwa wartość AI zaczyna się od danych
Najbardziej skuteczne projekty AI nie zaczynają się od wyboru modelu czy algorytmu. Zaczynają się od danych i od jasno zdefiniowanego problemu biznesowego.
Organizacje, które inwestują w integrację danych i budowę jednego źródła prawdy, tworzą fundament pod rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji, analityki predykcyjnej oraz inteligentnego wspomagania decyzji.
W Antdata pomagamy firmom integrować dane, budować nowoczesne platformy danych i tworzyć dedykowane rozwiązania AI ukierunkowane na realne problemy biznesowe – od utrzymania ruchu i jakości po planowanie, analizę dokumentacji oraz wsparcie operatorów i inżynierów.
Chcesz wykorzystać AI w swojej produkcji?
Masz dane z systemów ERP, MES, IoT lub SCADA, ale nie wiesz, jak wykorzystać je w rozwiązaniach AI?
W Antdata pomagamy firmom uporządkować i zintegrować dane, zbudować nowoczesną platformę analityczną oraz wdrożyć rozwiązania AI dopasowane do konkretnych procesów produkcyjnych – od predykcyjnego utrzymania ruchu i kontroli jakości po prognozowanie, analizę dokumentacji i wsparcie operatorów.
Skontaktuj się z nami: contact@antdata.eu
lub skorzystaj z poniższego formularza.
Wybierz datę telefonicznej konsultacji.
