Sztuczna inteligencja (AI) prezentuje potężny potencjał rozwoju i niewątpliwie w ciągu najbliższych kilku lat zmieni nasze życie. W wielu obszarach biznesowych już jest powszechnie używana. Wraz z postępem technologicznym można się spodziewać, że rola AI w przemyśle będzie nadal rosnąć, przynosząc szereg korzyści przedsiębiorstwom produkcyjnym. Ale jak wygląda to obecnie?

Słuchając wypowiedzi dostawców oprogramowania zawierającego sztuczną inteligencję, czytając opisy systemów dla przemysłu i materiały marketingowe, podjąłem się analizy tego, co w tej chwili dostępne jest polskim rynku. Moje wnioski nie są zbyt optymistyczne.

Narzędzia AI do zarządzania produkcją – czy istnieją?

Uważam, że pora odkryć karty. Istniejące na rynku rozwiązania bazujące na AI to nadal programy, coraz bardziej zaawansowane, ale nie stanowią one przełomu technologicznego, który przedstawiany jest nam w materiałach marketingowych. Obecny rozwój systemów IT do zarządzania produkcją postrzegam jako zaawansowane narzędzia wykorzystujące kompleksową analizę danych (dostarczanych przez użytkownika za pomocą podłączenia do maszyn lub integracji systemów, w których te dane są zbierane w mniej lub bardziej automatyczny sposób), ale moim zdaniem nie mogą pretendować do miana technologii AI.

Dlaczego? Oto kilka przykładów z rynku.

„AI po wprowadzeniu odpowiedniej ilości danych może samodzielnie tworzyć plany produkcyjne dostosowane do możliwości materiałowych i finansowych przedsiębiorstwa”. Przecież ta funkcjonalność dostępna od wielu lat w dobrej klasy systemach APS!

„Narzędzie APS zawierające AI jest w stanie identyfikować obszary niewydajności i sugerować usprawnienia, a zatem służy do optymalizacji procesów produkcyjnych”. Czyż nie opisuje to po prostu językiem marketingowym funkcji optymalizacyjnych, które dostępne są przykładowo u wiodącego japońskiego dostawcy systemu APS od kilkudziesięciu lat?

„Narzędzie służące do eksploracji procesów oparte na AI daje możliwość monitorowania procesów w czasie rzeczywistym, nie tylko analizowania ich po zakończeniu”. To przecież opis typowego systemu do rejestracji zdarzeń online, czego przykładem może być powszechny system typu SCADA, dostępny od drugiej połowy poprzedniego wieku.

„Chat GPT wykorzystywany jest do udzielania wskazówek i porad dotyczących produkcji oraz zarządzania magazynem”. Nie ulega wątpliwości, że Chat GPT jest potężnym narzędziem usprawniającym pracę, ale proszę zwrócić uwagę na jakość generowanych tam treści. Zawsze wymagają one weryfikacji. Chat GPT nie bierze odpowiedzialności za ich prawdziwość. Dodatkowo Chat GPT wykorzystuje dane, którymi jest zasilany, do udzielania odpowiedzi kolejnym użytkownikom. Czy na pewno powinniśmy mu udostępniać nasze dane dotyczące procesów produkcyjnych? Do rozważenia pozostaje kwestia poufności danych. W tym miejscu rodzi się kolejne pytanie – co z odpowiedzialnością za podejmowane decyzje na bazie AI? Odpowiedzialność za błędne decyzje nadal spoczywać będzie na osobach odpowiedzialnych za zarządzanie produkcją.

Jako drobną dygresję dodam, że przeglądając teksty publikowane w Internecie na temat sztucznej inteligencji zastosowanej w zarządzaniu produkcją niejednokrotnie miałem wrażenie, że owe treści były pisane właśnie przez AI – dużo ogólników, zero konkretów.

„Czarna skrzynka” zwana sztuczną inteligencją

Widać zatem, że większość opisów systemów do zarządzania produkcją wykorzystujących technologię AI to przykład kolejnego marketingowego trendu. Jeszcze nie tak dawno nadużywano sformułowania „Industry 4.0” czy „Smart Factory” do opisów zwykłego procesu automatyzacji (będącego w istocie Przemysłem 3.0). Obecnie nadużywa się słowa „sztuczna inteligencja” do opisu czegoś, co de facto sztuczną inteligencją nie jest. Czyżby dostawcy systemów, np. do harmonogramowania produkcji uznali, że uzyskają przewagę jeśli w swych materiałach będą promowali hasła o wykorzystywaniu AI w budowie optymalnego planu?