Pokaż menu

Firmy z okładek

Firmy z okładek

 
ptak warsaw expo  ebm papst
best crossbow deer hunting crossbow

Reklama

Współpraca

Przewidzieć przyszłość i zapobiec problemom dzięki sztucznej inteligencji

Celem prac rozwojowych w zakresie AI jest uzyskanie poziomu, który pozwoli na pewną projekcję przyszłości i w związku z tym podejmowanie autonomicznych decyzji.
Sztuczna inteligencja jest więc w stanie w pewien sposób przewidzieć przyszłość
i pomóc w rozwiązaniu problemów, z jakimi borykają się firmy. W jaki sposób to robi? 

  

Jednym z mitów na temat wykorzystania sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach jest przekonanie, że niemal sama rozwiązuje ona wszelkie problemy oraz w tempie prawie natychmiastowym zapewnia firmom ponadprzeciętne rezultaty. Oczywiście byłaby to sytuacja idealna, ale niestety jeszcze tak to nie działa. Jak więc wygląda rzeczywistość i jak rysuje się najbliższa przyszłość AI oraz uczenia maszynowego w przemyśle? 

Według firmy analitycznej MarketsandMarkets, wartość rynku AI w samym przemyśle w 2021 roku wyniosła 1,1 mld dolarów, a w 2026 roku osiągnie 16,7 mld. Na pewno mitem nie jest więc to, że sztuczna inteligencja poszerza systematycznie zakres działania o nowe branże i zastosowania oraz że ma wpływ na rozwój gospodarki. Potwierdzają to eksperci
Accenture Research, według których dzięki sztucznej inteligencji do 2035 roku powinno podwoić się tempo wzrostu gospodarczego. Warto jednak pamiętać, że sztuczna inteligencja na początku wdrożenia może nie pokazywać swojej wartości. Przydatnym narzędziem okazuje się dopiero na kolejnych etapach – w procesie uczenia się i dzięki cyklicznemu powtarzaniu operacji.

 

Nieprzetworzone dane nie mają dla przedsiębiorstwa żadnej wartości

 

Pierwszym etapem – zanim do akcji wkroczy sztuczna inteligencja – jest zbieranie danych. Według raportu IDC „Worldwide Global DataSphere Forecast” w 2025 roku na świecie będzie już 180 zettabajtów danych. Ilość gromadzonych danych każdego roku rośnie średnio o 23 proc. Warto w tym momencie zauważyć, że firmy produkują je w szybszym tempie (28 proc.) niż konsumenci. 

Branża przemysłowa dzięki temu, że rozwiązania pozwalające te dane zbierać stały się już powszechne, instaluje np. czujniki, które na bieżąco zbierają informacje o całym
procesie produkcji. Większość firm produkcyjnych wyposaża również swoje budynki w podstawowy monitoring wizyjny, który dostarcza obraz z kamer wideo. 

Czy jednak przedsiębiorstwa efektywnie wykorzystują zgromadzone w ten sposób dane? Czy informacje generowane przez czujniki oraz dostarczane z kamer wideo mają dla firm wartość dodaną? Według raportu firmy Mordor Intelligence z 2021 r. każdego dnia niestety generowane są ogromne ilości nieprzetworzonych danych. Prowadzi to nie tylko do kryzysu przechowywania danych w firmach, ale również braku jakichkolwiek korzyści z ich gromadzenia. Aby zebrane dane miały dla przedsiębiorstw wartość dodaną – usprawniały ich pracę – powinny być na bieżąco analizowane. I właśnie w analizie tej, która na późniejszym etapie przyczyni się do optymalizacji procesów, pomaga sztuczna inteligencja. Kiedy firma ma już zebrane i przeanalizowane dane jest bowiem w stanie wprowadzić w ramach swoich procesów rozwiązania, które będą dla niej wspomnianą już wartością. 

 

Czym jest uczenie maszynowe?

 

W jakim zakresie sztuczna inteligencja oraz uczenie maszynowe mogą optymalizować pracę? Zacznijmy od odpowiedzi na pytanie, na czym polega uczenie maszynowe. Algorytmy wykorzystywane w uczeniu maszynowym pozwalają uczyć się i podejmować na tej podstawie proste decyzje. Nauka ta polega na dostarczeniu odpowiedniej jakości syntetycznych danych wejściowych, które stanowią fundament do rozpoznawania wzorców w trakcie procesu trenowania i na ich podstawie podejmowania decyzji. Skuteczność działania algorytmów ML mocno zależy od ilości i jakości danych w dostarczanych ciągach uczących.

Teoretycznie więc każdy powtarzalny proces, który jesteśmy w stanie przedstawić w postaci cyfrowej – czy to w formie danych liczbowych, obrazu czy dźwięku – można potraktować jako wsad i bazę danych służącą do nauki. W najprostszym przypadku algorytmy ML nauczone pewnego procesu, mogą same odnaleźć wszelkie anomalie, odstępstwa od norm, potencjalne nadużycia czy zdarzenia krytyczne. 

To główny powód, dla którego po takie rozwiązania sięga coraz więcej organizacji na całym świecie nie tylko w obszarze przemysłu, lecz także biznesu. Już dziś większość firm z branży call-center korzysta z rozwiązań klasy voicebot. Praktycznie każdy sklep internetowy oraz strony produktowe posiadają czat boty, a inteligentne skanery automatycznie wprowadzają papierowe dokumenty do systemów informatycznych. 

Przemysł 4.0 oraz wykorzystanie nurtu Internet of Things daje potężne możliwości gromadzenia i analizy dużej ilości danych produkcyjnych. Takie przetwarzanie big data, połączone z wykorzystaniem ML, może dać znaczącą wartość dodaną wielu przedsiębiorstwom, tym bardziej, że takie narzędzia mogą się stale doskonalić. 

 

Rozwiązania projektujące przyszłość

 

Wartością dodaną przy przetwarzaniu dużych ilości danych przez AI jest możliwość wskazania obszarów, w których wymagane jest podjęcie określonych działań lub decyzji przez kadrę zarządzającą. Zdaniem ekspertów sztuczna inteligencja w przemyśle będzie skupiać się więc na optymalizacji związanej z przewidywaniem wydarzeń oraz na proponowaniu rozwiązań kadrze menedżerskiej. 

Powszechnie wiadomo, że celem prac rozwojowych w zakresie sztucznej inteligencji jest uzyskanie poziomu pozwalającego na pewną projekcję przyszłości i w związku z tym podejmowanie autonomicznych decyzji. Sztuczna inteligencja jest więc w stanie w pewien sposób przewidzieć przyszłość i pomóc w zaspokajaniu potrzeb przedsiębiorstw oraz w rozwiązaniu problemów, z jakimi się borykają. 

Każda firma produkcyjna ma zidentyfikowane różnorodne potrzeby. Należą do nich: zachowanie bezpieczeństwa i higieny pracy, przestrzeganie norm narzuconych przez HACCP, praca zgodnie z zasadami 5S czy metodykami zgodnymi z Lean, odpowiedni poziom procesu kontroli jakości, optymalizacja wskaźników reklamacji i braków, dokumentowanie procesów obrazem wideo. Każdy z tych obszarów jest niezwykle rozbudowany i wymaga stałego monitorowania przebiegu i analizy zachodzących w nim zmian.

Jednym z narzędzi wykorzystujących sztuczną inteligencję, które pomagają firmom produkcyjnym monitorować procesy oraz rozwiązywać problemy związane z krytycznymi sytuacjami jest CosmoEye. To system wyposażony w algorytmy AI, które pozwalają w bardzo szybkim czasie przetwarzać cyfrowy obraz z kamer wideo. Jest on w stanie dostarczyć rozwiązania pozwalające odnaleźć, rozpoznać, sklasyfikować wydarzenie na ekranie wideo, a potem poinformować o nim wskazane osoby w czasie rzeczywistym. 

Biorąc pod uwagę fakt, że najwyższy poziom koncentracji pracowników odpowiedzialnych za analizowanie obrazu z kamer przemysłowych – według badań MPL Katowice – utrzymuje się zaledwie przez pierwsze 30 minut pracy, CosmoEye ma tutaj zdecydowaną przewagę. Gwarantuje bowiem wsparcie
przez 24 godziny, 7 dni w tygodniu i 365 dni w roku.
Jak więc działa ten system? 

 

Jak działa system CosmoEye?

 

Obraz z kamer systemu monitoringu kierowany jest do lokalnego serwera, gdzie wewnętrzne mechanizmy strumieniują go do silnika sztucznej inteligencji oraz zapisują nagrania. Za pomocą sieci neuronowych obraz jest analizowany i wykrywane są ustalone wzorce. Na zewnętrzny serwer trafiają informacje o znalezionych zdarzeniach. Tyle techniki. Dla firm oznacza to, że dzięki inteligentnym narzędziom system może wykrywać ruch, osoby lub incydenty na określonym obszarze. Na bieżąco alarmuje również, gdy wykryje nieprawidłowości lub odkryje możliwość wprowadzenia ulepszenia danej czynności. Organizacja, która wdrożyła u siebie system otrzymuje więc o nich powiadomienia i może oglądać kluczowe momenty, jakie zarejestrowała kamera. 

Dzięki wykorzystanej technologii uczenia maszynowego system doskonali się wraz z przyrostem analizowanych danych. Przekłada się to na możliwość stałego dostosowywania się do, niekiedy specyficznego dla niektórych branż, środowiska produkcyjnego.

W jakich sytuacjach CosmoEye może usprawnić
i zoptymalizować pracę? 

 

Jak sztuczna inteligencja może zmniejszyć liczbę wypadków przy pracy

 

Według badania „Lojalność w pracy” przeprowadzonego przez firmę LiveCareer w 2022 r., ponad 19% ankietowanych celowo wykonało swoje obowiązki niewłaściwie, a prawie 29% przyznało się do picia alkoholu w czasie pracy. Efekt? Wzrost ryzyka wystąpienia wypadków. I rzeczywiście jest ich z roku na rok w polskich firmach niestety coraz więcej. Według danych GUS, w I kwartale 2022 r. zgłoszono 11111 osób poszkodowanych w wypadkach przy pracy. To 2% więcej niż w I kwartale 2021 r. Nieprawidłowe zachowanie się pracownika było przyczyną 61,4% wypadków. Jakie są tego koszty? Dla firm bardzo wymierne. W 2020 r. średni koszt wypadku przy pracy dla pracodawcy zatrudniającego powyżej 250 osób wynosił 87 528 zł. Czy można tych nadprogramowych kosztów uniknąć albo chociażby je zminimalizować? 

Każdy wypadek przy pracy jest wynikiem jednego wydarzenia, które wynika z kilku przyczyn. W związku z tym suma przyczyn jest większa od ogólnej liczby wypadków. CosmoEye pomaga w zniwelowaniu tych zjawisk poprzez stałą analizę streamingu z kamer oraz wysyłanie alertów bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym. Wdrożenie CosmoEye i jego efektywne wykorzystanie znacząco wpływa więc na zmniejszenie liczby wypadków przy pracy. Minimalizuje tym samym koszty pracodawcy ponoszone w związku z tego typu wydarzeniami. System pomaga bowiem w utrzymaniu przez firmy standardów przyjętych przez inspektora BHP. 

 

Minimalizacja strat związanych z kradzieżą

 

Według tego badania „Lojalność w pracy” przeprowadzonego przez firmę LiveCareer, 32% ankietowanych wyniosło z miejsca pracy drobne przedmioty.

Blisko 7% przyznało się do przywłaszczenia sobie firmowych towarów oraz sprzętu. Twarde dane pokazują, że nie są to tylko deklaracje uczestników badania, ale realny problem, z którym zmagają się firmy. W 2020 r. przez kradzieże w miejscach pracy przedsiębiorcy w Polsce stracili aż 792 mln euro.

System CosmoEye pomaga zminimalizować te straty, dzięki możliwości wyśledzenia kradzieży w czasie rzeczywistym. Pozwoli to zapobiec tego typu incydentom i ukarać nieuczciwego pracownika.

 

Większa wydajność i efektywność

 

Wdrożenie systemu np. w magazynie to przede wszystkim podniesienie wydajności i efektywności pracy. Nie bez znaczenia jest oczywiście redukcja kosztów związana zarówno z ograniczeniem liczby potrzebnych pracowników, przy jednoczesny zwiększeniu operacji logistycznych i skróceniu czasu ich realizacji, jak i ze stratami spowodowanymi upływem terminu ważności, zniszczeniami.

 

Ograniczenie reklamacji

 

Jak powszechnie wiadomo niezadowolenie klientów odbija się na przychodach firmy. Jedną z przyczyn takiego stanu rzeczy może być negatywnie rozpatrzona reklamacja. 

CosmoEye posiada tryb archiwizujący, który zapisuje obraz dla danego procesu np. pakowania paczek. W przypadku reklamacji serwer zwraca obraz odpowiadający kamerze monitorującej dane zdarzenie czy proces. Dzięki pełnej dokumentacji dostępnej w systemie w ciągu kilku minut pracownik jest w stanie rozpatrzeć zasadność reklamacji lub jej brak.

 

Sztuczna inteligencja, która motywuje? 

 

Aż 65% Polaków – według badań przeprowadzonych w listopadzie 2021 r. na zlecenie portalu ePsycholodzy.pl – zaobserwowało u siebie symptomy wypalenia zawodowego, w tym wyraźny spadek motywacji do pracy. Warto mieć na uwadze fakt, że do krytycznych zdarzeń w firmie dochodzi również wtedy, gdy pracownikom brak wystarczającej motywacji do pracy i dopada ich wypalenie zawodowe. Niektóre wypadki i niebezpieczne zdarzenia mogą być konsekwencją znudzenia, które powstało z powodu monotonnej pracy, niewykorzystywania posiadanych umiejętności i potencjału, braku poczucia sensu wykonywanej pracy. Jak traci na tym przedsiębiorstwo? Niezaangażowany pracownik – według wyliczeń z 2017 r. – generuje w skali roku koszty dla firmy na poziomie ok. 33 tys. zł. Dzisiaj koszty te mogą być znaczenie wyższe. 

Sytuacjom związanym z brakiem motywacji można jednak zapobiegać. Wystarczy w porę wychwycić oznaki znudzenia i spróbować im przeciwdziałać. Można również częściej zwracać uwagę na pozytywne postawy pracowników. 

Czy systemy opierające się na sztucznej inteligencji mogą przyczynić się do rozwiązania tego typu problemów i mogą mieć wpływ na zwiększenie motywacji? CosmoEye, dzięki modułowi sztucznej inteligencji, potrafi wyszukiwać określone wzorce zachowań. Identyfikuje więc nie tylko zdarzenia negatywne, lecz również te o wydźwięku pozytywnym.
Jest w stanie wykryć osoby pracujące wydajniej, przenalizować ich zachowanie i na tej podstawie w czasie rzeczywistym wysyła informacje do menedżera obszaru, które zawierają zapis wideo powiązany z ponadprzeciętnymi wskaźnikami danej osoby. System zauważy również powtarzającą się bezczynność, która może być efektem znudzenia w pracy. W obu przypadkach ma więc wpływ na optymalizację procesów zachodzących w firmie. To jednak od kadry zarządzającej zależy, czy informacje te wykorzysta do wprowadzenia rozwiązań
motywujących pracowników. 

 

Czy to się opłaca?

 

Wykorzystanie w procesach biznesowych sztucznej inteligencji kusi wiele przedsiębiorstw. Potwierdzają to badania. Według raportu Zyro z lutego 2022 r. ponad 35 proc. firm wykorzystuje sztuczną inteligencję w jakiejś formie, a niemal 85 proc. firm klasyfikuje inwestycje w sztuczną inteligencję jako swój priorytet strategiczny. Wiele z firm ma jednak obawy i zadaje sobie pytania, czy inwestycja jest w stanie się zwrócić i w jakiej perspektywie czasowej. 

CosmoEye jest finansowane przez oszczędności, które generuje stosowanie systemu. Koszt wdrożenia – pomijając wpływ narzędzia na optymalizację procesów biznesowych i podnoszenie kultury organizacyjnej – powinien zwrócić się w okresie od roku do trzech lat. Stopa zwrotu zależy oczywiście
od specyfiki firmy.

Dlaczego CosmoEye zwraca się tak szybko? Po pierwsze, znacząco wpływa na zmniejszenie liczby wypadków przy pracy. Warto przypomnieć w tym kontekście, że w 2020 r. średni koszt wypadku przy pracy dla pracodawcy zatrudniającego powyżej 250 osób wynosił 87 528 zł. System pozwala również – dzięki eliminacji m.in. zjawiska „symulowania pracy” – zwiększyć wydajność oraz wyliczyć, a tym samym zwiększać efektywny czas pracy. Znacząco obniża także koszty wszelkich pracowniczych nadużyć. Wymierne korzyści z wdrożenia systemu odczują hurtownie i magazyny obsługujące e-commerce. Poziom nieuzasadnionych reklamacji udaje się bowiem obniżyć nawet o 90%.

Co istotne, CosmoEye działa w czasie rzeczywistym. Dzięki aplikacji mobilnej koordynatorzy
i menedżerowie pracujący na halach produkcyjnych mają pełną kontrolę nad przedsiębiorstwem przy użyciu swojego telefonu. Dzięki mobilnym alertom bezpieczeństwa mogą oni natychmiastowo reagować na każdy incydent pojawiający się w firmie. Oko CosmoEye może być rozwiązaniem wszędzie tam, gdzie jakiekolwiek opomiarowanie czynności było do tej pory trudne bądź wręcz niemożliwe.

 

CosmoEye Sp. z o.o.
ul. Fryderyka Chopina 14/18
20-023 Lublin
+48 536 820 060
office@cosmoeye.ai
https://www.cosmoeye.ai/


 

 

Reklama