Iz slabih podatkov se umetna inteligenca ne more učiti

Avtor: Kopa d.d.

Pametne tovarne tvorijo sklenjen krog, ki zahteva digitalizacijo in avtomatizacijo, pamet tovarne pa se skriva v ažurnih podatkih in povezanih procesih.

Šele takrat, ko v podjetju zagotovimo ažurno zajemanje podatkov in dokumentov ter te uparimo s poslovnimi dogodki (KOPA ERP+HRM+UTRIP+ODIP), lahko začnemo z optimizacijo in si pri tem pomagamo z naprednimi algoritmi ter umetno inteligenco. Avtomatizmi se lahko prožijo le takrat, ko  ni časovnega zamika ter vpliva človeškega faktorja oz. »olepševanja« in »prirejanja« podatkov.

Podjetja velikokrat nimajo urejenih temeljev na področju sprotnega zajema podatkov in zapisovanja vseh dogodkov v časovni vrsti (Kopa ERP in UTRIP). Vse nove naprave sicer ustvarijo velike količine podatkov in imajo možnost povezovanja, se pa velikokrat dogaja, da sta proizvodni  in poslovni informacijski sistem slabo povezana, kar zahtevata velik napor, da se ti podatki transformirajo v informacije. Ko podjetja želijo pogledati, kako se je konkretni izdelek na delovni nalog izdeloval, koliko je bilo zastojev, koliko časa je stroj pri obdelavi tega delovnega naloga deloval v produktivnem statusu in koliko časa je stal oz. čakal, pogosto teh podatkov nimajo ustrezno zapisanih in težko ugotavljajo dobičkonosnost.

Samo tehnološki podatki ne zadoščajo.

Tudi algoritmi umetne inteligence so nemočni in se iz slabih podatkov ne morejo učiti. Pri ugotavljanju vzrokov za odstopanje so samo tehnološki podatki premalo. Pri uspešno izvedenih projektih se je pokazalo, da je podatke potrebno upariti tudi s podatki o tem, kdo je delal in kakšne kompetence ima, ker le na tak način lahko dobimo celovito sliko in prepoznamo ter ponavljamo dobre vzorce delovanja.

Izkušnje strank, pri katerih so uvedene celovite Kopa rešitve (Kopa ERP, HRM, MES-UTRIP, DMS-OdiP), kažejo, da povezanost in celovitost podatkov pomeni zanesljivost in višjo kvaliteto odločitev ter napovedi, s tem pa tudi večjo konkurenčnost. Dobro planiranje in spremljanje proizvodnje je ključno za optimizacijo delovanja in dobičkonosnost. Vsak avtomatizem in prihranek časa ter materiala se kaže v uspešnosti in obvladovanje učinkovitosti (OEE), je v sodobnih podjetjih nuja. Trajnostni razvoj in zeleni prehod je brez teh temeljnih pogojev samo utopija. Ta merljivost in spremljanje kazalnikov na najnižjem nivoju, se lahko transformira v optimizacijo do najvišjega nivoja.

Učinek dobre digitalizacije se kaže v boljšem odločanju in napovedovanju.

Digitalizacija v celotni verigi omogoča, da pametna tovarna lahko deluje pametno in da zna tudi pametno komunicirati s povezanimi organizacijami. Podjetja, ki nastopajo v verigi, lahko učinkovito sodelujejo, če dokumenti med njimi prehajajo v strukturirani digitalni obliki. Proizvodnja veliko lažje dela, če dobi napovedi naročil v elektronki obliki in na podlagi tega pravočasno in ceneje pridobi material. Dobaviteljem je veliko lažje, če dobijo najave in lahko prilagajo dinamiko dobav zahtevam podjetja.

Množice podatkov, ki se zbirajo v procesu, sami po sebi nimajo nobene vrednosti, če niso vključeni v algoritem in v transformacijo, preko katere postanejo informacije za odločanje. Ne smemo zanemariti tudi vizualizacije (Kopa BI), ki pomaga pri razumevanju in je na koncu ključna, da lahko enostavno prepoznamo določne vzorce in korelacije ter se na podlagi tega bolj zanesljivo odločamo.

To, da se podjetja med sabo znajo digitalno pogovarjati in se tudi dogovoriti oz. sprejeti odločitev na podlagi pravil in algoritmov, zahteva prilagodljivost, urejenost in dobre temelje na nivoju matičnih podatkov in urejenosti procesov. Ne smemo računati, da bodo sodobne rešitve kot čarobna palica, ki bo ustvarila in uredila podatke ter poslovne procese. Dobri podatki so dejansko gorivo, ki nastaja, njihova kvaliteta pa predstavlja energijo, ki jo lahko dajo sistemu za potrebe analitike in napovedovanja.

Mag. Domen Ocepek, strateg za prodajo in razvoj

Članek v Glas gospodarstva, oktober 2024, str. 32