Cyfrowy bliźniak DBR77 wykorzystujący AI, symulacje i uczenie maszynowe zwiększa efektywność operacyjną o 30%. Jednocześnie redukuje koszty inżynierii i konsultingu o 90%. Platforma wspomaga podejmowanie strategicznych decyzji, eliminując błędne założenia dotyczące optymalizacji procesów. Dzięki agentom AI i zaawansowanym modelom językowym, DBR77 poprawia efektywność produkcji i identyfikuje możliwości automatyzacji oraz robotyzacji.
30% wzrost efektywności i 90% szybciej i taniej.
AI w przemyśle
Od dekady przyświeca nam hasło „data is the new oil”, ale to nie do końca prawda. To nie same dane mają wartość, ale trafne decyzje, które podejmujemy na ich podstawie w odpowiednim czasie. Dane są jedynie narzędziem prowadzącym do sukcesu, a prawdziwa wartość tkwi w podejmowaniu dobrych decyzji.
W przemyśle wciąż wierzymy w pewne mity, które prowadzą nas na manowce. Kluczowe błędne założenia, które często paraliżują efektywność operacyjną, to:
- Procesy produkcyjne są dobrze opomiarowane, a dane, które mamy, w pełni je opisują.
- Jesteśmy doskonałymi menedżerami, nic nie umyka naszej uwadze.
- Nasze procesy są już optymalne i praktycznie nie da się ich poprawić.
Błędne założenia i rzeczywistość
Opisany powyżej świat byłby idealny, ale niestety nie jest prawdziwy. Liczne analizy pokazują, że większość zakładów produkcyjnych nie zbiera nawet podstawowych informacji o efektywności procesów. Nawet standardowe czasy ich realizacji są często nieznane. Zwykle gromadzimy tylko tyle danych, ile wymagają przepisy księgowe i kontrolingowe. Niestety nie wystarcza to do podejmowania strategicznych decyzji operacyjnych.
Założenie 1: Procesy są dobrze opomiarowane
W rzeczywistości wiele firm zbiera tylko podstawowe dane, ograniczone do wymagań księgowych, przez co nie posiada pełnego obrazu tego, co naprawdę dzieje się na hali produkcyjnej. Dane te rzadko dają pełny obraz efektywności procesów.
Założenie 2: Jesteśmy doskonałymi menedżerami
Największym problemem jest nadmierne zaufanie do naszych umiejętności i doświadczenia. Jako ludzie jesteśmy podatni na błędy, wybiórczość i brak pełnej obiektywności. Wielu menedżerów uważa, że nic nie umknie ich uwadze. Jednak w rzeczywistości, w natłoku obowiązków, wiele rzeczy może zostać przeoczonych.
Założenie 3: Procesy są optymalne
Nasz procesy są dalekie od optymalnych. Często uznajemy, że nasza organizacja jest wyjątkowa i narzędzia takie jak Lean czy Six Sigma nie pasują do naszego środowiska. W rzeczywistości wszyscy zmagamy się z podobnymi stratami w procesach i zawsze istnieje miejsce na poprawę.
Rozwiązania dzięki AI – Asystent AI
Jak więc w czasach rosnącej zmienności i konkurencyjności podejmować właściwe decyzje, skoro nie zbieramy użytecznych danych, nasze działania nie są efektywne, a my sami popełniamy błędy? Tutaj z pomocą przychodzi AI, a w zasadzie trzy jego formy współpracujące blisko w ramach bliźniaka cyfrowego DBR77.
Algorytmy symulacyjne i cyfrowy bliźniak (DT)
W przemyśle dużym wyzwaniem jest ograniczona liczba obserwacji. Nawet duże zakłady mają ograniczoną liczbę stanowisk produkcyjnych i tylko 260 dni pracy w roku. Przeprowadzanie rzeczywistych eksperymentów operacyjnych jest kosztowne, a liczba obserwacji i tak będzie ograniczona. Algorytmy symulacyjne i technologia cyfrowego bliźniaka pozwalają bez kosztów przeprowadzać tysiące scenariuszy operacyjnych, generując dane syntetyczne, które dokładnie odwzorowują realia produkcyjne. Wreszcie możemy testować nasze tezy i budować scenariusze bez ograniczenia czasu i kosztów.
Agenci na bazie dużych modeli językowych (LLM)
Interpretacja danych z symulacji oraz analiza wyników wymaga zazwyczaj zaawansowanej wiedzy z zakresu Lean i Six Sigma, a także dużej dokładności i skrupulatności. Aby wspierać użytkowników w tych zadaniach, platforma DBR77 wykorzystuje zaawansowany system agentów opartych na dużych modelach językowych (LLM), dostępnych na rynku. Dzięki inteligentnym asystentom AI Platforma DBR77 precyzyjnie interpretuje wyniki symulacji, skupiając się na poprawie efektywności produkcji oraz identyfikacji możliwości robotyzacji i automatyzacji z perspektywy ekonomicznej.
Uczenie maszynowe (ML)
Cyfrowy bliźniak, wykorzystując duże zbiory danych, szkoli algorytmy metodą uczenia maszynowego (ML). Dzięki temu możliwe jest przewidywanie niepożądanych zdarzeń oraz szybkie znajdowanie optymalnych rozwiązań w sytuacjach nagłych. Algorytmy te potrafią w ułamku sekundy zaproponować najlepszy zestaw działań w najbardziej zaskakujących sytuacjach.
Cyfrowy Bliźniak i Asystent AI DBR77
DBR77 wprowadził na rynek cyfrowego bliźniaka, który wykorzystuje technologie symulacji scenariuszowej, duże modele językowe oraz uczenie maszynowe sprawiło, że efektywność decyzji managerskich podskoczyła gwałtownie, to jest nawet o 30% przy jednoczesnym znaczącym spadku kosztów związanych z inżynierią i konsultingiem.
Podsumowanie – premiera w DBR77: Asystent AI
Podsumowując, bliźniak cyfrowy DBR77, wspomagany sztuczną inteligencją, może znacząco poprawić efektywność procesów przemysłowych. W kontekście mitów o optymalizacji i zarządzaniu, często popełnia się błędne założenia dotyczące pełnej kontroli nad procesami produkcyjnymi i ich wydajności. W rzeczywistości wiele firm nie posiada wystarczających danych, a ludzkie zarządzanie jest podatne na błędy. Cyfrowy bliźniak, wykorzystujący algorytmy symulacyjne, modele językowe oraz uczenie maszynowe, pozwala na analizowanie różnych scenariuszy operacyjnych, co prowadzi do wzrostu efektywności o 30% oraz zmniejszenia kosztów o 90%.
Piotr Wiśniewski, CEO DBR77
Na targach Toolex (15-17 października 2024 roku) premierowo pokazujemy Asystenta AI, który będzie nawigował po środowisku naszego Studia 3D. Dzięki temu praca będzie jeszcze łatwiejsza i bardziej efektywna. Zobaczcie krótką zapowiedź: