ИИ советник директора по производству

Описание: ИИ советник директора по производству

Всем привет! Пришла пора показа череды наших новых кейсов внедрения ИИ, которых у нас накопилось не мало 😈

На этот раз - покажем кейс про ИИ в промышленности. А именно, ИИ-советник директора по производству. ⚡️⚡️

С развитием агентных систем и, в целом, генеративного ИИ, стало особенно интересно строить системы-советники для, в том числе, руководителей среднего и высшего уровней, которые в своих прогнозах и рекомендациях - опираются именно на данные компании. Рекомендация получается максимально обоснованной и объективной, с минимальным человеческим фактором и искажением выводов, потому как ИИ-агент в своем прогнозе - базируется на данных с реальных производственных систем.

Задача кейса:

Кто сталкивался с промышленностью понимает, что расчет возможности производства какой-либо детали - это отдельный сложный многофакторный процесс. Сколько нужно сырья, сколько рабочих смен, какие станки и в каком количестве, какие техпроцессы нужно обеспечить, какой маршрут производства, какие узкие места возникают на каких этапах и как их нивелировать - все это постоянно циклично повторяющиеся вопросы в ходе планирование реализации задуманного. Нужна система, что быстро отмоделирует и просимулярует процесс на базе созданного «цифрового двойника производства» и подскажет, что и как нужно сделать оптимально.

Создание таких симуляций - это целая вселенная. А ведь нужно владеть специализированными языками программирования таких средств автоматизированного проектирования. Короче чтобы это решить - мы, на базе своей платформы z-union.ru/...ts/z-brain - создаем и обучаем мультимодальных производственных агентов.

Они - работают на базе знаний конкретного промышленного предприятия. Интегрированы в их ERP/MES и другие информационные системы и, зная какие есть тех процессы, какое есть оборудование и какие его возможности - проводят моделирование процессов на базе обращения на естественном языке (или на базе целевого ТЗ. Тут чем подробнее будет запрос - тем более детальным будет ответ).

Как это работает:

Технолог/директор по производству/генеральный директор - озвучивает голосом/в виде текста/тз производственную задачу (к примеру: «смоделируй производство контейнер-цистерны Т14 на 3 дня»). Агентная система,понимая имеющийся стек оборудования и производственных возможностей конкретного предприятия - формирует моделирование процесса с учетом всего техпроцесса.

Результат:

Система выдает узкие места производства на заданную производственную задачу и, главное, производственную рекомендацию по тому, как эти узкие места устранить, чтобы уверенно закрыть производственную задачу

Итог:

Скорость моделирования возрастает на порядки. Скорость принятия эффективного решения с дней и недель (с учетом необходимого времени технологов-аналитиков) - уменьшается до десяток минут. Можно также быстро задать скорректированный запросы и также быстро получить ответ. Однозначно это влияет на быструю окупаемость производственного инвестиционного проекта.

Делимся видео-показом кейса, рады комментариями и мыслям!

Тут у нас подробнее про наш продукт Z-brain | industrial на сайте z-union.ru