Proizvodnja - AI predlaže, čovek odlučuje
Industrijski proizvođač sa složenim lancem sirovina i više mašinskih linija
Bolja iskorišćenost mašinaIndustrijski proizvođač sa složenim lancem sirovina i više mašinskih linija je oblast gde planiranje proizvodnje zahteva više nego što jedan čovek može da drži u glavi. Studija slučaja prikazuje AI sistem za planiranje proizvodnje koji predlaže optimalan raspored, a čovek donosi finalnu odluku. Tipičan primer suradnje čoveka i AI-a u industriji.
Kako je izgledalo poslovanje pre sistema
Industrijski proizvođač srednje veličine. Planiranje proizvodnje stoji u preseku narudžbina, stanja sirovina, kapaciteta mašina i potrebnih isporuka. Senior planer to radi po osećaju, iz petnaest godina iskustva. Kada je on odsutan, neko mlađi pokuša i pravi greške koje koštaju nedelju dana proizvodnje. Heuristika u glavi ne može da se preda novom čoveku za par dana.
Šta je tačno bilo problem
Kompanija je previše velika da bi zavisila od jednog čoveka u kritičnoj operativnoj ulozi, a previše mala da zaposli dva planera ranga senior. Svaki put kad senior ode na odmor ili bolovanje, throughput pada, zastoji rastu, sirovine se naručuju u krivo vreme. Sistem koji bi obrađivao isti tok podataka i predlagao optimalnu odluku nije postojao, pa je rizik od ljudskog faktora bio konstantan.
Šta gradimo
AI decision center koji u realnom vremenu obrađuje narudžbine, stanje sirovina, kapacitet mašina i prioritete, i predlaže šta proizvesti danas i koju sirovinu naručiti
Confidence score za svaku preporuku (0 do 100%): operator vidi koliko je sistem siguran u svoju procenu pre nego što potvrdi
Operator prihvata, koriguje ili odbija predlog jednim klikom, sistem uči iz svake odluke
Praćenje iskorišćenosti mašina i throughput-a po smeni i operatoru, sa transparentnim KPI-jevima
Automatska upozorenja kada se sirovina približava kritičnoj tački, dovoljno rano da se izbegne zastoj
Šta se promenilo nakon implementacije
Cilj rešenja: proizvodnja ne staje kad senior planer nije na poslu, junior radi sa istim kvalitetom uz AI pomoć
Proračun pokazuje: iskorišćenost mašina raste jer raspored uzima u obzir realne kapacitete a ne procenu
Gradimo sistem koji naručuje sirovine u pravo vreme, manje hitnih nabavki i manje zastoja zbog manjka
Plan rešenja: senior planer fokusiran na strateška pitanja, ne na rutinsko kucanje plana
U demo aplikaciji: kompletna istorija odluka beleži se za buduće učenje i obuku novih planera
Prediktivno naručivanje sirovina iz postojećih mašinskih logova i istorijske dinamike potrošnje: sistem naručuje 7 dana unapred, pre nego što planer pomisli da je vreme.