Zarządzanie danymi za pomocą uczenia maszynowego

Ogromne ilości danych w życiu biznesowym 

W ostatnich latach rewolucja Przemysł 4.0 (Industry 4.0) wprowadziła powszechną automatyzację i digitalizację produkcji. Skutkuje to wprowadzaniem automatyzacji w procesie decyzyjnym oraz produkcyjnym, wdrażaniem nowych urządzeń i pomiarów, a w efekcie dostępem do większej liczby danych pomiarowych oraz biznesowych dotyczących procesu produkcji. Urządzenia oraz dane stają się siłą napędową produkcji przemysłowej i obejmują wszystkie jej aspekty, mogą dotyczyć produktów, sprzętu, badań, łańcucha dostaw, finansów czy nawet użytkowników. 

Dzięki odpowiedniemu przepływowi danych, moduły wchodzące w skład procesu produkcyjnego pozwalają na jego dostosowanie do bieżących potrzeb wynikających z bieżącego portfela zamówień, jakości surowców, terminów dostaw oraz innych. W ten sposób każda część linii produkcyjnej staje się w pewnym sensie modyfikowalnym zasobem, przez co przedsiębiorstwo może pozwolić sobie na spersonalizowaną produkcję odzwierciedlając i przewidując potrzeby konsumentów. Tworzy się więc odpowiedni cykl produktowy: produkcja -> sprzedaż -> informacja zwrotna. 

Ilość, złożoność danych oraz wzajemne powiązania pomiędzy nimi sprawiają, że interpretacja i przyjmowanie ich wykracza poza ludzkie możliwości. Przy złożonym procesie produkcyjnym niezwykle trudno jest szybko i z dużą dozą prawdopodobieństwa określić, wpływ poszczególnych komponentów na ostateczną wydajność i jakoś produkcji. To samo tyczy się jakości towarów, jeżeli szybkość ich produkcji jest na naprawdę wysokim poziomie. Wykorzystując zintegrowane procesy przetwarzania danych możemy podzielić moduły na różne narzędzia, takie jak systemy transmisji danych, systemy do pozyskiwania danych czy systemy sprzężenia zwrotnego danych. Chcąc korzystać z mechanizmów z technologii IT i uczenia maszynowego należy zamodelować proces produkcji tak, aby poddać go szczegółowej analizie. 

Optymalizacja procesów biznesowych 

Jednak same dane nie wystarczą. Ważne jest, aby z danych wydobywać cenne informacje i wiedzę. Właśnie tym zajmuje się Machine Learning. Pozwala on ocenić trendy, zależności pomiędzy danymi, powiązania między danymi mierzonymi a innymi danymi z różnych procesów czy przewidywać wydarzenia na podstawie tego co było. Dzisiejsze zakłady produkcyjne stają się coraz bardziej złożone z wzajemnie powiązanymi procesami. Człowiek w takich sytuacjach szybko osiąga granicę swoich możliwości, aby uwzględnić każdy aspekt procesu. Machine Learning oferuje skuteczne rozwiązanie, które pokonuje wcześniej wymienione wyzwania. 

„Machine Learning to obecnie najważniejsza technologia dla biznesu. Dzieje się tak, ponieważ oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji już teraz pomaga firmom zwiększać wydajność, poprawiać relacje z klientami i zwiększać sprzedaż.„

~Według McKinsey’a

Trzeba pamiętać o tym, że nie wystarczy mieć dane i po prostu je łączyć. Jeżeli zależy nam na wydobyciu informacji z danych, trzeba przeprowadzić proces ich ekstrakcji, usunąć zbędne zależności, wyczyścić błędy grube, zrozumieć istniejące zależności oraz opracować i dopasować model ML, który będzie odwzorował dane, a na końcu przystosować go do działania w trybie produkcyjnym. 

Obszary działania Machine Learning 

Głównym celem algorytmów Sztucznej Inteligencji jest rozwiązywanie konkretnych problemów oraz ulepszanie procesów. Machine Learning pozwala zoptymalizować takie obszary, jak: 

• Automatyzacja procesów 
• Bezpieczeństwo pracy 
• Kontrola jakości 

Warto wspomnieć o tym, że algorytmy pozwalają rozwiązywać problemy z różnych sfer biznesowych. Konieczne jest więc biznesowe ustalenie, po co proces wdrażania narzędzi Machine Learning ma być realizowany. Należy się także nastawić się na to, że wdrażanie ML to proces, a nie zadanie. Wdrożenie algorytmów uczenia maszynowego wymaga stale generowanych danych, aby można było odpowiednio sterować procesami produkcyjnymi. Dlatego wszystkie aspekty takich procesów muszą zostać zdigitalizowane w jak największym stopniu. Wymaga to więc od ekspertów zaprojektowania procesów uwzględniających aktualny stan danych, dzięki czemu będzie można świadomie zbierać prawidłowe dane i optymalizować odpowiednie metryki.  

„McKinsey przewiduje, ze Machine Learning pomoże firmom produkcyjnym skrócić czas dostawy materiałów o 30% oraz osiągnąć 12% oszczędności paliwa dzięki optymalizacji ich procesów. Firma szacuje również, że przedsiębiorstwa mogą zwiększyć przychody brutto o 13%, jeśli w pełni zintegrują w swojej działalności technologie oparte na sztucznej inteligencji.”

Algorytmy oparte na uczeniu maszynowym mogą działać w czasie rzeczywistym, dzięki czemu będą one dostarczać konkretne rekomendacje, jeżeli zidentyfikują one potencjał poprawy produkcji. Machine Learning może służyć więc jako narzędzie wsparcia dla operatorów kontrolujących proces, pomagając im podejmować bardziej świadome decyzje w celu maksymalizacji produkcji w swoim przedsiębiorstwie. 

Wdrażając rozwiązania z obszaru uczenia maszynowego musimy zbudować odpowiednią strategię zgodną z celami naszego przedsiębiorstwa. Poprzez zdefiniowanie jasnych celów i zrozumieniu wymaganej infrastruktury możemy liczyć na większe prawdopodobieństwo sukcesu wprowadzanych rozwiązań. Dodatkowo trzeba pamiętać o tym, że dane muszą być odpowiednio sformatowane oraz uporządkowane pod kątem algorytmu.

Jeśli chcemy w pełni wykorzystać możliwości jakie daje uczenie maszynowe, w naszej organizacji potrzebujemy zarówno odpowiedniego zespołu ekspertów, specjalistów ML oraz odpowiedniego nastawienia ukierunkowanego na realizację celów.

Na bazię zdobytych doświadczeń,  Zespół Inero Software, określił metodykę wdrożeń rozwiązań opartych o technologie AI/ML, którą można streścić w kilku następujących krokach: 

1. Identyfikacja problemów i celów biznesowych – jest to kluczowe przy próbie zrozumienia danej infrastruktury.
2. Ustalenie źródeł danych i ich jakości – im lepszej jakości danymi będziemy dysponować, tym skuteczniejszy algorytm uczenia maszynowego będzie.
3. Zebranie danych i ich przystosowanie – dostosowanie danych i ich uporządkowanie również pozytywnie wpłynie na działanie algorytmu.
4. Stworzenie efektywnego modelu na podstawie punktów 1-3.
5. Uruchomienie i weryfikacja algorytmu w kontekście założonych przez nas celów.
6. Ustanowienie wąskich gardeł, gdzie mamy braki danych – sprawdzamy więc jakie dane są źle zbierane i wyciągamy z tego wnioski.

W ten sposób otrzymujemy efektywny model, który skutecznie analizuje dane i dostarcza nam dokładne wyniki. Oczywiście budowanie takiego modelu to proces ciągły, dlatego warto co jakiś czas powtarzać powyższe kroki, aby jeszcze bardziej usprawnić nasz algorytm.

Efektywne zarządzanie przedsiębiorstwem dzięki optymalizacji procesów biznesowych

Ważne jest zrozumienie, że Machine Learning to nie jest złoty środek na rozwiązanie wszystkich problemów. ML to narzędzie, które pozwala w sposób efektywny wykorzystać dane do zarządzania i optymalizacji procesów. Wiele branż obecnie skupia się na digitalizacji oraz analityce. W niektórych przedsiębiorstwach każdego dnia gromadzą się ogromne ilości danych. Natomiast algorytmy uczenia maszynowego mogą tak naprawdę zbierać nieograniczoną liczbę danych. Optymalizacja wykonywana przez ekspertów w dużej mierze opiera się na ich doświadczeniu. Machine Learning polega na uczeniu się na podstawie wcześniejszych doświadczeń. Analizując więc takie ilości danych, algorytmy mogą nauczyć się rozumieć złożone relacje pomiędzy różnymi partnerami oraz ich wpływ na produkcję. To, jak sztuczna inteligencja uczy się z doświadczenia przypomina w pewien sposób ekspertów, którzy uczą się sterować danym procesem. Jednak AI pozwala na analizowanie pełnych zbiorów danych na przestrzeni kilku lat. 

Istotna w tej kwestii jest współpraca ekspertów od Machine Learning i ekspertów biznesowych, aby ML odzwierciedlał procesy biznesowe. Liczy się tutaj z jednej strony dobre sprecyzowanie potrzeb biznesu ergo i optymalizacja ML pod to, co chcemy osiągnąć. Z drugiej strony ważne jest, żeby eksperci biznesowi rozumieli ograniczenia i wady Machine Learning. Złe dane spowodują, że wnioski w efekcie zaszkodzą procesowi. 

Inero Software oferuje wiedzę i doświadczenie w zakresie skutecznego wykorzystywania najnowocześniejszych technologii i danych do kształtowania korporacyjnych produktów cyfrowych przyszłości.

W sekcji BLOG można znaleźć inne artykuły dotyczące nowoczesnych rozwiązań dla przedsiębiorstw.