W dniach 25-26.03.2024 r. w The Westin Warsaw Hotel odbędzie się 3. Data Economy Congress. Wydarzenie to poświęcone jest nowemu modelowi gospodarki, opartemu na gromadzeniu, przetwarzaniu i wykorzystywaniu danych.
Współcześnie sukces w każdej branży zależy od umiejętności efektywnego zarządzania danymi. Na kongresie omówione zostaną aspekty ekonomiczne, biznesowe, otoczenie rynkowe oraz regulacje prawne związane z tą koncepcją. W obecnym świecie nie można już efektywnie rozwijać się w żadnej branży bez zrozumienia i wykorzystania potencjału data.
Wszystkie te zagadnienia zostaną poddane analizie z wykorzystaniem najnowszych technologii, takich jak chmura obliczeniowa, cyberbezpieczeństwo, narzędzia analityczne, jakość danych oraz sztuczna inteligencja. Nad zakresem tematycznym będą czuwać czołowi eksperci branży IT i tradycyjnych podmiotów gospodarki.
Więcej informacji i bilety na kongres: https://dataeconomycongress.pl/lp/lpm/
Jednym z tematów najbliższego Data Economy Congress będzie potencjał integracji AI, IoT i robotyki.
Poniżej przedstawiamy kilka kluczowych zagadnień z tego obszaru, które w rozszerzonej formie zostaną zaprezentowane przez naszych prelegentów podczas marcowego wydarzenia, na które już dziś serdecznie Państwa zapraszamy!
- Elektryfikacja i automatyzacja, w tym wykorzystanie sztucznej inteligencji, przyczyniają się do efektywności i dekarbonizacji w przemyśle;
- Inteligentne fabryki już teraz wykorzystują zaawansowane technologie, takie jak AI i analizę danych, do zwiększenia efektywności produkcji;
- Internet Rzeczy (IoT) i monitorowanie znacząco wpływają na poprawę jakości produktów i efektywności procesów w produkcji i logistyce, choć ich wdrożenie wiąże się z wyzwaniami, takimi jak cyberbezpieczeństwo;
- Roboty wykorzystujące AI odgrywają kluczową rolę w różnych sektorach, od przemysłu po edukację, przyczyniając się do zwiększenia efektywności i jakości różnorodnych zadań.
Jaką rolę odgrywa elektryfikacja i automatyka w energetyce i produkcji?
Elektryfikacja i automatyzacja odgrywają kluczową rolę w przemyśle i energetyce, przyczyniając się do zwiększenia efektywności, poprawy jakości i zmniejszenia kosztów. Elektryfikacja procesów nagrzewania oferuje przemysłowi atrakcyjne drogi do osiągnięcia dekarbonizacji i w znacznym stopniu zmienia wykorzystanie energii elektrycznej do celów przemysłowych w świecie, w którym obowiązują ograniczenia emisji dwutlenku węgla. Na rynku dostępne są już technologie elektrotermiczne, takie jak nagrzewanie indukcyjne, oporowe, promiennikowe, łukowe, z wykorzystaniem częstotliwości radiowej oraz mikrofalowe.
Automatyzacja, zwłaszcza z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (AI), pozwala na precyzyjne wykonywanie zadań, które są niemożliwe do wykonania dla człowieka. AI jest wykorzystywana w różnych dziedzinach, od produkcji po usługi, a także w logistyce, transporcie wewnętrznym i zarządzaniu środowiskiem. W fabrykach mamy chociażby systemy MES do zbierania danych, które zajmują się komunikacją i informowaniem obszaru produkcji. Dane logistyczne, produkcyjne czy te dotyczące konsumpcji mediów, takich jak prąd, sprężone powietrze czy woda, są przesyłane do głównych serwerów w zakładzie, a następnie obrabiane i wyświetlane w postaci tabelarycznej bądź graficznej.
Jednak wdrożenie nowych technologii wiąże się z wyzwaniami. Wymaga to intensywnych przygotowań, w tym zbierania i analizowania danych, a także inwestycji w nowoczesne maszyny. Ponadto, upłynie jeszcze kilka, może nawet kilkanaście lat, zanim AI zostanie bezpośrednio zaprzęgnięta i użyta do wspierania wielu dziedzin branży przemysłowej czy nawet do zarządzania nimi. Mimo tych wyzwań, korzyści płynące z elektryfikacji i automatyzacji są znaczne i mogą przyczynić się do osiągnięcia celów związanych z dekarbonizacją i zrównoważonym rozwojem.
Jak inteligentne fabryki zmieniają produkcję?
Inteligentne fabryki, będące częścią koncepcji Przemysłu 4.0, wykorzystują zaawansowane technologie takie jak Internet Rzeczy (IoT), sztuczna inteligencja (AI), robotyka, czy analiza dużych zbiorów danych (Big Data), aby zwiększyć efektywność, elastyczność i jakość produkcji.
Analiza danych odgrywa kluczową rolę w optymalizacji procesów produkcyjnych. Inteligentne rozwiązania produkcyjne wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do kontekstualizacji informacji i zapewnienia praktycznych danych, umożliwiających przewidywanie awarii maszyn w celu zaplanowania konserwacji, dostosowywania harmonogramów produkcji i uniknięcia kosztownych przestojów.
Przykładowo, analiza danych z maszyn pozwala na identyfikację wzorców zużycia energii, co umożliwia optymalizację procesów i redukcję kosztów operacyjnych. W jednym z raportów na temat inteligentnych fabryk przeprowadzonym przez IDC Poland, podkreślono, że dane są podstawą całego procesu cyfryzacji.
Jednakże, jak pokazują wyniki badania na temat inteligentnych fabrykI, aż 86% producentów jest zdania, że ewolucja w kierunku inteligentnych fabryk będzie mieć kluczowe znaczenie dla poprawy konkurencyjności.
Podsumowując, analiza danych w inteligentnych fabrykach przynosi znaczące korzyści, jednak wymaga odpowiednich inwestycji i przygotowań, w tym zbierania i analizowania danych, a także inwestycji w nowoczesne maszyny.
IoT i monitorowanie w produkcji i logistyce – jak czujniki i monitorowanie wpływają na jakość produktów i logistykę?
Internet Rzeczy (IoT) i monitorowanie odgrywają kluczową rolę w produkcji i logistyce, przyczyniając się do poprawy jakości produktów i efektywności procesów.
Czujniki IoT, takie jak czujniki temperatury, GPS i RFID, umożliwiają firmom monitorowanie swoich towarów w czasie rzeczywistym. Urządzenia te zbierają informacje i przesyłają je dalej, umożliwiając automatyczne zbieranie informacji z otoczenia, co z kolei pozwala podejmować lepsze decyzje.
W produkcji IoT umożliwia monitorowanie fizycznego bezpieczeństwa personelu za pomocą urządzeń do noszenia i czujników. Czujniki mogą oceniać wiele zmiennych stanu aktywów, w tym temperaturę i wibracje. Dzięki tym danym, producenci mogą utrzymywać optymalne warunki w swoich zakładach.
W logistyce z kolei IoT umożliwia monitorowanie całego łańcucha dostaw w czasie rzeczywistym. Systemy śledzenia zapasów pomagają menedżerom logistyki w planowaniu uzupełniania zapasów i dystrybucji.
Jednakże, wdrożenie IoT wiąże się z wyzwaniami, takimi jak cyberbezpieczeństwo. Wraz z rozwojem nowoczesnych technologii, rośnie również zagrożenie ze strony cyberprzestępców. Dlatego ważne jest regularne aktualizowanie wszystkich programów bezpieczeństwa komputerowego, a także edukowanie pracowników o znakach ostrzegawczych.
Podsumowując, IoT i monitorowanie mają ogromny wpływ na produkcję i logistykę, przyczyniając się do poprawy jakości produktów i efektywności procesów. Jednak wymaga to odpowiednich inwestycji i przygotowań, w tym zbierania i analizowania danych, a także inwestycji w nowoczesne maszyny.
Roboty wykorzystujące sztuczną inteligencję
Roboty, wykorzystujące sztuczną inteligencję (AI), odgrywają coraz większą rolę w naszym społeczeństwie. W przemyśle, roboty są wykorzystywane do automatyzacji i przyspieszania procesów produkcyjnych, takich jak montaż, spawanie czy malowanie. W energetyce, AI pomaga w zarządzaniu zasobami i optymalizacji produkcji.
Jednak zastosowanie robotów wykracza poza te obszary. W służbie zdrowia, roboty medyczne asystują podczas zabiegów chirurgicznych, pomagają w rehabilitacji pacjentów, a także dostarczają leki i materiały medyczne. W logistyce, roboty przyspieszają procesy magazynowe, takie jak pobieranie produktów z półek i składowanie ich w odpowiednich miejscach.
W edukacji, roboty są wykorzystywane do nauczania podstaw programowania i robotyki. W rolnictwie, roboty rolnicze pomagają rolnikom w różnych aspektach pracy na polu, takich jak siew, zbiór, podlewanie i nawożenie roślin.
Wiele polskich i międzynarodowych firm planuje uruchomić kolejne projekty oparte na robotach i sztucznej inteligencji, takie jak chociażby sąd arbitrażowy.
Roboty, dzięki swojej precyzji i wydajności, przyczyniają się do zwiększenia efektywności i jakości produkcji, a także zmniejszenia ryzyka wystąpienia błędów. Sztuczna inteligencja umożliwia systemom technicznym postrzeganie ich otoczenia, radzenie sobie z tym, co postrzegają i rozwiązywanie problemów, działając w kierunku osiągnięcia określonego celu.
źródło: MM Conferences S.A.
