AI nebo automatizace? Kterou cestou se vydat nejen při digitalizaci výroby

Digitalizace je dnes nevyhnutelným krokem pro každou firmu, která chce zůstat konkurenceschopná. Jenže s příchodem umělé inteligence se mnoho firem ocitá na rozcestí: vydat se cestou pokročilé AI nebo se soustředit na "pouhou" automatizaci? Tato otázka není jen technologická, ale především byznysová. Proč se nenechat strhnout módou AI za každou cenu a hledat raději řešení chytře?

Realita AI projektů: 90 % končí v pilotní fázi

Umělá inteligence je nepochybně fascinující technologie. V praxi však narážíme na tvrdou realitu: devět z deseti AI projektů nikdy nepřekročí pilotní fázi. Implementace obvykle trvá 18 a více měsíců a výsledky často nesplňují původní očekávání. Není to proto, že by technologie nefungovala, ale protože se zapomíná na zásadní podmínku jejího úspěchu – kvalitní data.

Datový paradox moderní výroby

Žijeme v době, kdy máme více dat než kdykoliv předtím, a přesto využíváme pouhých 2–5 % z nich pro skutečné rozhodování. Je to jako mít obrovskou knihovnu, ve které umíme najít jen několik knih.

Problémy s daty můžeme rozdělit na tři typy: chybějící data, špatná data a izolovaná data. Když se podíváme blíže, zjistíme, že třeba 60 % strojů nemá žádnou konektivitu, 80 % procesních dat zůstává izolovaných v oddělených systémech a 90 % kvalitativních kontrol stále probíhá manuálně.

Když selže intuice: příběh prediktivní údržby

Představte si situaci: výrobní firma se rozhodne implementovat systém prediktivní údržby založený na umělé inteligenci. Očekávání jsou vysoká – systém má předpovídat poruchy strojů ještě před jejich vznikem a ušetřit tak náklady na odstávky. Po několika měsících práce a značných investicích přichází vystřízlivění. Model dosahuje jen 15% přesnosti predikcí.

Co se stalo? Data ze strojů byla sbírána pouze jednou za hodinu, chyběl kontext výrobních operací a kvalita shromážděných dat byla nízká. V takovém případě nemůže ani nejpokročilejší AI vytvořit spolehlivý prediktivní model. Je to klasický případ "garbage in, garbage out" – odpad dovnitř, odpad ven.

Digitální vyspělost: zrcadlo vaší připravenosti

Než se pustíte do jakéhokoliv projektu digitalizace, je klíčové porozumět, na jaké úrovni digitální vyspělosti se vaše firma nachází. Podle našeho průzkumu českých firem můžeme rozlišit čtyři základní úrovně:

• Úroveň 0 (35 % firem): Papírové procesy, Excel reporting, minimální digitalizace

• Úroveň 1 (40 % firem): Základní digitalizace, izolované systémy bez propojení

• Úroveň 2 (20 % firem): Částečná integrace systémů, např. propojení MES a ERP

• Úroveň 3 (5 % firem): Plně propojená infrastruktura, data v reálném čase

Pro firmy na úrovních 0 a 1 je cesta k umělé inteligenci ještě dlouhá a automatizace představuje logický první krok.

Automatizace: podceňovaný hrdina digitální transformace

Když se bavíme o digitalizaci, často přemýšlíme rovnou o umělé inteligenci a přeskakujeme mezikrok, který může přinést rychlejší a jistější návratnost investic – automatizaci procesů. Automatizace je ideální volbou, když:

• Vaše procesy jsou založené na jasně definovaných pravidlech a logice ("když nastane X, udělej Y")

• Potřebujete optimalizovat tok dat mezi systémy, které dnes propojujete ručně

• Vaše týmy tráví příliš času rutinními úkoly, které je odvádějí od práce s vyšší přidanou hodnotou

Výsledky dobře provedené automatizace mohou být působivé: 60–70% snížení času potřebného pro zpracování dat, 90% redukce chyb způsobených lidským faktorem a výrazné zrychlení rozhodovacích procesů.

AI: když máte na čem stavět

Umělá inteligence není samospásná technologie, která vyřeší všechny problémy najednou. Její skutečná síla se projeví až ve chvíli, kdy máte dobré základy. AI přináší nejvyšší hodnotu v situacích, kdy:

• Potřebujete odhalovat složité vzorce v datech, které by člověk těžko zachytil

• Pracujete s velkými objemy nestrukturovaných dat

• Chcete předpovídat budoucí vývoj na základě historických dat s mnoha proměnnými.

Klíčové však je, že všechny tyto scénáře vyžadují kvalitní, dobře strukturovaná data v dostatečném množství. Bez nich bude i ta nejpokročilejší AI bezmocná.

Od automatizace k AI krok za krokem

Místo unáhleného naskočení na AI vlnu se vyplatí postupovat systematicky a chytře:

1. Proveďte audit dat – zjistěte, jaká data máte k dispozici, jaká chybí a jaká jsou nekvalitní.

2. Vybudujte základní datovou infrastrukturu – propojte systémy, zajistěte sběr dat v reálném čase.

3. Automatizujte rutinní procesy – digitalizujte papírové procesy, odstraňte manuální přenosy dat.

4. Vytvořte jednotný pohled na data – zajistěte, aby všechna oddělení pracovala se stejnými údaji.

5. Teprve pak zvažte AI – s dobrými základy bude implementace rychlejší a úspěšnější.

A s jakým časovým rámcem počítat u takového postupu? 2–4 týdny si nechte na audit dat, 4–8 týdnů na vybudování základní infrastruktury, 6–12 týdnů na iterativní vývoj řešení a 4–6 týdnů na nasazení do provozu.

Celý proces tedy zabere 4–8 měsíců, ale výsledky budou trvalé.

Příběh úspěchu: od Excelu k prediktivní údržbě

Jeden z našich klientů, střední výrobní podnik, chtěl implementovat prediktivní údržbu strojů pomocí umělé inteligence. Při úvodní analýze jsme však zjistili, že jejich data jsou roztroušená v Excelových souborech, některé stroje nemají ani žádné senzory. Plánování údržby probíhalo na základě zkušeností techniků.

Místo okamžité implementace AI jsme začali s automatizací sběru dat, instalací základních senzorů a vytvořením centralizovaného systému pro plánování údržby. Teprve po šesti měsících, když už měli dostatek kvalitních dat, jsme začali pracovat na prediktivním modelu.

A výsledek?

Po roce od zahájení projektu dokáže jejich systém predikovat potenciální poruchy s přesností přes 75 %, prostoje se snížily o 30 % a náklady na údržbu klesly o 25 %.

Klíčem k úspěchu bylo postupné budování, ne velký skok rovnou k AI.

Stanovte si realistické metriky úspěchu

Ať už se rozhodnete pro automatizaci nebo AI, je důležité mít jasně definované metriky úspěchu. Ty by měly zahrnovat jak technické parametry (přesnost, spolehlivost), tak byznysové ukazatele (ROI, snížení nákladů, zvýšení produktivity) i operativní aspekty (adopce zaměstnanci, rychlost získávání informací).

Jen s jasnými metrikami poznáte, zda vaše investice přináší očekávanou hodnotu, a můžete včas korigovat směr, pokud se výsledky liší od očekávání.

AI bez dat je jako auto bez paliva

Umělá inteligence má obrovský potenciál transformovat vaše podnikání, ale bez kvalitního datového základu je jako luxusní automobil bez paliva – vypadá skvěle, ale nikam vás nedoveze.

Pro spoustu českých firem je v současnosti rozumnějším krokem zaměřit se na automatizaci a budování datové infrastruktury.

Až budete mít tyto základy, můžete začít uvažovat o pokročilejších řešeních založených na umělé inteligenci. Tento postupný přístup možná není tak sexy jako skok rovnou k AI, ale je mnohem efektivnější z hlediska návratnosti investic a dlouhodobého úspěchu.

Pamatujte, že digitální transformace není sprint, ale maraton. Každý krok na této cestě by měl přinášet konkrétní hodnotu a stavět pevné základy pro další pokrok. Určitě pomůže mít na této cestě spolehlivého parťáka, který zkušeným okem umí posoudit vaše možnosti a provést vás celým procesem od úklidu dat po pokročilá AI řešení.