Cyfryzacja przemysłu od ponad dekady wyznacza nowe kierunki w produkcji. Hasło Przemysł 4.0 stało się symbolem czwartej rewolucji przemysłowej – ery automatyzacji, robotyzacji i Internetu Rzeczy (IoT). Dziś coraz częściej mówi się o Przemyśle 5.0, który nie zastępuje 4.0, lecz rozwija go, wprowadzając nowy wymiar: integrację człowieka i technologii w sposób zrównoważony i odpowiedzialny.

Przemysł 5.0 to nie tylko automatyzacja produkcji, ale przede wszystkim inteligentne wykorzystanie danych. W dobie IoT i systemów MES każda maszyna generuje strumienie sygnałów, a ich ilość rośnie wykładniczo. Kluczowym wyzwaniem staje się nie samo zbieranie danych, lecz ich analiza w czasie rzeczywistym. Tutaj do gry wchodzą bazy wektorowe i sztuczna inteligencja.

W erze Industry 5.0, gdzie technologia łączy się z humanistycznym podejściem do produkcji, sektor energii odnawialnej doświadcza bezprecedensowego wzrostu – z rekordowymi 18.6 GW dodatkowej mocy solarnej tylko w pierwszych dziewięciu miesiącach 2024 roku. Manufacturing Execution Systems (MES) wspomagane uczeniem maszynowym stają się kluczowym elementem tej transformacji, oferując konkretne korzyści biznesowe i techniczne.

Przemysł stoi u progu nowej rewolucji. Industry 5.0 marks an era of human-machine collaboration that prioritizes sustainability, where AI is not merely a tool but a strategic enabler for transformation. W przeciwieństwie do Industry 4.0, które koncentrowało się na automatyzacji i cyfryzacji, Industry 5.0 kładzie nacisk na współpracę człowiek-maszyna, zrównoważony rozwój oraz integrację zasad ESG (Environmental, Social, Governance) z zaawansowanymi technologiami.

Praktyczne wykorzystanie algorytmów XGBoost, LightGBM i CatBoost w systemach MES do wykrywania awarii. Opis metod analizy danych, klasyfikacji stanów maszyn (produkcja, awaria, postój planowany i nieplanowany) oraz implementacji powiadomień w czasie rzeczywistym, minimalizujących przestoje.

Projekt Ollama to otwarte, bezpłatne oprogramowanie umożliwiające uruchamianie lokalnych modeli AI typu LLM (duże modele językowe) na własnym komputerze lub serwerze. Dzięki niskim wymaganiom sprzętowym, oprogramowanie to jest dostępne dla średnich i małych firm, oferując dostęp do 93 modeli AI bez większych ograniczeń.

Dowiedz się, jak krok po kroku zintegrować API GPT-4 z aplikacją webową, aby wykorzystać zaawansowane funkcje analizy danych. Przykład w Pythonie i Flasku, oraz ustawienia i bezpieczeństwo danych.