Česká AI（https://www.cnaip.cz/cs/ceska-ai）
AI v praxi（https://www.cnaip.cz/cs/ai-v-praxi）
Akce a novinky（https://www.cnaip.cz/cs/akce-novinky）
Rozcestník（https://www.cnaip.cz/cs/zdroje）
O nás（https://www.cnaip.cz/cs/o-nas）
Přidat se
Přidat se
EN（https://www.cnaip.cz/en/case/production-and-paint-shop-optimization-for-cost-savings-in-automotive-manufacturing/）
Zpět
Optimalizace výroby a lakovny pro úspory v automobilové produkci
Jméno klienta Hyundai
Země klienta Česká republika
Typ klienta Velký podnik
Odvětví Doprava, mobilita a logistika
Oblast nasazení Automatizace provozu a procesů, Data a analytika / Business Intelligence, Výroba a produkce
AI technologie AI agenti a orchestrace úloh, Optimalizace a plánování, Strojové učení
Přínos pro byznys Efektivita provozu a úspory nákladů, Rozhodování a plánování na základě dat
Typ dat Senzorická / IoT data, Strukturovaná tabulková data
Model dodání Služba / Předplatné, Produkt / Licencovaný software
Nasazení Cloudové řešení
Klíčové schopnosti Plánování, rozvrhování a optimalizace, Podpora rozhodování a rozšířená analytika
Fáze projektu První produkční nasazení
Formy řešení Automatizovaný backend proces, Rozhraní přes API / Mikroslužby, Webový portál / dashboard
Popis řešení
Obchodní problém
Hyundai se snažilo snížit materiální spotřebu lakovny a zefektivnit plánování pražského montování, aby se vyhnul úzkým místům ve výrobním procesu a přitom zachovat flexibilitu.
Řešení
Pomocí AI optimalizačního modelu na platformě Adastra OptiSuite bylo možné zohlednit 14 klíčových omezení výroby a minimalizovat spotřebu rozpouštědla lakovacích robotů. Řešení bylo testováno po dobu 22 dnů, což vedlo k výrazným zlepšením v efektivitě plánování.
Hlavní uživatelé řešení
Specialisté na plánování výroby, logistici.
Časový rámec projektu (měsíce)
4
Použité technologie
Adastra OptiSuite platforma, Spring, Kotlin
Dodatečné služby
Podpora změny a školení uživatelů
Zajištění MLOps infrastruktury
Implementace
Vlastník projektu na straně klienta