Workshop v rámci Týdne pro Digitální Česko

V rámci Týdne pro Digitální Česko jsme v NVIAS připravili workshop „Space4AI: Kontrola kvality pomocí AI“, který ukázal konkrétní možnosti využití umělé inteligence v průmyslové praxi. Akci vedli Pavel Konig, Marek Rutner a Ondřej Tomášek z NVIAS.

Poslání NVIAS a cesta k AI

NVIAS už více než 8 let objevuje potenciál nových technologií pro byznys a zároveň se aktivně věnuje vzdělávání studentů. V rámci programu AI Discovery experimentujeme s hlasovými asistenty, neuronovými sítěmi i počítačovým viděním – vždy s cílem najít skutečný přínos pro firmy i lidi.

Digitalizace výrobních podniků je nám historicky blízká a právě oblast kontroly kvality představuje obrovský prostor, kde může AI výrazně pomoci.

Tři klíčové oblasti využití AI v kontrole kvality

Umělá inteligence přináší firmám zásadní přidanou hodnotu ve třech hlavních směrech:

1. Podpora při detekci chyb
   AI dokáže rozpoznat chyby, které lidskému oku mohou snadno uniknout – a na rozdíl od lidí nepodléhá únavě. Zpracovává nejen obrazová data, ale i informace z termokamer, senzorů teploty či měřicích přístrojů.

2. Analýza příčin (root cause analysis)
   Moderní jazykové modely a prediktivní algoritmy zvládají zpracovat velké množství historických i aktuálních dat a odhalovat souvislosti, které by lidskému mozku mohly uniknout.

3. Audity a normy
   Generativní AI dokáže efektivně zpracovat množství dokumentace, automatizovat reporting a pomoci při vyhodnocování neshod. To vede k výrazné úspoře práce a větší transparentnosti.

Jak v NVIAS stavíme AI řešení

Naše metodika se skládá z pěti kroků:

• Poznání byznysu a sběr dat – pochopení procesů a nasbírání kvalitních dat

• Digitální obraz – využití kamer, senzorů i nestandardních měření (teplota, světlo, vzduch)

• Experimentování s algoritmy – hledání nejvhodnějšího přístupu k datům

• Proof of Concept (PoC) – rychlý prototyp a testování v praxi

• Škálování – přenesení řešení do produkce a kontrola nad infrastrukturou

Případová studie: Kontrola dveřních výplní v automotive

Jedním z projektů byl PoC pro automobilový průmysl zaměřený na dveřní výplně:

• Cíl: snížení chybovosti při výstupní kontrole

• Požadavky: jednoduché ovládání, bezpečnost dat (lokální zpracování), minimální obsluha

• Vývoj:

  • vytvoření digitálního obrazu dveřních dílů,

  • natrénování vlastního modelu pro detekci klipů,

  • integrace řešení do výrobního prostředí,

  • průběžné zvyšování přesnosti.

Výsledkem bylo zařízení, které poskytuje strukturovaná data o každém dílu a zároveň ukládá environmentální parametry pro hlubší analýzu.

Data jako klíč k dalšímu zlepšení

Nasbíraná data umožňují:

• generovat automatické reporty a přehledy neshod,

• provádět faktorové analýzy (např. vliv teploty nebo světla na chybovost),

• vytvářet vizualizace a přehledy v reálném čase,

• automaticky spouštět procesy (např. při detekci vady).

Lokální vs. cloudové AI modely

Při implementaci AI řešení je klíčové rozhodnout se mezi dvěma přístupy:

• Lokální modely – data neopouští fabriku, plná kontrola, nižší provozní náklady; ale vyšší nároky na hardware.

• Cloudové modely – snadná integrace, vysoký výkon, rychlé škálování; ale data odchází mimo firmu a vzniká závislost na poskytovateli.

Každý přístup má své výhody a záleží na konkrétní situaci a požadavcích firmy.

Přesnost, důvěra a lidský faktor

AI řešení jsou tak dobrá, jak dobrá jsou jejich data. Jak trénovací, tak vstupní. Proto je nezbytné:

• mít kvalitní trénovací sady,

• pravidelně modely monitorovat a dotrénovávat,

• přesně nastavovat promptování,

• zapojovat AI jako partnera člověka, který rozšiřuje jeho možnosti.

Co NVIAS firmám nabízí

• Kreativní workshopy – možnost si AI vyzkoušet a hledat nové use-casy.

• Konzultace a digitalizace procesů – od výroby až po logistiku.

• Vývoj Proof of Concept (PoC) – rychlé ověření byznysového přínosu před větší investicí.