AI dla produkcji
Wiedza techniczna w odpowiedzi na awarię — ze wskazaniem źródła.
Dokumentacja maszyn, procedury serwisowe, normy — zamknięte w PDF-ach i głowach ludzi. Przy przestoju liczy się minuta, a technik traci ją na szukanie właściwej strony w katalogu. Budujemy bazę wiedzy, która odpowiada z Twoich dokumentów i cytuje fragment — na AWS, bez wyprowadzania danych.
Problem
Wiedza techniczna jest. Dostęp do niej — nie.
Każdy zakład ma tony dokumentacji: DTR maszyn, instrukcje serwisowe, procedury utrzymania ruchu, normy jakości. Problemem nie jest brak wiedzy — jest jej rozproszenie. PDF z 2014 roku, folder na serwerze, notatka doświadczonego pracownika w głowie. Przy awarii technik szuka, nie działa.
Generyczny model AI tego nie rozwiąże. ChatGPT nie zna Twoich maszyn, nie zna Twojego zakładu, nie zna Twojej dokumentacji — i będzie zgadywał z ogólnej wiedzy. RAG odwraca tę kolejność: najpierw wyszukuje właściwy fragment w Twojej bazie wiedzy, dopiero potem odpowiada — i podaje, skąd pochodzi odpowiedź.
Zastosowania
Gdzie to realnie skraca czas i chroni wiedzę.
Nie sterowanie maszynami. Nie predykcja awarii. Dostęp do właściwej informacji — szybciej i z cytowaniem źródła.
Techniczna baza wiedzy
DTR, instrukcje serwisowe, procedury, normy — jedno miejsce, jedno zapytanie. Technik pisze: „wymiana uszczelnień X47” i dostaje właściwą procedurę z numerem rozdziału, nie listę wyników do przejrzenia.
Wsparcie utrzymania ruchu
Przy awarii każda minuta kosztuje. Zamiast dzwonić po zakładzie i szukać właściwego PDF-a — technik zadaje pytanie i dostaje odpowiedź ze źródłem. Decyzja i tak należy do człowieka — system podaje właściwe informacje, nie podejmuje decyzji.
Przekazywanie wiedzy i onboarding
Doświadczony pracownik odchodzi — jego wiedza nie. Jeśli procedury są w bazie, nowy technik pyta o to, czego jeszcze nie wie, i dostaje konkretną odpowiedź z dokumentacji.
Wyszukiwanie w dokumentacji jakości
Normy, plany kontroli, raporty niezgodności — dokumentacja jakości to kolejny zasób, do którego AI może odpowiadać ze źródłem. Audyt wewnętrzny pyta, system wskazuje właściwy fragment.
Bezpieczeństwo i AI Act
Dane zostają u Ciebie. Klasyfikację ryzyka AI Act weryfikujemy w audycie.
Dane i know-how zostają w Twoim koncie AWS
Baza wiedzy budowana jest w Amazon Bedrock Knowledge Bases, w Twoim koncie chmurowym — dokumenty, procedury i know-how nie wędrują do publicznych modeli. Dla własności intelektualnej i tajemnicy przedsiębiorstwa to warunek konieczny.
AI Act: klasyfikację weryfikujemy, nie straszymy
Techniczne bazy wiedzy zazwyczaj nie są systemami wysokiego ryzyka w rozumieniu AI Act — ale to zależy od zastosowania, a część obowiązków (np. przejrzystość wobec użytkownika) może dotyczyć także systemów niższego ryzyka. Właśnie od weryfikacji klasyfikacji zaczyna się audyt.
Cytowania i nadzór człowieka
Każda odpowiedź zawiera wskazanie źródła — technik widzi, skąd pochodzi informacja, i może ją zweryfikować. System wspiera decyzję, nie zastępuje jej. To wymóg zarówno inżynierski, jak i prawny.
Dowód
Ten sam stack inżynierski — zbudowany end-to-end na naszym własnym produkcie.
100%
skuteczność ekstrakcji danych z opakowania przez AI (zbiór walidacyjny, n=200)
$0,0006
koszt pojedynczego skanu AI na produkcji
302 516
rekordów interakcji lekowych w produkcyjnej bazie wiedzy
Liczby pochodzą z mojApteczka — produktu z domeny ochrony zdrowia, który zbudowaliśmy i utrzymujemy na produkcji (RAG z cytowaniami, ewaluacje, backend AWS). To ta sama architektura, którą przeniesiemy do zakładu produkcyjnego. Studiów przypadków z sektora produkcyjnego jeszcze nie publikujemy — wkrótce.
Zobacz pełną realizacjęPytania
Zanim zapytasz
Nie. Bazę wiedzy budujemy w Twoim koncie AWS (Amazon Bedrock Knowledge Bases). Dokumenty zostają pod Twoją kontrolą — ważne i dla tajemnicy przedsiębiorstwa, i dla RODO.
Masz dokumentację techniczną, na której AI ma odpowiadać?
Zacznijmy od audytu: sprawdzimy stan źródeł, zakres i co można dowieźć szybko — bez eksperymentowania na Twoim budżecie i bez obiecywania liczb, których nie możemy zagwarantować.