„Maždaug prieš dešimt metų Hanoverio mugėje buvo pristatytas madingas žodis „Pramonė 4.0“, reiškiantis skaitmeninę gamybą. Lūkesčiai buvo milžiniški, nors ne visi jie išsipildė. Šiuo metu dirbtinis intelektas įkvepia pirmaujančią pasaulyje pramonės parodą: tiek pramonės asociacijos, tiek įmonės pabrėžia, kaip rimtai jos žiūri į šią temą, atkreipdamos dėmesį, kad jau naudoja dirbtinį intelektą ir kad jis gali tapti dideliu konkurenciniu pranašumu. Vizija – savarankiškai kontroliuojama dirbtinio intelekto gamykla. Tačiau lieka klausimas, kaip viskas iš tikrųjų atrodys už tų gamyklų sienų. Keturi ekspertai apibūdina savo lūkesčius.
Žmonės vaidina lyderio vaidmenį
Martinas Ruskowskis yra Vokietijos dirbtinio intelekto tyrimų centro (DFKI) Kaiserslauterne Inovatyvių gamyklų sistemų tyrimų skyriaus vadovas ir ten esančios „Išmaniosios gamyklos“ – iniciatyvos, kuri save laiko ateities gamyklos modeliu – valdybos pirmininkas:
„Kas yra dirbtinio intelekto gamykla? Pradėsiu nuo to, kas ji *nėra*. Ištrinkite iš savo minčių klišinį humanoidinių robotų, atliekančių monotoniškus judesius didžiulėje tuščioje salėje. Žmonės ir toliau vaidins esminį vaidmenį šiuolaikinėse gamybos įmonėse – ir aš turiu omenyje „esminį“ tiesiogine prasme: jie keičiasi iš vykdomojo vaidmens į vadovaujantį.
Jų bendravimo su mašinomis būdas iš esmės keičiasi: naudodami pokalbių robotus, jie gali duoti komandas natūralia kalba ir mainais gauti informaciją bei rekomendacijas iš mašinų, galinčių savarankiškai aptikti, įvertinti ir net ištaisyti klaidas. Galiausiai galutinį sprendimą priima žmogus, tačiau žinių bazė, kuria grindžiamas šis sprendimas, yra daug pranašesnė nei anksčiau – dėl gerai apdorotų duomenų, prieinamų tokioje gamykloje.
Šie duomenys sudaro dirbtinio intelekto naudojimo pagrindą.
Tačiau ne viskas, kas apibrėžia automatizuotą ar net autonominę gamyklą, būtinai yra dirbtinis intelektas. Pagrindą sudaro klasikinė automatizacija ir įrangos skaitmeninimas, duomenų rinkimas, standartizavimas ir dalijimasis bei komponentų sujungimas.“
Galiu į šią pagrindinę sistemą įtraukti dirbtinį intelektą kaip savarankiškai organizuojamas sistemas, kurios save valdo per dirbtinio intelekto agentus; užuot buvę griežtai programuoti, jie lanksčiai ir atspariai reaguoja į problemas. Jie gali savarankiškai vykdyti gamybos etapus ir prireikus koreguoti seką. Žmonėms nebereikia numatyti kiekvieno įvykio ir programuoti jo mašinoje.
Mūsų atviroji išmanioji gamyklos architektūra parodo, kaip tai veikia; ji apibūdina IT ir OT sujungimą, išmaniuosius programinės įrangos agentus ir standartizuotus duomenų formatus. Ji paverčia išmaniąją gamyklą realybe. Privalumai akivaizdūs: dirbtinis intelektas gali paspartinti gamybą, tuo pačiu padarydamas ją pelningesnę ir tvaresnę. Gamybos pakeitimus arba naujų produktų įvedimą galima įgyvendinti daug greičiau; „vieno dydžio partijos“ gamyba tampa ekonomiškai perspektyvi; ir mes galime pasinaudoti prekyvietėmis bei įsitraukti į bendrą gamybą. Mes pasiekiame didesnį įrangos panaudojimą, diegiame nuspėjamąją priežiūrą, taupome medžiagas ir mažiname atliekas. Pagrindinis verslo modelis čia yra didinti efektyvumą ir našumą.
Mano nuomone, tobulos dirbtinio intelekto gamyklos Vokietijoje dar nėra. Yra keletas didelių MVĮ, kurios padarė didelę pažangą ir diegia atskiras dėlionės dalis. Taip pat matome didėjantį užklausų skaičių ir, tikimės, netrukus galėsime plačiai naudoti savo architektūrą. Svarbiausia, kad šis perėjimas neįvyks per naktį; jis turi vykti žingsnis po žingsnio. Tačiau Vokietijos įmonėms labai svarbu pasivyti, nes Kinija ir JAV grasina mus aplenkti. Naujos koncepcijos yra parengtos ir turi būti įgyvendintos dabar, jei Vokietija nori išlikti ekonomiškai konkurencinga kaip gamybos centras.“
Automatizavimo naujo apibrėžimas
Matthias Großmann vadovauja Badeno-Viurtembergo žemės automatizavimo įmonės „Festo“ produktų linijos skaitmeninių gaminių skyriui:
„Ateities dirbtinio intelekto gamykla sujungia autonomines, duomenimis pagrįstas sistemas su tinkline automatizacija. Tikslas – lanksti, efektyvi ir tvari gamyba, greitai prisitaikanti prie paklausos, produktų įvairovės ir sutrikimų. Dėmesys sutelkiamas į žmonių ir mašinų sąveiką, pavyzdžiui, per humanoidinius robotus, kurie iš naujo apibrėžia esamus pramonės automatizavimo metodus.
Žmogiškasis elementas išlieka, tačiau dirbtinis intelektas gali atleisti darbuotojus nuo labai pasikartojančių užduočių. Tam reikia, kad visi svarbiausi komponentai būtų sujungti skaitmeniniu būdu, o gauti duomenys – paversti veiksminga informacija – būtų visiškai integruoti į verslo procesus. „Festo“ siūlo tokius sprendimus kaip nuspėjamoji priežiūra, leidžianti automatiškai priimti sprendimus ir lanksčiai reaguoti į besikeičiančias sąlygas, nesvarbu, ar tai būtų medžiagų srautų valdymas, nusidėvėjimo nustatymas priežiūros tikslais, ar kokybės patikrinimų atlikimas. Taip pat stebime mašinų būklę naudodami jutiklius ir išmaniuosius įrenginius analizei, siekiant užtikrinti, kad techninė priežiūra būtų suplanuota laiku ir būtų išvengta prastovų.
Ateityje dirbtinis intelektas ne tik padės skaitmeninti esamus procesus ir padaryti juos efektyvesnius, bet ir leis mums permąstyti ir pertvarkyti procesus nuo nulio. Norint visapusiškai išnaudoti šį potencialą, šios galimybės turi būti įtrauktos nuo pat pradinio naujų sistemų projektavimo etapo. Dirbtinis intelektas neapsiriboja gamybos įmonių veiklos etapu; jis taip pat padeda planuoti naujas gamybos patalpas. Naudojant skaitmeninius dvynius, naujas sistemas galima virtualiai imituoti ir paleisti, taupant brangų laiką ir sumažinant riziką. Pavyzdžiui, darbuotojai gali susipažinti su nauja aplinka virtualioje erdvėje. Hanoverio mugėje „Festo“ demonstruoja pirmąjį vožtuvų terminalą su integruotu dirbtiniu intelektu.
Neįtikėtinas našumas
Thomas Fechner yra „Bosch Rexroth AG“ vykdomosios valdybos narys ir atsakingas už gamyklų automatizavimo verslo padalinį:
„Dirbtinis intelektas vis dažniau diegiamas gamyklose, todėl jos tampa našesnės nei bet kada anksčiau.“ Iki šiol ekspertų ir tiekėjų užduotis buvo rinkti didžiulius parametrų duomenų kiekius ir tobulinti gamybos eigą, koreguojant programas ekspertų sistemose, kad gamyklos būtų nuolat atnaujinamos. Šis procesas užima daug laiko, yra sudėtingas ir daug darbo reikalaujantis. Dirbtinis intelektas gali gerokai paspartinti šiuos programų koregavimus.
Taip yra todėl, kad dirbtinis intelektas siūlo įspūdingas galimybes tvarkyti parametrų duomenis ir programos kodą.
Tačiau norint tai pasiekti, dirbtinis intelektas (DI) turi būti plačiai ir giliai integruotas su gamyklos techninėmis sistemomis – panašiai kaip nervų sistema, kurią mūsų kūnai naudoja mūsų judesiams suvokti ir valdyti.“
Konkrečiai tai reiškia, kad turime sujungti duomenų srautus, kurie šiuo metu vis dar yra iš esmės atskiri, ir prieigą prie pramoninių valdymo sistemų (kurios tęsiasi giliai į pačią techniką) į vieną „duomenų greitkelį“. Šis greitkelis turi apimti viską – nuo gamybos linijų ir robotų parkų iki bendrų gamyklos valdymo sistemų. Tokiame integruotame tinkle DI agentai gali veikti įvairiais detalumo lygiais, optimizuodami gamyklos veiklą realiuoju laiku.
Sėkmės raktas slypi saugioje ir lanksčioje prieigoje prie gamyklos veiklą valdančių valdymo sistemų. Vien prieiga prie mašinų duomenų, kaip įprasta 4-ojoje pramonės revoliucijoje, nebepakanka. Todėl greitis ir efektyvumas, kuriuo realizuojamas DI potencialas, priklauso nuo to, kaip greitai bus sukurtos išsamios gamyklos valdymo sistemos. Reikalinga technologija buvo prieinama jau daugelį metų ir pasitvirtino praktikoje.
Ką tai reiškia žmonių darbo jėgai? Žmonės išliks labai svarbūs. Nors DI atlieka galingas analizes ir rekomenduoja optimizavimą, vis tiek reikalinga žmonių patirtis, kad būtų galima prižiūrėti operacijas ir organizuoti koregavimus. Tuo pačiu metu net ir sudėtingiausių gamyklos technologijų valdymas tampa vis paprastesnis.
Mes jau galime naudoti dirbtinį intelektą (DI), kad galėtume bendrauti su mašinomis kasdiene kalba ir koreguoti procesus, nereikalaudami įvaldyti sudėtingų valdymo terminalų ar programavimo kalbų.
Ši plėtra suteikia didelę galimybę Vokietijai kaip pramonės centrui, nes DI pagrįsti gamyklų automatizavimo sprendimai stiprina Vokietijos pramonės gamybos konkurencingumą pasaulinėje rinkoje.
Geopolitinis stiprėjimas
Hartmutas Rauenas yra VDMA (Mechanikos inžinerijos pramonės asociacijos) vykdomojo direktoriaus pavaduotojas:
„DI valdomoje gamykloje dominuoja tinklinės mašinos, robotai (įskaitant humanoidus) ir „intelektualios“ sistemos. Kartu jie savarankiškai planuoja, vykdo ir optimizuoja gamybos etapus ir kitus procesus.“ Tokių gamyklų pagrindas yra skaitmeninių ir duomenimis pagrįstų sprendimų integravimas kaip pagrindinis įmonės ir jos vertės kūrimo komponentas.“ Lygiai taip pat svarbu, kad dirbtinis intelektas (DI) būtų diegiamas kaip pagrindinė efektyvumo technologija visose srityse – tiek administracinėse funkcijose, tiek „įkūnyto DI“ pavidalu mašinų ir gamyklų sistemose. Žmonės tada pirmiausia prisiima priežiūros, kontrolės ir strateginius vaidmenis, įsikišdami į sudėtingas situacijas ir daugiau dėmesio skirdami inovacijoms.
DI valdomos gamyklos veikia remdamosi kitokiu mąstymu nei įprastos gamyklos: procesai nėra automatizuoti pagal fiksuotas, vienkartines taisykles, o yra pagrįsti duomenimis ir automatiškai optimizuojami naudojant DI metodus. Nors tradicinėse gamyklose dažnai reikalingi griežti darbo eigos ir rankinis įsikišimas, DI valdomos gamyklos leidžia dinamiškai koreguoti gamybos grafikus, darbo eigas ir parametrus. Klaidos ir nukrypimai aptinkami anksti ir automatiškai ištaisomi dėl nuolatinio duomenų rinkimo ir analizės.
Taigi, gamyba gali apdoroti mažas partijas ir individualius klientų reikalavimus per žymiai trumpesnį laiką.
Atsižvelkite į laiką. Be to, mašinos ir sistemos gali automatiškai bendrauti tarpusavyje ir priimti savarankiškus sprendimus.
DI naudojimas gamybos įmonėse jau spartina plėtrą produktai, kaip ir mes žinome iš VDMA apklausų. Be kita ko, per dirbtiniu intelektu pagrįstas simuliacijas ir paramą programinės įrangos kūrimui, dėl ko produktai greičiau paruošiami rinkai. Savarankiškai besimokančios gamybos sistemos gali padidinti gamybos efektyvumą optimizuodamos darbo eigas ir mažindamos atliekas. Nuspėjamoji priežiūra padeda išvengti gedimų ir pailgina mašinų tarnavimo laiką, o tai taip pat taupo išlaidas. Tai leidžia sutaupyti daug laiko ir išlaidų, taip pat sukurti naujus verslo modelius.
Dirbtinio intelekto gamyklos yra kitas 4.0 pramonės evoliucijos etapas. Jos remiasi intelektualiomis sistemomis ir holistiniu požiūriu (net ir peržengiant įmonės ribas), o ne grynai automatizuotais procesais. 4.0 pramonės požiūris sudaro skaitmeninimo ir tinklų kūrimo pagrindą, o DI kaip pagrindinė technologija leidžia gamykloms savarankiškai optimizuotis, savarankiškai veikti ir lanksčiai veikti. Dirbtinio intelekto gamyklos Europoje sustiprintų visą ekonominę erdvę, taigi ir Vokietiją ekonomiškai ir geopolitiškai. Gebėjimas greitai reaguoti į rinkos reikalavimus, išlaikant mažas išlaidas, suteikia aiškių pranašumų tarptautinėje konkurencijoje. Tačiau svarbu, kad į DI gamyklas būtų žiūrima ne kaip į atskiras, o ir į jas supančią (duomenų) ekosistemą. Tokios iniciatyvos kaip „Manufacturing-X“ [1] suteikia galimybę užtikrintai dalytis duomenimis visoje vertės grandinėje ir taip suteikti dirbtinio intelekto modeliams papildomų maistinių medžiagų, kurios padidintų efektyvumą ir žinių augimą.“ [2]
1. „Manufacturing-X Germany“ yra vyriausybės remiama strateginė iniciatyva, kuria siekiama sukurti atvirą, suverenią ir sąveikią skaitmeninių duomenų ekosistemą pramonės sektoriui. Ją remia Federalinė ekonomikos reikalų ir klimato politikos ministerija (BMWK), skyrusi 140 mln. eurų finansavimą. Ji grindžiama „Industrie 4.0“ principais, leisdama įmonėms dalytis gamybos ir tiekimo grandinės duomenimis, griežtai išlaikant duomenų suverenitetą.
Iniciatyva sprendžia esminį tiekimo grandinės atsparumo, tvarumo ir pasaulinio konkurencingumo poreikį, sukuriant saugius skaitmeninius tinklus. Vietoj vienos centralizuotos platformos ji leidžia sukurti federalines „duomenų erdves“, kuriose saugoma jautri įmonių ir nuosavybės teise saugoma informacija.
Pagrindiniai konkrečiai pramonei skirti projektai, vykdomi pagal „Manufacturing-X“ programą:
• „Catena-X“: novatoriška duomenų ekosistema, skirta automobilių pramonei.
• „Factory-X“: švyturio projektas, specialiai sukurtas mechanikos ir gamyklų inžinerijai.
• „Chem-X“ ir „Semiconductor-X“: pritaikytos duomenų erdvės, skirtos chemijos pramonei. ir puslaidininkių pramonės šakose.
Strateginę iniciatyvos priežiūrą atlieka Vokietijos gamybos X taryba (MXCG), kuri koordinuoja nacionalinius projektus ir derina juos su tarptautiniais standartais. Kadangi vertės tinklai iš esmės yra globalūs, Vokietijos iniciatyva glaudžiai bendradarbiauja su Tarptautine gamybos X taryba (IMXC) kartu su tokiomis partnerėmis kaip Austrija, Japonija, Pietų Korėja ir Jungtinės Amerikos Valstijos.
2. Was kann eine KI-Fabrik? Frankfurter Allgemeine Zeitung; Frankfurt. 22 Apr 2026: 20. Von Uwe Marx, Frankfurt
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą