A különböző AI rendszerek hasznos segédei lehetnek a gyári dolgozóknak. Plamen Kiradjiev és Jochen Benke, az IBM munkatársai az alábbi interjúban elmagyarázzák, hogyan csökkenthetők a leállások, miért kell még várni a kiterjesztett valóságra (AR) és hogyan lehet rávenni az embereket az új technológiák elfogadására.
Az IBM kifejlesztett egy intelligens gyártó asszisztenst az autóipar számára. Mit lehet erről tudni?
Plamen Kiradjiev: Az IAMA (Intelligent Automotive Manufacturing Assistant = Intelligens Autóipari Gyártó Asszisztens) fejlesztésének korai stádiumában az elképzelés az volt, hogy egy nagy autóipari vállalattal közösen egy olyan üzemi megoldást találjunk, amiben egyaránt alkalmazunk mesterséges intelligenciát, kiterjesztett valóságot és IoT-t. Ebben a kontextusban ugyanis, vállalatunk számos szolgáltatást kínál a piacon. A projekt egyik fókusza az volt, hogy a megfelelő helyre irányítsuk a releváns adatokat.
Ez mit jelent pontosan?
Plamen Kiradjiev
P.K.: Mit csinál egy munkavállaló, amikor egy gép leáll? Visszamegy az irodába, és leül a számítógép elé, hogy egy bizonyos adatbázisban megkeresse a vonatkozó dokumentációt, amivel a hiba orvosolható. Ez a megközelítés azonban 10-20 szinttel mélyebb a kelleténél. Aki létrehozta ezeket a szervezettségi szinteket, tökéletesen kiismeri magát bennük. Egy átlagos szerviz technikusnak azonban komoly problémát jelent a szükséges dokumentum gyors fellelése. Az IAMA segítségével az informácót közvetlenül egy géphez vagy egy mobil eszközhöz tudjuk juttatni, az intelligens kereső funkciókkal ráadásul eleve könnyebb őket megtalálni.
És hogy kap szerepet ebben a mesterséges intelligencia?
P.K.: Az AI szemantikai és kontextuális keresést tesz lehetővé. A felhasználót közvetlenül a vonatkozó szövegrészre irányítja, így nem kell egy teljes, 1000 oldalas dokumentációt végigböngésznie. Ennek érdekében, a rendszert, egy adott technikus számára releváns kifejezések ontológiai elrendezésére alapuló, speciális szűrőkkel tanítják. Ennek következtében már előzetes különbséget tudnak tenni például olyan témákban, mint a “gyár”, “munkaterület”, “épület”, “állomás”, “gép” vagy “alkatrész”. Az információ előkészítése során intelligens optikai szövegfelismerést, azaz OCR-t is végrehajtanak. Ezt papíralapú dokumentumok, például aláírt biztonsági protokollok digitalizálására használják.
Mi ennek a konkrét előnye?
P.K.: Számításaink szerint, a megoldás akár 30 percet is megtakaríthat a releváns információk keresése során. Ez jelentősen csökkenti a gépek állásidejét, így milliókat takarít meg a költségekből. A vállalatok ráadásul az esetleges extra műszakból adódó többletköltségektől is mentesülnek.
Hogyan férhetnek hozzá a dolgozók az ilyen gyártó asszisztensekhez?
P.K.: Az alkalmazottak elméletben bármely eszköz varázslóját használhatják: asztali számítógépen, tableten, okostelefonon vagy az adott munkaállomás képernyőjén. Emellett egy olyan szolgáltatást is kifejlesztettünk, amely AR segítségével távoli hozzáférést biztosít egy szakértőhöz. Ha egy szerviztechnikusnak problémája adódik, mobil eszközével képsorozatot készíthet a környezetéről, majd elküldheti egy szakértőnek, aki bizonyos pontok, területek megjelölésével segíthet a probléma megoldásában.
A kiterjesztett valóságokhoz gyakran használnak okosszemüvegeket. Ön szerint milyen szerepet fog játszani ez a technológia a gyártás jövőjében?
Jochen Benke: Létezik egy ilyen technológiát alkalmazó projekt, amit a logisztika területére fejlesztettek. Egy dolgozónak megmutatják egy polcnak a számát, ahova egy alkatrészt kell elhelyezzen, a szemüvegen keresztül pedig egy iránymutató nyíl segítségével koordinálják. Ennek eredményeként a hibaarány gyakorlatilag nullára esett.
P.K.: A jelenleg kapható szemüvegek azonban még nem alkalmasak munkavégzésre. Itt nem videójátékokról van szó. Az AR szemüvegek alapvetően kommunikációs csatornát biztosítanak ember és gép között. De ezeket úgy kell használni, hogy ergonómiailag illeszkedjenek az emberekhez.
Igaz az, hogy egy, a dolgozót támogató új technológia bevezetésének egyik legnagyobb akadálya maga a dolgozói elfogadás?
Jochen Benke
J.B.: Minden újonnan bevezetett dologgal kapcsolatban figyelni kell arra, hogy azt ne csak az IT alkalmazottak és mérnökök, hanem a velük dolgozó munkások is befogadják. Gondoskodni kell a megoldás könnyű használhatóságáról, hogy az operátorok munkája ne váljon feleslegesen bonyolulttá.
P.K.: Egy AI-megoldást például úgy kell megtervezni, hogy a felhasználó ne kelljen annak szakértője legyen.
J.B.: Igyekszünk a technikai segítségnyújtó rendszereket úgy beépíteni egy projektbe, hogy azok saját magukat kezeljék, alig igényeljenek beavatkozást. Hogy minden automatikusan működjön.
Mire kell még a használhatóság mellett odafigyelni?
J.B.: Egy mezőgazdasági gépgyártóval folytatott referenciaprojektünk során az illetékes igazgató nagyon ügyesen kezelte ezt, pedig a gyártósoron dolgozó alkalmazottak kezdetben nagyon szkeptikusak voltak. De amikor megérkezett a vezető csapat az USA-ból, az igazgató úgy prezentáltatta a dolgozókkal a megoldást, mintha az a sajátjuk lenne. Ez fokozta az elfogadásukat.
P.K.: Az alkalmazottakat már a kezdetektől bevontuk a projektbe. Visszajelzéseket kaptunk tőlük, megbeszéltük velük a kívánt változtatásokat. Ez az ő rendszerük. Miért én mondjam el nekik, hogy mire használják? Az alkalmazottak tudják, mire van szükségük. Ők állnak a projekt fókuszában és ezek nem csak üres szavak.
Hol látja az AI legnagyobb potenciálját a dolgozók támogatásának tekintetében?
P.K.: Sok lehetőséget látok, különösen az ellenőrzési folyamatokban és a minőségbiztosításban. Megkönnyíti az e területen dolgozókra háruló terheket. Jó példa erre egy olyan szolgáltatás, amellyel a minőségbiztosítás spontán végezhető. A dolgozó képeket készíthet az okostelefonjával, az intelligens algoritmusok pedig észlelik a hibákat. Miután ezek azonosításra kerültek, az alkalmazott a megfelelő utasításokat is megkapja. Az AI-ban alapvetően minden tekintetben nagy potenciál rejtőzik a gyári munkások támogatásával kapcsolatban. Ezt azonban célként, pusztán önmagáért, nem szabad felhasználni.
Forrásautomatica