Umjetna inteligencija se etablirala u mnogim industrijskim sektorima. Članovi Udruženja njemačke industrije okretnih dijelova također se sve više bave pitanjem kako mogu postupci temeljeni na podacima podržati proizvodne procese.
Pri proizvodnji okretnih dijelova umjetna inteligencija (UI) susreće se s razvijenim strukturama, uskim tolerancijama i visokim udjelom iskustva. Njezina potencijal leži u tome da procese učini stabilnijima, transparentnijima i učinkovitijima analizirajući podatke i prepoznajući obrasce. Tako se u obradi materijala mogu prikazati procesi obrade, kvalitativne karakteristike ili odnosi između parametara.
Također u Savezu njemačke industrije okretnih dijelova, proizvođači okretnih dijelova, proizvođači strojeva i dobavljači softvera raspravljaju o konkretnim mogućnostima primjene, uvjetima i granicama. „U svim tim razgovorima uvijek dolazimo do istog zaključka“, naglašava izvršni direktor saveza Werner Liebmann: „Kako bi umjetna inteligencija mogla ostvariti svoju korist, odgovorni prvo moraju definirati jasne ciljeve, točno opisati svoje procese i prije svega imati pristup pouzdanim podacima.“
Mjerljiva korist od AI je u fokusu
Neki članovi udruge već produktivno koriste umjetnu inteligenciju, dok se drugi svjesno približavaju ovoj temi postupno. Postoji suglasnost da umjetna inteligencija nije svrha sama sebi. Ne bi trebala digitalizirati postojeće procese radi same digitalizacije, već podržati tamo gdje donosi mjerljive koristi. To uključuje prije svega područja u kojima su prisutni veliki podaci, gdje se donose ponavljajuće odluke ili gdje je iskustveno znanje teško dostupno. Istovremeno postaje jasno da put do umjetne inteligencije ostaje zahtjevan. Troškovi za strukturiranje podataka, prilagodbu sustava i obuku su visoki. Standardna rješenja su rijetka, mnoge aplikacije zahtijevaju individualne modifikacije. Tome se pridružuju ograničeni ljudski resursi i potreba da se jasno definiraju sigurnost podataka i unutarnja pravila tvrtke.
Mnogi proizvođači okretnih dijelova ne vide korištenje umjetne inteligencije kao zamjenu osoblja strojem, već kao premještanje zadataka. Rutinske aktivnosti mogu se automatizirati, dok se zaposlenici mogu više uključiti u složenije zadatke. Važno je da odluke ostanu razumljive i da odgovornost leži na ljudima. Prihvaćanje se javlja tamo gdje odgovorni rano uključuju radnike i prenose korist za radni dan.
I s aspekta dobavljača softvera, umjetna inteligencija manje je radikalna promjena nego evolucija postojećih digitalnih sustava. Strukturirani podaci o proizvodnji, kvaliteti i procesima čine temelj. Umjetna inteligencija ubrzava njihovu analizu i pomaže u otkrivanju povezanosti. Pravi proces učenja odvija se međutim u poduzeću: tvrtke moraju prilagoditi svoja postojeća rješenja stvarnim postupcima i dalje ih razvijati zajedno s primjenom.
Činjenica je: S povećanjem korištenja AI-a raste tehnička složenost. Ovisnosti o stabilnim sustavima se povećavaju, a mogućnosti intervencije se mijenjaju.
Stručno znanje, iskustvo i ljudska prosudba i dalje zadržavaju svoju vrijednost. Umjetna inteligencija nadopunjuje te kompetencije, ali ih ne zamjenjuje.
Od kalkulacije do proizvodnje
U praktičnoj primjeni, mnogi proizvođači okretnih dijelova najprije se fokusiraju na jasno definirana područja primjene. Često nisu u središtu pozornosti izravni procesi obrade, već dopunske aktivnosti s visokim udjelom podataka i ponavljajućim postupcima. U tvrtki Julius Klinke GmbH & Co. KG, na primjer, prvi pristupi umjetnoj inteligenciji koriste se između ostalog u tehničkoj kalkulaciji, planiranju rasporeda strojeva i administrativnim zadacima. Cilj direktora Julija Klinkea je brže doći do pouzdanih rezultata i pripremiti procese donošenja odluka. On naglašava potporu tehnologije: „Posljednja odluka mora ostati u rukama ljudi. AI nam treba pružiti čvrstu orijentaciju, a ne upute.“
Jedan korak dalje je EZU-Metallwaren GmbH & Co. KG – tamo je umjetna inteligencija već u upotrebi u proizvodnji. Fokus je na strojnom učenju i virtualnoj kontroli kvalitete. Sustavi podržani AI-jem nadziru procese, stabiliziraju serijsku proizvodnju i smanjuju otpad. Direktor Andreas Zumkeller jasno opisuje korist: „Imamo manje neispravnih dijelova uz duže vrijeme rada strojeva i niže troškove za alate i osoblje.“ Istovremeno naglašava da je put do toga bio obilježen fazama učenja i da jasne definicije ciljeva odlučuju o uspjehu.
U tvrtki Wilhelm Schauerte GmbH & Co. KG fokus je do sada bio manje na izravnoj proizvodnji. Stefan Schauerte opisuje konkretne učinke:
„U naknadnom obračunu, na primjer, proces se danas odvija potpuno automatizirano“. Također, AI pomaže svojim zaposlenicima u planiranju ispitivanja, usklađivanju certifikata o ispitivanju i kontroli ulaznih računa. Cilj direktora je u prvom koraku smanjiti rutinske aktivnosti i tako osloboditi kapacitete za zahtjevnije zadatke.
Od upravljanja znanjem do osiguranja kvalitete
Dosad Maier GmbH & Co. KG koristi umjetnu inteligenciju samo u pojedinim slučajevima. Prve primjene odnose se na pripremu postrojenja i sustavno otklanjanje grešaka. Direktor Thomas Braun s tim povezuje prvenstveno očekivanja u upravljanju znanjem. „Nadam se da ćemo bolje arhivirati prave informacije i brže ih pronaći kada se pojave problemi u procesima“, kaže on. Istovremeno, Braun ukazuje na ograničenja trenutnih rješenja. Mnoge primjene moraju se prilagoditi individualno, što zahtijeva vrijeme i resurse. Dugoročno, međutim, za Brauna ne postoji alternativa: „Automatizacija i AI su središnji preduvjeti za održavanje industrijske proizvodnje u Njemačkoj.“
I Gewatec GmbH & Co. KG također vidi primjenu umjetne inteligencije duž cijelog lanca vrijednosti. Dobavljač softvera radi na analizama potpomognutim umjetnom inteligencijom u područjima kao što su planiranje proizvodnje, prikupljanje operativnih podataka i osiguranje kvalitete. Voditelj prodaje Peter Bauer vidi dodanu vrijednost prvenstveno u povezivanju postojećih podataka: „Umjetna inteligencija otvara nove mogućnosti za bržu analizu ključnih pokazatelja i veću sposobnost davanja preporuka za akciju.“ Međutim, ključni proces učenja odvija se u samom poduzeću. Sustavi se moraju prilagoditi stvarnim procesima i razvijaju se s svakom primjenom.
Važna komponenta za konkurentnost
Umjetna inteligencija neće samo promijeniti proizvodnju, već i okvirne uvjete industrijske dodane vrijednosti. Digitalni modeli radnih komada i proizvodnih procesa postaju sve važniji i mogu se koristiti duž opskrbnog lanca. Za industriju obradnih dijelova, pitanje nije toliko hoće li se to dogoditi, već kada i na koji način. Istovremeno, praksa pokazuje da AI nije kratkoročni alat za povećanje učinkovitosti. Troškovi strukturiranja podataka, prilagodbe i obuke ostaju visoki, posebno za mala i srednja poduzeća. Nedostatak standarda i oskudni resursi usporavaju primjenu, ali istovremeno povećavaju pritisak za djelovanjem.
Werner Liebmann, direktor Udruge njemačke industrije okretnih dijelova, sažima: „Umjetna inteligencija nije sama sebi svrha.
Međutim, ona može biti važan sastavni dio za ekonomično vođenje industrijske proizvodnje u Njemačkoj. Preduvjeti su realni ciljevi, kvalificirani zaposlenici i inovacijama skloni okvirni uvjeti.
Kontakt:
