Штучний інтелект закріпився в багатьох промислових сферах. Члени Асоціації німецької промисловості обробки деталей також дедалі більше займаються питанням, як дані на основі методів можуть підтримувати виробничі процеси.
У виробництві оброблених деталей штучний інтелект (ШІ) стикається з усталеними структурами, вузькими допусками та високим рівнем досвіду. Його потенціал полягає в тому, щоб зробити процеси більш стабільними, прозорими та ефективними, аналізуючи дані та виявляючи шаблони. Це дозволяє в обробці зображати процеси обробки, якісні характеристики або зв'язки між параметрами.
Навіть у асоціації німецької промисловості обробки деталей обговорюють виробники деталей, машинобудівники та постачальники програмного забезпечення конкретні можливості використання, вимоги та обмеження. «У всіх цих розмовах ми знову і знову приходимо до одного й того ж висновку», підкреслює виконавчий директор асоціації Вернер Лібманн: «Щоб штучний інтелект міг реалізувати свою користь, відповідальні особи спочатку повинні чітко визначити цілі, акуратно описати свої процеси і, перш за все, мати доступ до надійних даних.»
Вимірювана користь від ШІ є в центрі уваги
Деякі члени асоціації вже активно використовують штучний інтелект, інші свідомо підходять до цієї теми поступово. Існує єдність у тому, що ШІ не є самоціллю. Він не повинен цифровізувати існуючі процеси заради самого себе, а має підтримувати там, де приносить вимірну користь. До таких областей, перш за все, належать ті, де є великі обсяги даних, приймаються повторювані рішення або де важко отримати досвідчені знання. Водночас стає зрозуміло, що шлях до ШІ залишається складним. Витрати на структуризацію даних, адаптацію системи та навчання є високими. Стандартні рішення рідкісні, багато застосувань вимагають індивідуальних модифікацій. Додатково існують обмежені кадрові ресурси та необхідність чітко визначити безпеку даних і внутрішні корпоративні правила.
Багато виробників обробних деталей не вбачають у використанні ШІ заміну персоналу машинами, а скоріше зсув завдань. Рутинні діяльності можуть бути автоматизовані, тоді як працівники можуть більше залучатися до складних завдань. Важливо, щоб рішення залишалися зрозумілими, а відповідальність лежала на людині. Прийняття виникає там, де відповідальні особи рано залучають співробітників і пояснюють переваги для робочого дня.
Також з точки зору постачальників програмного забезпечення, ШІ є менш радикальним розривом, а скоріше еволюцією існуючих цифрових систем. Структуровані дані про виробництво, якість і процеси становлять основу. ШІ прискорює їх оцінку і допомагає виявити зв'язки. Однак сам процес навчання відбувається на підприємстві: компанії повинні адаптувати свої наявні рішення до реальних процесів і розвивати їх разом із застосуванням.
Відомо одне: зростання використання ШІ призводить до зростання технічної складності. Залежності від стабільних систем зростають, можливості втручання змінюються.
Фахові знання, досвід та людське судження все ще зберігають свою цінність. Штучний інтелект доповнює ці компетенції, але не замінює їх.
Від калькуляції до виробництва
У практичній реалізації багато виробників обробних деталей спочатку зосереджуються на чітко окреслених сферах застосування. Часто при цьому акцент робиться не на безпосередніх процесах обробки, а на додаткових завданнях з високим обсягом даних і повторюваними процесами. Наприклад, у компанії Julius Klinke GmbH & Co. KG перші підходи до штучного інтелекту використовуються, зокрема, в технічному розрахунку, плануванні завантаження машин і в адміністративних завданнях. Мета генерального директора Юліуса Клінке полягає в тому, щоб швидше отримувати надійні результати та підготувати процеси прийняття рішень. Він підкреслює підтримуючу роль технології: «Остаточне рішення повинно залишатися за людиною. Штучний інтелект має надати нам обґрунтовану орієнтацію, а не вказівки».
На крок далі йде компанія EZU-Metallwaren GmbH & Co. KG – там штучний інтелект вже використовується у виробництві. Основна увага приділяється машинному навчанню та віртуальному контролю якості. Системи, що працюють на основі ШІ, контролюють процеси, стабілізують серійне виробництво та зменшують брак. Директор Андреас Цумкеллер чітко описує переваги: «У нас менше бракованих частин при вищих часах роботи машин і менші витрати на інструменти та персонал». Одночасно він зазначає, що шлях до цього був сповнений навчальних етапів, і чітке визначення цілей вирішує питання успіху.
У компанії Wilhelm Schauerte GmbH & Co. KG акцент поки що менше на безпосередньому виробництві. Стефан Шауерте описує конкретні ефекти:
„У післякалькуляції, наприклад, процес сьогодні повністю автоматизований“. Також у плануванні перевірок, при звірці заводських сертифікатів та контролі вхідних рахунків KI підтримує своїх співробітників. Мета керівника на першому етапі - зменшити рутинні завдання та звільнити ресурси для більш складних завдань.
Від управління знаннями до забезпечення якості
Досі компанія Maier GmbH & Co. KG використовує штучний інтелект лише в окремих випадках. Перші застосування стосуються налаштування обладнання та систематичного усунення несправностей. Директор Томас Браун пов'язує це, насамперед, з очікуваннями щодо управління знаннями. «Я сподіваюся, що ми зможемо краще архівувати правильну інформацію та швидше її знаходити, коли виникають проблеми в процесах», - каже він. Одночасно Браун вказує на обмеження поточних рішень. Багато застосувань потрібно адаптувати індивідуально, що забирає час і ресурси. Проте в довгостроковій перспективі для Брауна немає альтернативи: «Автоматизація та ШІ є центральними умовами для підтримки промислового виробництва в Німеччині».
Також компанія Gewatec GmbH & Co. KG бачить можливості застосування штучного інтелекту в усіх етапах створення вартості. Постачальник програмного забезпечення працює над оцінками, підтримуваними штучним інтелектом, у таких сферах, як планування виробництва, збір даних про роботу підприємства та забезпечення якості. Директор з продажу Петер Бауер бачить додаткову цінність, перш за все, у зв'язуванні існуючих даних: «Штучний інтелект відкриває нові можливості для швидшого аналізу показників та вже формування рекомендацій щодо дій». Однак вирішальний процес навчання відбувається на підприємстві. Системи повинні бути адаптовані до реальних процесів і розвиваються з кожним використанням.
Важливий елемент для конкурентоспроможності
Штучний інтелект змінить не лише виробництво, а й рамкові умови промислового створення вартості. Цифрові моделі виробів та виробничих процесів набувають значення і можуть бути використані вздовж ланцюга постачання. Для індустрії обробки деталей питання стоїть не стільки в тому, чи впроваджувати це, скільки в тому, коли і яким чином це доцільно реалізувати. Водночас практика показує, що ШІ не є короткостроковим інструментом підвищення ефективності. Витрати на структуризацію даних, адаптацію та навчання залишаються високими, особливо для малих та середніх підприємств. Відсутність стандартів і обмежені ресурси гальмують впровадження, але водночас підвищують тиск на дії.
Вернер Лібманн, генеральний директор Асоціації німецької промисловості обробки деталей, підсумовує: «Штучний інтелект не є самоціллю.
Вона може стати важливим елементом для економічного ведення промислового виробництва в Німеччині. Умовою є реалістичні цілі, кваліфіковані працівники та сприятливі умови для інновацій.
Контакт:
