BLOG: Izzivi in priložnosti umetne inteligence v proizvodnji

Čeprav je umetna inteligenca v poslu prisotna že lep čas, smo v zadnjih mesecih, predvsem s popularizacijo jezikovnega modela ChatGPT, priča pravi eksploziji zanimanja za tovrstna orodja.

Kaj izveste v članku?

• Kakšne so priložnosti za proizvodna podjetja?

• Kako bodo pametne tehnologije vplivale na zaposlene?

• Kaj bo s podjetji, ki umetne inteligence ne bodo vpeljala v svoje poslovanje?

 

Trenutno je umetna inteligenca konkurenčna prednost

Jasno je, da UI že spreminja način delovanja organizacij. Po podatkih SURS-a zaenkrat umetne inteligence večina podjetij še ne uporablja, kar pomeni, da so uporabniki v konkurenčni prednosti.

SURS poroča, da 12 % podjetij z do 10 zaposlenimi ali samozaposlenimi uporablja tehnologije umetne inteligence. Med majhnimi podjetji je takih 9 %, med srednje velikimi 20 % in med velikimi 36 % podjetij. Glede na razvrstitev po dejavnosti pa je pri nas 9 % proizvodnih in 14 % storitvenih podjetij. 

 

 

Kaj je pravzaprav umetna inteligenca (UI)?

Gre za skupek sistemov in tehnologij, ki računalnikom omogočajo, da posnemajo vedenje in dejanja, ki jih običajno povezujemo z ljudmi.
Cilj je ustvariti računalniške sisteme, ki lahko samostojno rešujejo kompleksne naloge, se učijo iz izkušenj ter prilagajajo svoje delovanje glede na spremenljive okoliščine.

Tehnologije na osnovi umetne inteligence so del našega vsakdana že več desetletij – spletni brskalniki, nakupovanje prek spleta, pametne hiše, aplikacije za navigacijo in podobne.

Z razvojem informacijske tehnologije in s tem lažjega dostopa do ogromnih količin podatkov pa se zdi, da so postale nepogrešljiv del vsakdana večine ljudi. In posel ni nikakršna izjema.

 

UI v proizvodnji

Medtem ko imajo sistemi UI na nekaterih področjih omejen razpon zavedanja in razumevanja v primerjavi s človeškimi možgani, lahko na marsikaterem področju opravljajo specifične naloge z izjemno hitrostjo, natančnostjo in zmogljivostjo.

Sodelovanje robotov in ljudi je zato v proizvodnji vse pogostejša praksa. Robotska roka lahko izvaja ponavljajoča se in za ljudi fizično prenaporna opravila, medtem ko zaposleni skrbijo za naloge, kjer je potrebna spretnost in človeška presoja.

Harvard Business Review v eni od svojih publikacij povzema, da sodelovanje ljudi in pametnih orodij prinaša številne priložnosti na ravni različnih procesov v podjetju.

Medtem ko ljudje razvijamo stroje, smiselno povezujemo velike količine pridobljenih podatkov in jih postavljamo v ustrezen kontekst, pa nas lahko pametne tehnologije podprejo tako, da:

• nadgradijo naše kognitivne veščine,
• povečujejo našo kreativnost,
• nas razbremenijo zamudnih, rutinskih in fizično zahtevnih opravil, da se lahko posvetimo zahtevnejšim in produktivnejšim nalogam.

 

V proizvodnji se UI osredotoča na uporabo metod strojnega učenja, globokih nevronskih mrež, avtomatizacije in naprednih analitičnih algoritmov za izboljšanje proizvodnih procesov, optimizacijo dela, napovedovanje napak in na splošno izboljšanje učinkovitosti.

Računalnik se uči iz preteklih podatkov, ki jih dobi neposredno iz naprav ali drugih podatkovnih zbirk, in na podlagi teh predvidi prihodnje dogodke.

Orodja umetne inteligence lahko analizirajo ogromne količine podatkov, ki jih nato pretvorijo v uporabne informacije. Prepoznavajo vzorce za boljše načrtovanje in organizacijo dela. Z avtomatizacijo rutinskih nalog in hitrejšim odzivanjem na spremembe podjetja zmanjšujejo zamude, morebitne izpade, lažje in hitreje odpravljajo nepravilnosti. Vse to pa v praksi pomeni večjo produktivnost.

 

 

 

 

Katere konkretne priložnosti prinaša?

Glavni cilj uporabe UI je učinkovitejša, prilagodljiva in konkurenčna proizvodnja. V praksi najdemo UI najpogosteje na 7 področjih:

#1 Optimizacija proizvodnih procesov
Sodobne tehnologije na osnovi umetne inteligence predlagajo optimalne nastavitve proizvodnih parametrov (temperatura, vlaga, gostota idr.), manjše porabe virov, nižjih stroškov in boljše kakovosti izdelkov. Algoritmi strojnega učenja analizirajo obsežne količine podatkov, na podlagi katerih prepoznajo vzorce, ki so se v preteklosti izkazali za uspešne.

#2 Nadzor kakovosti
S pomočjo robotskega vida in drugih orodij se izvaja natančen in neprekinjen nadzor kakovosti izdelkov že med samo proizvodnjo. Takojšnje zaznavanje napak omogoča hitrejše ukrepanje, manj stroškov in višjo kakovost.

#3 Avtomatizacija logistike
Avtonomna vozila in roboti, ki se uporabljajo za avtomatizacijo prevoza materialov in izdelkov znotraj proizvodnih obratov in skladišč. Rezultat je manj ročnega dela, hitrejše in natančnejše logistične operacije, manj napak in manj stroškov.

#4 Prilagajanje proizvodnje
Hitro prilagajanje proizvodnje na spremenljive pogoje trga pomeni veliko konkurenčno prednost. Rezultat je agilnejša proizvodnja ter boljše izkoriščanje priložnosti in obvladovanje tveganj.

#5 Napovedno vzdrževanje
Tehnologije umetne inteligence napovejo (predvidijo) morebitne okvare in vnaprej sporočijo potrebne vzdrževalne ukrepe strojev in opreme. S tem se zmanjšuje čas izpada zaradi neobratovanja, povečuje življenjska doba opreme ter zmanjšujejo stroški vzdrževanja.

#6 Napoved povpraševanja in planiranje
Orodja za napovedovanje povpraševanja na podlagi preteklih podatkov omogočajo na splošno boljše načrtovanje proizvodnje, optimizacijo zalog in zanesljivo izpolnjevanje naročil v dogovorjenih rokih.

#7 Boljše upravljanje verige dobaviteljev
Boljše sledenje in upravljanje verige dobaviteljev ter pravočasno prepoznavanje morebitnih težav ali zamud pri dobavi surovin.

 

Kateri so največji izzivi in tveganja?

Poleg splošnega navdušenja se ob poplavi umetne inteligence pojavlja tudi kopica vprašanj in potencialnih tveganj.

Kakšni so najpogostejši razlogi, da se podjetja ne odločijo za uporabo tehnologij umetne inteligence?

7 % podjetij ali samozaposlenih z vsaj 10 zaposlenimi se za uporabo tehnologij umetne inteligence še ni odločilo, je pa kljub temu to možnost pretehtalo.
67 % teh podjetij se zdijo stroški previsoki.
V 63 % teh podjetij primanjkuje ustreznega strokovnega znanja.
51 % jih ima težave z razpoložljivostjo ali kakovostjo podatkov, ki jih potrebujejo tehnologije umetne inteligence.
25 % podjetij meni, da pravne posledice uporabe niso dovolj jasne (npr. glede odgovornosti za morebitno škodo, ki bi nastala zaradi uporabe umetne inteligence).
23 % jih ima pomisleke v zvezi s kršitvijo zaščite podatkov in zasebnosti, prav toliko (23 %) jih meni, da tehnologije umetne inteligence niso uporabne za podjetje.
16 % podjetij ima etične pomisleke.
Vir: (SURS)

Kot je razvidno zgoraj, so izzivi lahko različni. Med ključnimi za proizvodna podjetja so pomanjkanje kakovostnih podatkov, pomanjkanja sredstev, znanja, ovira je lahko kultura podjetja, strah pred novim oz. neznanim ter ne nazadnje strah pred odpuščanjem.

Če se podjetja zavedajo tveganj, lahko izvajajo ustrezne ukrepe. Med smiselnimi so ustrezna zaščita in varnost podatkov, premišljeno uvajanje umetno-inteligentnih sistemov v obstoječe procese in vključevanje vseh zaposlenih.

Kljub številnim izzivom pa poznavalci niso pesimistični. Zgodovinsko gledano je še vsaka tehnološka revolucija s seboj prinesla kvečjemu dodatna delovna mesta, višji standard in boljše življenjske pogoje.

 

Bo umetna inteligenca ukradla delovna mesta?

Po trenutnih napovedih ne bo prišlo do »kraje« delovnih mest, bodo pa ta zagotovo drugačna.
Določena delovna mesta se spreminjajo zaradi vse več avtomatizacije ali prisotnosti robotov, ki zaposlene razbremenijo rutinskih, nevarnih in fizično napornih opravil.

Kje in na kakšen način je umetna inteligenca v pomoč, je vprašanje za vsako podjetje posebej, kot tudi na kakšen način se podjetja odločijo uvesti tehnologije v svoje procese.

 

Smiselni ukrepi, ki jih podjetja lahko sprejmejo že danes

• Opredelitev poslovnih potreb, ki jih podjetje namerava nasloviti z uporabo orodij UI (npr. za avtomatizacijo procesov, avtomatizacijo odločanja, razvoj novih izdelkov in storitev …).
• Usposabljanje zaposlenih za pridobivanje novih znanj in veščin, potrebnih za delo z novimi tehnologijami.
• Prekvalifikacija zaposlenih na druga delovna mesta, ko prejšnja zaradi več avtomatizacije niso več potrebna.
• Razvoj novih delovnih mest v povezavi s priložnostmi, ki jih omogoča umetna inteligenca.
• Nova strategija zaposlovanja – razvoj novih produktov in storitev, ki bi ustvarili nova delovna mesta.
• Sodelovanje z zaposlenimi – smiselno uvajanje tehnologij umetne inteligence za boljše razumevanje potreb in skrbi zaposlenih ter iskanje rešitev, ki bi bile sprejemljive za vse strani.

 

Bi lahko UI vodila podjetja namesto direktorjev?

Algoritmi za strojno učenje v obilici podatkov vsekakor pomagajo iskati optimalne vzorce, predvideti optimalne scenarije ukrepanja, vendar je človek tisti, ki je, v primerjavi z računalniki, sposoben logičnega sklepanja.

Zato je na UI smotrno gledati predvsem kot na orodje in ne kot na sisteme, ki bodo nekoč prevladali nad ljudmi.