Az adaptációs kényszer a korábban jól működő termelési folyamatokat is érinti, ezért sok esetben elkerülhetetlen új üzleti stratégiák kialakítása. Ezek alapját ideális esetben a digitális vállalatirányítási folyamatok és a gyártás során gyűjtött adatok helyes értelmezése biztosítja. De a sokszor strukturálatlan adathalmazban nem mindig egyszerű az értéket megtalálni. Ebben segíthet a mesterséges intelligencia (MI). A néhány éve még csak a tudományos-fantasztikus irodalom és a hollywoodi filmek kedvelt témája észrevétlenül mindennapjaink része lett.

Mesterséges intelligencia segít a pénzügyeink intézésében, a közlekedés irányításában, és olykor szoftverrobotokkal vitatkozunk a telefonos ügyfélszolgálatokon, de ugyanez a technológia támogatja az egészségügyi ellátórendszert is például a távdiagnosztikában. És hogy üzletnek sem elvetendő befektetés a mesterséges intelligencia, bizonyítja az IDC nemzetközi technológiai elemzőcég közelmúltban megjelent felmérése: eszerint idén körülbelül 118 milliárd, négy év múlva pedig már több, mint 300 milliárd dollárt költenek majd MI-központú rendszerekre a vállalatok.

Az IDC prognózisa szerint a negyedik legnagyobb MI-beruházó a gyártóipar lesz. A mesterséges intelligencia ipari alkalmazásáról Dr. Sas Zoltánt, a Bosch Rexroth Kft. IoT rendszermérnökét kérdeztük, aki interjúnkban arról is beszél, hogy miért került a mesterséges intelligencia az érdeklődés középpontjába, melyek a már most is elérhető alkalmazások, és mit csinál egy adattudós.

► Alig egy évtizede jelentek meg az első elemzések, amelyek a következő évek egyik legfontosabb diszruptív megoldásaként szóltak a mesterséges intelligenciáról. Mi az oka, hogy az egyébként konzervatív és megfontoltan mozduló ipari szektorban olyan gyorsan teret nyertek a MI-alapú megoldások, hogy már működő és beépíthető alkalmazásokról beszélhetünk?

Talán a legfontosabb az a felismerés, hogy komplex és mesterséges intelligencia rendszerek összekapcsolásával sokkal nagyobb hatékonyságot érhetünk el. Lehetőség nyílik arra, hogy ne csak egyes modelleket alkossunk meg virtuálisan, hanem teljes folyamatokat. Ennek megfelelően a virtuális térben megfelelő értékkészlettel és háttértudással felvértezett modellt már a tervezés során tudjuk optimalizálni. Ez gazdasági szempontból is előnyös, de van egy másik, egyre fontosabb aspektusa is, ez pedig a fenntartható gyártás. Minél kevesebb selejtet termelünk csökkenő anyagfelhasználás mellett, annál tisztább lesz a termelés és a gyártás során keletkező ökológiai lábnyom is.

Dr. Sas Zoltán, Bosch Rexroth   “A mesterséges intelligencia alkalmazása minden esetben közös projektet jelent, és a siker kulcsa legtöbb esetben a helyben lévő szaktudás.”

Ugyancsak látványos eredményt érhetünk el a logisztikai útvonalak optimalizálásával. Sokkal kevesebb erőforrást kell használnunk: rövidebb lesz a szállítás során megtett távolság, csökken az idő, és a szállítás is gyorsulhat. A mesterséges intelligencia segítségével a gyártást a nyersanyag kinyerésétől a felhasználásig, a teljes értékláncon keresztül optimalizálhatjuk. Az iparban húzóágazatnak számító képanalízisek, szövegelemzések, videó és képfelismerő megoldások mellett az okos épületek üzemeltetésében is sikeresen alkalmazzák a mesterséges intelligenciát.

► Melyek a mesterséges intelligencia alkalmazásához kapcsolódó legfontosabb kutatás-fejlesztési területek Bosch csoporton és a Bosch Rexrothon belül?

Elsősorban az elektromobilitás számára fontos önvezető funkciók terén végzünk regionálisan is kiemelkedő fejlesztéseket. Emellett az iparvállalatok érdeklődésére számíthatnak azok a már említett mesterséges intelligenciával működő képalkotó rendszerek, melyek hatékony támogatást nyújthatnak a selejtarány csökkentéséhez, illetve a termelékenység növeléséhez. További izgalmas fejlesztői terület a komplex gyártósorok működésében fellépő meghibásodások kiszűrése hőtérkép segítségével.

A gyártáshoz kapcsolódik egy hasonlóan fontos terület, melynek során a termelési mutatók, pl. a ciklusidő alapján magát a termelési folyamatokat modellezzük. Ez nagyon hasznos a modulárisan összekapcsolt gyártóegységek, cellák vizsgálata esetén. Pontosan modellezhetjük, hogy akár egyetlen apró módosításnak, milyen következményei lehetnek a teljes gyártósorra. Ezzel a módszerrel – egy többezer eurós termék esetén, amit viszonylag gyorsan, 1- 2 perces ciklusidővel gyártanak –, igen jelentős profitemelkedést lehet elérni.

A már jelenleg is elérhető ipari alkalmazásra jó példa a korábban ODiN márkanéven ismert, CytroConnect Solutions. Ez az applikáció a Rexroth hatalmas, a hidraulikus termékek fejlesztése során létrejött historikus adatbázisát használva, a gépi tanulás segítségével megbízhatóan képes előre jelezni a gépek állapotának változását nem csak jelen időben, hanem prediktív módon is. A mesterséges intelligencia a hozzáértő szakember kezében olyan eszköz lehet, mint a jó mesterember kezében a megszokott, bevált szerszám.

De hiába a kiváló eszköz, ha hiányzik a szaktudás. Márpedig arra a jövőben is szükség lesz. A legfontosabb különbség a mesterséges intelligencia és a hagyományos rendszerek alkalmazása között, hogy míg korábban a specifikus információkhoz csak az illetékes szakemberek férhettek hozzá, napjainkban az információk eljutnak mindenhová, így demokratizálva a vállalati adatvagyont. Ez persze nem azt jelenti, hogy a szakemberek tudására nincs szükség. Ezután is ők fogják értelmezni a releváns információkat és segíteni a döntéshozókat. Ezért hatalmas szükség van rájuk, talán minden eddiginél jobban, mert egyre komplexebb döntéseket kell hozni.

► Hogyan fogadják az ügyfelek a MI-megoldásokat?

Jelenleg az érdeklődés és a kíváncsiság a jellemző, ami teljesen érthető. A mesterséges intelligencia alkalmazása az iparban új területnek számít, de az kétségtelen, hogy partnereink nyitottak ezekre a megoldásokra. Kicsit mindenki azt várja, hogy a mesterséges intelligencia egy gombnyomásra mindent felismer, analizál, mint a tudományos-fantasztikus filmekben, de a valóságban nem így működik. Úgy kell elképzelni – ahogy már említettem, – mint egy nagyon hatékony eszközt, de csak annak a kezében, aki tudja használni. A MI-szakemberek az informatikai rendszerekhez értenek, de az alkalmazáshoz szükséges szaktudás mindig helyben van. Ezért igazi eredmény csak az együttműködésből jöhet létre.

Saját tapasztalatom, hogy sokan úgy gondolnak a mesterséges intelligenciára, hogy elég valamit rákötnünk az internetre, és már meg is van az eredmény, a megoldás. A valóságban ez egy olyan kutatómunka, ami folyamatos keresgélést jelent egy nagyon hatékony eszköz segítségével, és olyan összefüggéseket tudunk megtalálni, amire az emberi elme nem is gondol. Például több nagyvállalatnál először a meglévő adathalmazokat kezdték mesterséges intelligenciával elemezni. Többszáz paraméter analíziséből szűkíteni tudta a mesterséges intelligencia elemzés azt a három-négy faktort, ami a termék minőségét legnagyobb valószínűséggel befolyásolta. Ezt követően már egyszerűbb volt a minőségjavító intézkedések bevezetése is.

► A kevésbé jártas kezdőket hogyan segítik át a kezdeti lépéseken?

A mesterséges intelligencia alkalmazása minden esetben közös projektet jelent, és a siker kulcsa, ahogy már említettem, legtöbb esetben a helyben lévő szaktudás. Ha olyan eszközöket használhatunk, mint például a CytroConnect Solutions, akkor viszonylag bejáratott folyamatokra támaszkodhatunk. Szivattyúcsaládok vagy szivattyútípusok esetében például egyszerű plug and play megoldás is lehetséges. Az operátor elvégzi a konfigurálást és az előrejelzés a már meglévő minták segítségével lényegében automatikus lesz.

Komplexebb rendszerek esetében a megoldások mindig egyediek, ezért az optimális alkalmazást az ügyféllel közösen alakítjuk ki. Mivel nem léteznek univerzális megoldások, az a dolgunk, hogy felmérjük a lehetőségeket, és javaslatot tegyünk a legjobb alkalmazásra. A Bosch Rexroth-nál azzal is foglalkozunk, hogy próbáljuk az alkalmazásokat sztenderdizálni. Ez folyamatos fejlesztési feladat, és már több olyan megoldásunk van, ami erre halad.

► A mesterséges intelligencia hogyan alakítja át a vállalati folyamatokat?

A legfontosabb változás, hogy sokkal transzparensebbé teszi a cégek működését. Emellett olyan predikciók is lehetővé válnak, melyekkel trendeket, mintákat kereshetünk, és szűkíteni tudjuk a releváns döntési útvonalakat, vagyis nem lesz tétova botorkálás a lehetőségek között. Ez nem azt jelenti, hogy a mesterséges intelligencia megmondja a helyes választ, de leszűkíti a lehetséges utakat.

A modellek esetében is ez a helyzet, a modell nem azt fogja megmutatni, hogy melyik a jó megoldás, hanem azt, hogy melyik a helytelen. Az emberi tényezőnek továbbra is megvan a szerepe, hiszen sokszor a tapasztalatok alapján jönnek olyan megérzések, amire a mesterséges intelligencia nem képes. Nagyon fontos, hogy a gépnek szüksége van az emberre, mert nélküle nem tudja a döntéseket meghozni.

De ahhoz, hogy az MI előnyeit kihasználhassuk, szükség van olyan szakemberekre, akik az adatokat tudják értelmezni. A fejlesztők és a végfelhasználók munkáját segítik azok a szakemberek, akiknek összekötő szerepük van a szaktudás és a mesterséges intelligencia alkalmazások között. Ők az adattudósok.

Feladatuk, hogy összefüggéseket találjanak a különböző szegmensek között, és olyan komponenseket fedezzenek fel, melyekről nem is tudtuk, hogy versenyhátrányt okoznak. Ezért cégmérettől függetlenül már akkor is érdemes adattudósokat foglalkoztatni, amikor a mesterséges intelligencia lehetőségeivel ismerkedik egy vállalkozás, és később a feladatok függvényében már lehet akár egy nagyobb csoportot is kialakítani.

► Ahhoz, hogy az ipar működését is értő adattudósok legyenek, elengedhetetlen az ipar és a felsőoktatás együttműködése. Mit tehet ezért az idén májusban a Bosch támogatásával és partnerségével, az ELTE Informatikai Karán átadott Mesterséges Intelligencia Ipari Tanszék? Milyen projektekkel kezdik el a közös munkát?

A Tanszéken gyakornoki, ösztöndíj- és doktori programok valósulnak meg, egyebek mellett az önvezető járművek, az ipari automatizáció, a gépi látás vagy az emberi agyműködést leképező neurális hálók területén. Az egyik legizgalmasabb közös kutatási területe a Level 4 és 5 szintű önvezetést támogató rendszerek fejlesztése, ahol a gépi intelligencia már teljes mértékben, emberi felügyelet és beavatkozás nélkül át tudja venni a járművek biztonságos irányítását. A Bosch nemcsak az ipari hátteret és tudást biztosítja a tanszék számára, hanem annak fizikai megvalósításában is segítséget nyújtott. Arra számítunk, hogy az együttműködés még kézzelfoghatóbbá teszi a hazai felsőoktatás és az ipari kutatás-fejlesztés stratégiai kapcsolatát.

(Képek: Bosch)