Firmy nie powinny zniechęcać się do odkrywania zalet sztucznej inteligencji. Warto jednak rozpocząć pracę z nią stosując podejście małych kroków. O współpracy ze sztuczną inteligencją opowiada Tim Foreman, kierownik ds. badań i rozwoju w firmie OMRON
Mimo iż AI robi to, do czego została zaprojektowana, to w chwili, gdy napotkała coś niespodziewanego lub nietypowego, przerywała pracę. Nie pozostawało jej nic innego, jak zapytać operatora: „Co jest ze mną nie tak?”. Rozwiązywanie problemów, przywracanie maszyn do pracy i obsługa urządzeń wymagały zaangażowania inteligentnych ludzi, wysoko wykwalifikowanych operatorów lub doświadczonych inżynierów ds. oprogramowania i sprzętu.
Problem polega na tym, że w ciągu ostatnich dziesięciu lat ludzie ci stawali się coraz trudniej dostępni. Do branży nie trafia dostatecznie dużo nowych talentów, aby zrównoważyć liczbę pracowników osiągających wiek emerytalny. Kiedy opuszczają firmę, emeryci zabierają ze sobą swoją ciężko zdobytą wiedzę na temat pracy, która jest kulminacją wieloletniego doświadczenia. W przypadku każdego odchodzącego pracownika, firmy mają do czynienia z perspektywą mniej produktywnej i mniej wykwalifikowanej siły roboczej.
Koniec z głupimi pytaniami
Oczywiste rozwiązanie polega na zwiększaniu poziomu inteligencji maszyn, aby nie musiały zadawać więcej głupich pytań. Twórcy maszyn projektują systemy, które są w stanie same ustalić, dlaczego przerwały pracę lub na czym polega problem – już dzisiaj w pewnym stopniu mamy z tym do czynienia. Przykładem jest wykorzystanie czujników w taki sposób, aby maszyna do pakowania kartonów potrafiła przekazać operatorowi informację, że kończą jej się arkusze.
Jest to jednak kres możliwości stwarzanych przez samo wykorzystywanie czujników. Zwiększenie autonomiczności systemu do wyższego poziomu wymaga zaangażowania sztucznej inteligencji (SI), żeby maszyny wykorzystywały algorytmy do przeprowadzania zaawansowanych zadań analitycznych – podobnie jak robi to ludzki mózg. Dużo mówi się o wykorzystaniu sztucznej inteligencji do naśladowania ludzkich procesów myślowych w zastosowaniach przemysłowych, ale prawdziwe przykłady firm, które z powodzeniem odblokowują wartość sztucznej inteligencji, są niezwykle rzadkie.
Zacznij od małego problemu
Przedsiębiorstwa często wpadają w pułapkę zbyt ogólnego podejścia w wykorzystywaniu sztucznej inteligencji i nie wiedzą, jak radzić sobie, z gigantycznymi ilościami danych, które generuje tego rodzaju ogólne podejście. Jeśli zamierzasz sprawdzić, w jaki sposób sztuczna inteligencja może być zastosowana w twojej fabryce, najpierw musisz ustalić, jaki problem chcesz rozwiązać lub co chcesz poprawić. Zawsze lepiej jest zacząć od niewielkiego problemu. Następnie trzeba zebrać odpowiednie dane, co nie jest łatwym zadaniem. Nie tylko musisz mieć pewność, że masz odpowiednie informacje, lecz również, że są one przechowywane we właściwym czasie i miejscu. Na końcu musisz przeanalizować te dane.
Wszystkimi tymi wyzwaniami zajmuje się sterownik SI firmy OMRON — pierwsze na świecie rozwiązanie z zakresu SI, które działa w roli urządzenia brzegowego (wykorzystując Sysmac NY5 IPC i procesor NX7). Sterownik będzie rejestrował wzorce z bardzo dużą prędkością i analizował je za pomocą funkcji rozpoznawania wzorców na podstawie danych procesu gromadzonych bezpośrednio na linii produkcyjnej. Jest on zintegrowany z fabryczną platformą sterowania Sysmac, co oznacza, że można go używać bezpośrednio w maszynie, aby zapobiec stratom wydajności.
Uczmy się razem
Sztuczna inteligencja musi się uczyć, aby wykonywać coraz bardziej skomplikowane zadanie, jednak nie warto zapominać, że człowiek też może się uczyć od maszyny. Dane można pozyskać również od zasobów fizycznych — w tym przypadku bardzo doświadczonych pracowników — i wykorzystywać funkcję rozpoznawania wzorców. Mówiąc prościej, wykwalifikowany operator szkoli maszynę, a maszyna szkoli niewykwalifikowanego operatora.
W laboratorium OMRON eksperymentujemy obecnie z maszynami wspomaganymi sztuczną inteligencją, które proszą operatorów o zmontowanie produktów i rejestrują sposób wykonywania czynności, aby odkryć najinteligentniejszy sposób realizacji danego zadania, tak aby można było przekazać tę technikę innym operatorom. Innym zastosowaniem przemysłowym do uczenia maszynowego może być wykorzystanie SI do ustalenia, jakie działania powinien podjąć operator na maszynie. Jeśli na przykład ręce operatora poruszają się w niewłaściwym kierunku, zostanie wygenerowany alarm.
Tylko inteligentne maszyny znają odpowiedź
Przedsiębiorstwa, które są zaawansowane w procesie transformacji cyfrowej, będą najlepiej wykorzystywać zalety sztucznej inteligencji — niezależnie od tego, czy chodzi o identyfikowanie i szkolenie w zakresie najlepszych praktyk, przewidywanie awarii czy monitorowanie warunków pracy. Firmy na początku podróży nie powinny jednak zniechęcać się do odkrywania zalet sztucznej inteligencji. Zamawiając nową maszynę, należy upewnić się, że ma ona funkcję generowania danych dla celów SI. Nie musisz wiedzieć, jakich danych potrzebujesz — wystarczy znać właściwe pytania, które należy zadać konstruktorowi maszyn. Ponadto zacznij od małych projektów i stosuj podejście małych kroków — ludzkie DNA ewoluowało przez miliony lat, więc oczekiwanie, że maszyny będą w stanie naśladować ludzki mózg w ciągu kilku miesięcy, jest nierealne.
