Resnični potencial umetne inteligence leži v industriji

Resnični potencial umetne inteligence leži v industriji
Resnični potencial umetne inteligence leži v industriji
  04.02.2019  |  14:05
Čas branja: 8 min
Umetna inteligenca, ki je integrirana v industrijske procese z namenom ustvarjanja vrednosti v industrijskem obsegu, lahko koristi vsem

Proizvodni roboti, ki gradijo stvari sami, ne da bi bili programirani za to. Tovarniške proizvodne linije, ki se same optimizirajo. Vlaki in vetrne turbine, ki naročijo vzdrževalna dela na podlagi operativnih podatkov in umetne inteligence, ki obnašanje predvideva bolje od inženirjev, ki so te sisteme zasnovali in zgradili. Takšne novosti so resnična priložnost, če nam bo uspelo ugotoviti, kako mora biti umetna inteligneca oblikovana, da bo postala gonilo na področju novih delovnih mest.

Ni dvoma, da se bo svet dela tudi po vzponu umetne intelignece še naprej spreminjal. Danes morajo biti roboti še vedno zadovoljni s tako imenovanimi deli 3D (angl. 3D jobs - dumb, dirty, dangerous), kar pomeni dela, ki so neumna, umazana in nevarna.

Nedavne študije o prihodnosti dela kažejo, da bo ta omejitev kmalu odpravljena. Do leta 2030 se bo do 375 milijonov ljudi po vsem svetu moralo naučiti novega poklica. To pomeni enega od treh zaposlenih. Zamenjani pa ne bodo zgolj tisti, ki opravljajo tako imenovana preprosta dela, ampak tudi odvetniki, zdravniki in inženirji.

Napovedi vodilnih podjetij za tržne raziskave soglasno potrjujejo, da je mogoče avtomatizirati opravila, ki sestavljajo do 50 odstotkov večine del. Ne le, da bi stroji ta dela lahko opravljali, to bi počeli bolje in hitreje kot ljudje. Katere prednosti to prinaša? Če pri teh delih ne bo več garanja, bomo imeli več možnosti za ocenjevanje pridobljenih rezultatov, svetovanje strankam in bolnikom ali pa za prepoznavanje in spodbujanje sposobnosti svojih zaposlenih.

Prenos ugotovitev iz digitalnega v resnični svet

S strahom prežete razprave 'človek proti stroju' so zgrešene. Če pogledamo pobliže, je že zdaj razvidno, da se stvari premikajo v drugo smer. Ko danes govorimo o umetni inteligenci, imamo vedno v mislih razvoj umetne inteligence, ki ga izvajajo ljudje.

Umetno inteligneco si lahko predstavljamo kot črno škatlico, v katero postopoma polagamo čedalje več znanja. Trenutno iz te škatlice v končni fazi ne moremo dobiti nič drugega, razen kar smo vanjo položili. Razmišljanje izven okvirov bo zato v dobi umetne inteligence (UI) pridobilo povsem nov pomen. Na našem področju bosta ključni dve novosti:

  • Prvič, napredek UI še vedno zavirajo določene omejitve. V prihodnosti se bodo stroji čedalje pogosteje učili samostojno. Dobesedno se bodo naučili razmišljati izven ustaljenih okvirov.
  • Drugič, razumljivo je, da lahko naraščajoča vključenost UI v naša življenja vzbudi strahove in bojazni, in te strahove je treba jemati resno. Vedno moramo imeti v mislih, da bodo ljudje, tako kot so vodili in usmerjali razvoj UI do danes, še naprej vodili v prihodnosti.

Samo en primer: čeprav je Deep Blue zmagal proti Garryju Kasparovu že leta 1997, je razvoj umetne inteligence, ki zna v celoti izkoristiti svoj potencial v strateških igrah, trajal vse do danes. Danes niti ljudje niti 'konvencionalna' UI ne morejo premagati stroja AlphaZero – ne v šahu in ne v igrah, ki so še kompleksnejše, na priemr go ali šogi. Vendar pa takšen napredek nikoli ne bi bil mogoč brez človeške inteligence, ki je zasnovala arhitekturo tega sistema. Iz te ponazoritve vidimo, da ne gre za 'človeka proti stroju', ampak za 'človeka in stroj'.

Danes se zdi prelomno, da znajo virtualni asistenti za nas rezervirati termin pri frizerju ali da lahko UI za nas samodejno nekaj naroči na spletu. Toda ali je to res tako dragocena inovacija? In kdo ima v resnici korist od nje? V končni fazi jo imajo predvsem platforme za e-trgovino in trženje. Obstaja pa tudi oblika UI, ki nam lahko vsem koristi: UI, ki je integrirana v industrijske procese z namenom ustvarjanja vrednosti v industrijskem obsegu.

Ta sprememba že poteka. Za njeno uresničitev industrijska podjetja poskušajo pritegniti nadarjene ljudi oziroma si jih medsebojno prevzemajo. Ključni so ljudje s strokovnim znanjem, ki združuje nekoč ločena področja, na primer podatkovni znanstveniki s poznavanjem fizike ali inženiringa. Po takih posameznikih je veliko povpraševanje, saj so edini sposobni prevesti podatke, ki jih ustvari umetna inteligenca, na primer o vlaku, v koristi v resničnem svetu.

Po prevodu podatkov bo železniški operater imel na voljo neposredna navodila o tem, katere dele katerih vagonov je treba zamenjati, in do kdaj. Prediktivno vzdrževanje, analiza tveganj, poznavanje razpoložljivosti nadomestnih delov in pravnih pogojev države, po kateri vlak potuje – vse to je že upoštevano v navodilih, ki jih je pripravila UI. Samo ljudje imamo sposobnost prevesti osnovna spoznanja iz digitalnega v resnični svet tako, da bodo primerno izkoriščene zmožnosti UI.

Tudi zato se pri izvajanju teh del na najvišji ravni zanašamo na obrtništvo in kvalificirane ročne delavce, in se bomo tudi v prihodnosti. Pri proizvodnji in vzdrževanju lokomotiv v Siemensovi tovarni v Allachu pri Münchnu v Nemčiji mehaniki in varilci opravljajo visokozahtevna dela do desetinke milimetra natančno. Razpoložljivost vlakov je mogoče zagotoviti samo, če ta dela opravijo strokovnjaki, ki jih vodi UI.

Nadgradnja pobude Industrija 4.0 na naslednjo raven

Trenutno se hkrati dogajajo tri stvari. Nastajajo nova delovna mesta, zastarela delovna mesta izginjajo, številna preostala delovna mesta pa se spreminjajo.

Za pozitivno bilanco uporabe UI morajo biti podjetja – vključno z velikimi korporacijami, malimi in srednje velikimi podjetji in celo obrtniki – sposobna uvesti UI na širok in dobičkonosen način.

Govorimo o industrijski UI, ki je kombinacija UI ter strokovnega znanja in izkušenj določenega področja. Siemens želi ustvariti 'digitalne spremljevalce', ki bi imeli vlogo nekakšnih ojačevalcev človeške inteligence.

Takšna vrsta UI, ki nas podpira kot ljudi, mora biti široko dostopna. Za to, da bo ta tehnologija na voljo, pa bodo potrebne ne samo naložbe v raziskave in razvoj, temveč tudi mnogo večji poudarek na izobraževanju in razvoju veščin.

Pri Siemensu vsako leto za usposabljanje porabimo več kot pol milijarde evrov, pri čemer so digitalne veščine vključene v vse naše programe usposabljanja. Pravzaprav pa se mora razvoj veščin začeti že mnogo prej: pridobivanje veščin se mora na osnovni stopnji začeti že v vrtcu, nadaljevati v osnovni in srednji šoli ter na koncu poglobiti in specializirati na univerzi.

Uspešno oblikovanje četrte industrijske revolucije in ohranjanje mednarodne konkurenčnosti v digitalni dobi bo od voditeljev v industriji, politiki, znanosti in delavskih organizacijah terjalo veliko truda.

Uspešna nemška pobuda Industrija 4.0 je dober primer, kakšni rezultati so mogoči pri tovrstnih skupnih prizadevanjih. V drugih državah so bile razvite primerljive pobude in mreže za spodbujanje krajevnega ustvarjanja vrednosti in digitalne preobrazbe v industriji. Primeri vključujejo Made in China 2025, Manufacturing USA, Make in India in Egypt Vision 2030.

Industrijska UI lahko da četrti industrijski revoluciji močan zagon in pobudo Industrija 4.0 ter njej podobne povzdigne na naslednjo raven.

Prehitevanje naključij – povečevanje produktivnosti

Nedavne raziskave so pokazale, da lahko UI v povprečju poveča svetovni bruto domači proizvod (BDP) za 1,2 odstotka na leto v naslednjih 12 letih. To pomeni, da lahko povečanja zaradi UI celo presežejo 0,6-odstotni učinek rasti, ki so ga svojčas dosegle revolucije na podlagi parnih strojev in razširjanja informacijske in komunikacijske tehnologije.

Pregled razvoja globalnega BDP v zadnjih 200 letih pokaže trend čedalje večje eksponentne rasti v zadnjih letih in desetletjih. Eden ključnih razlogov za to pospeševanje je tehnološki napredek.

Tehnologija neposredno vpliva na družbeni razvoj, gospodarstvo, produktivnost in rast. Še posebej v zadnjem času je mogoče opaziti ogromno kopičenje inovacij in tehnologij, kar je dokaj presenetljivo, saj je razvoj inovacij po definiciji 'neučinkovit'. S tem mislim na to, da so bile številne inovacije in prelomni tehnološki dosežki ustvarjeni naključno – pomislite samo na iznajdbo mikrovalovne pečice, razvoj teflona ali odkritje rentgenskih žarkov.

Razen teh primerov pa inovativnost v osnovi temelji na načelu poskusov in napak: postavitev hipoteze – oblikovanje preizkusa – preizkušanje – prepoznavanje napak in tako naprej. Neučinkovitost te metode pomeni, da je pogosto treba izvesti niz preizkusov, preden dosežemo svoj cilj. Prav pri tej šibki točki ima lahko UI velikanski vpliv.

Ključ do uspeha v digitalni dobi sta hitrost in obseg. In če obstaja področje, na katerem je UI že daleč pred nami, je to ogromna hitrost, s katero modeli obdelujejo podatke in nato odkrivajo in izključujejo napake. Če povzamemo, UI nam lahko pomaga, da se izognemo napakam in prehitimo naključje. Ob upoštevanju tega je še toliko bolj razumljiv zaključek McKinseyjeve študije, da bo UI k svetovni dodani vrednosti do leta 2030 prispevala 13 bilijonov ameriških dolarjev.

UI s strokovnim znanjem določenega področja

Siemens ima trenutno vodilno vlogo pri industrijski UI, ker smo zgodaj prepoznali znamenja časa. Začetni uspehi naših strokovnjakov za UI segajo v leto 1995. Združitev UI s strokovnim znanjem določenega področja je spremenila našo ponudbo storitev.

V nasprotju z metodami, ki jih uporabljajo železniški operaterji, naše storitve na primer ne vključujejo zgolj odkrivanja in popravljanja pokvarjenih delov. Zagotavljamo raven razpoložljivosti, ki vlakom omogoča, da tekmujejo z letali – in zmagajo.

Primer za to je železniška proga za visoke hitrosti med Madridom in Barcelono. Vlak v upravljanju španskega državnega železniškega operaterja Renfeja potuje poltretjo uro, medtem ko je čisti čas letenja eno uro in dvajset minut. Če vlak zamudi petnajst minut ali več, potnikom v celoti povrnejo ceno vozovnice.

Da bi zagotovil visoko zanesljivost, je Renfe s Siemensom ustanovil skupno podjetje, ki skrbi za servisiranje vlakov s pomočjo napredne analize podatkov na podlagi UI. Doslej je samo eno na vsakih 2.300 potovanj imelo precejšnjo zamudo zaradi tehničnih težav. Kakšen pa je rezultat? Renfe je dejal, da se je pred dobrim desetletjem, ko je ta proga začela obratovati, le 20 odstotkov vseh potnikov odločilo za potovanje z vlakom, danes pa je takšnih že več kot 60 odstotkov.

Siemens zdaj zaposluje okoli 800 strokovnjakov za analizo podatkov in UI. V zadnjih letih so v industrijskih okoljih dosegli številne uspehe, ki temeljijo na UI. Na primer:

  • pri industrijskih storitvah, ki temeljijo na stalno delujočih algoritmih, integriranih v proizvodne procese. Zaradi neprekinjenega zbiranja in analize procesnih podatkov lahko nenehno prilagajamo strojne modele in povečujemo natančnost napovednih analiz. S tovrstnim napredkom je mogoče zmanjšati količino dragega preverjanja kakovosti – na primer rentgenskih pregledov – za več kot 30 odstotkov;
  • pri algoritmih, ki samodejno analizirajo podatke o delovanju, okoljske pogoje in lastnosti komponent plinskih turbin. Tak pristop podaljša intervale vzdrževanja za 30 odstotkov in zmanjša stroške za 16 odstotkov;
  • pri zdravstveni UI, s katero Siemens pomaga zdravnikom pri ocenjevanju tisočih rentgenskih slik in s tem pri zagotavljanju zanesljivejših diagnoz in boljši obravnavi bolnikov;
  • pri izjemno zapletenih kapacitetah za nadzor kakovosti z UI za jeklarne. Ta samoučeči sistem je zdaj že del klasične ponudbe; od leta 1995 so ga namestili že v 30 jeklarn po vsem svetu.

Poleg tega je z UI mogoče tudi zgraditi nove poslovne modele. Poglejmo primer Renfe: namesto da bi kupcu ponujal rezervne dele, Siemens prodaja neprekinjeno delovanje vlakov oziroma koliko časa vlak deluje.

Primerljiv model obstaja tudi za podjetja, ki izdelujejo strojna orodja. UI jim omogoča, da močno izboljšajo svojo sposobnost analiziranja in napovedovanja obrabe stroja. S temi podatki lahko nato vzpostavijo poslovni model za stroje, ki temelji na uporabi.

Uspešna izvedba digitalne preobrazbe

V trenutnih razpravah o UI en vidik ni bil deležen pozornosti, ki si jo po mojem mnenju zasluži. Čeprav bo UI odločilna za nadaljnji razvoj BDP, se morajo tudi gospodarstva preoblikovati, če se želijo prilagoditi digitalni preobrazbi. Te spremembe zahtevajo delovno aktivno prebivalstvo, katerega dejavnosti v osnovi niso delovno intenzivne, ampak strokovno intenzivne. Vrednost ustvarjajo veščine in produktivnost.

Družba, ki se bo želela uveljaviti v svetovnem merilu, bo morala vzpostaviti dobro delujoče gospodarstvo. Napovedi vodilnih tržnih raziskovalcev se ujemajo z oceno, da imajo tehnologije UI – ob pravilni in dosledni uporabi – vse potrebno, da povečajo bruto domači proizvod gospodarstev.

Prišli smo do ključne točke v evoluciji UI – smo tik pred začetkom njene eksponentne rasti. In pri tem je še vedno veliko neizkoriščenega potenciala.

S pobudo Industrija 4.0 smo uspešno začeli digitalno preobrazbo. Industrijska UI pa nam omogoča, da jo nadgradimo na naslednjo raven. Prehitimo lahko napake in naključja. Spodbujamo lahko inovativnost. Povečamo lahko učinkovitost in produktivnost. Oblikujemo lahko tehnološki in družbeni napredek.

Opomba: Roland Busch glavni operativni in tehnični direktor ter član uprave Siemens AG.

Pojasnilo: Resnični potencial umetne inteligence leži v industriji je prevod članka, ki je bil del letošnjega srečanja Svetovnega gospodarskega foruma (WEF) v Davosu.

Napišite svoj komentar

Da boste lahko napisali komentar, se morate prijaviti.
Tovarna
Novice
Novice Trg kobotov bo eksplodiral

Vrednost trga industrije 4.0 se bo do leta 2023 s sedanjih 41 milijard evrov zvišala na 271 milijard evrov, ocenjuje pri IoT Analytics

Tovarna
Dobre prakse
Dobre prakse Solkanski Business Solutions bo svoje znanje s strankami delil prek novih kanalov

Ponudnik celostnih informacijskih rešitev je lani prihodke povečal za petino, čisti dobiček za četrtino, število zaposlenih pa za 20

Tovarna
Izbor Tovarne leta
Izbor Tovarne leta Tehnološka naprednost proizvodnje pelje do zmage v izboru tovarne leta

Razpis za nagrado tovarna leta 2019 je odprt za vsa proizvodna podjetja, ki poslujejo z dobičkom

Tovarna
Novice
Novice Rešitve za napredno industrijo gredo za med

Siemens, Yaskawa Slovenija in Ristro, Metronik, BTS Company in MB-Naklo o naprednih rešitvah na četverčku strokovnih sejmov

Tovarna
Dobre prakse
Dobre prakse (intervju) Nova generacija tehnologije Tom PIT temelji na arhitekturi mikrostoritev

Tomaž Pipinič, direktor celjskega tehnološkega podjetja Tom PIT, o inovativni tehnologiji, digitalizaciji in razmerah na slovenskem...

Tovarna
Novice
Novice Siemens je številka ena na področju patentov v Evropi v lanskem letu

Na lestvici Evropskega patentnega urada za leto 2018 je z drugega napredoval na prvo mesto; več kot 25 odstotkov prijavljenih patentov na...

OGLAS
Tovarna
Partnerji sporočajo
Partnerji sporočajo Kako financirati naložbo v gozdno - lesno predelovalne obrate?

S financiranjem naložb v gozdno - lesno predelovalno verigo lahko podjetje pridobi posojilo v vrednosti do pet milijonov evrov z...