Keď sa vo výrobnej firme povie umelá inteligencia, zvyčajne nasleduje jedna z dvoch reakcií. Buď nadšenie, alebo odmietnutie. Vo ŠVEC GROUP, skupine strojárskych firiem so slovenským kapitálom so sídlom vo Vrábľoch, zvolili tretiu cestu: pragmatickú.
„Ten rozvoj je brutálny. To, čo platilo pred pár mesiacmi, už neplatí a niektoré obmedzenia sa odstránili. Začína to byť relevantný nástroj a pomocník vo firme,“ hovorí Peter Ballon, riaditeľ pre stratégiu a informácie firmy ŠVEC GROUP a spoluzakladateľ združenia INOVATO. Hneď však dodáva: „Samozrejme, sú tam veľké obmedzenia. Nie všetko, čo sa v marketingových vyjadreniach veľkých firiem hovorí, je reálne pravda, alebo je pravda len s obmedzeniami na určitý prípad.“
Tri úrovne, na ktorých AI vo firme žije
Prvou je osobná produktivita. Firma má schválené nástroje, ktoré ľudia používajú na kancelársku a strategickú prácu. A rovnaký problém ako všetci ostatní – niekto ich používa veľa, niekto málo. „Vyžaduje si to dosť výraznú schopnosť otvoriť si hlavu a pozerať sa na veci inak. Každý má nejaké svoje tempo toho nábehu.“
Firma preto nešla cestou, ktorú volí veľa podnikov, teda kúpiť drahé licencie všetkým a čakať, čo sa stane. Vyskúšali to a nefungovalo to. „Stalo sa nám, že keď sme s tým experimentovali, tak tí ľudia to nevedeli využiť. Nevedeli si otvoriť hlavu alebo to pre ich prácu nebolo vhodné.“ Dnes dávajú bežné nástroje širšie a pokročilé tam, kde to má naozaj zmysel.
Zároveň však platí, že sa to inak ako praxou naučiť nedá. „Ono si to treba naozaj ochytať. A ideálne nie v tých bežných neplatených nástrojoch, kde sú frustrujúce obmedzenia. Len vtedy sa s tým dá naučiť robiť. Hovorí sa, že podnikanie sa naučí podnikaním. Niektoré veci sa jednoducho nenaučíte z knižiek.“
Aby to nezostalo na jednotlivcoch, vo firme sa stretáva neformálny krúžok ľudí, ktorých téma zaujíma. Ukazujú si use casy a to, čo sa komu podarilo.
Druhou úrovňou sú systémy. Firma nedávno nasadila MES systém na sledovanie výroby a strojov, kde je analytika integrálnou súčasťou balíka. Menšie a testovacie projekty bežia v technickej príprave výroby.
Treťou je vývoj vlastných riešení. V rámci projektu s Kempelenovým inštitútom inteligentných technológií vzniklo riešenie, ktoré firme pomáha pracovať s dátami v technickej príprave výroby a zefektívňuje import aj vytváranie úloh. Detaily si firma pochopiteľne stráži. „Veľmi nás to bavilo a ideme to riešenie rozvíjať ďalej.“
Prečo sa ERP zmenil na dátový problém
Zaujímavý je príbeh, ktorý viedol k poslednému experimentu. Firma vymenila ERP systém za modernejší a rýchlejší. A zrazu zistila, že má na krku niečo iné: „Uvedomili sme si, že zbierame obrovské množstvo dát, s ktorými je tiež potrebné pracovať. A nestačí štandardný spôsob, teda urobiť si reporting alebo konkrétne zostavy v BI nástrojoch. Často sa potrebujeme na tie dáta pozrieť z kríža, na niečo úplne iné, než sme pôvodne mysleli. Potrebujeme za tým robiť analytiku a potrebujeme to robiť flexibilne.“
Firma preto komunikuje so slovenským startupom o implementácii jeho nástroja, ktorého cieľom je, aby sa ľudia na kľúčových pozíciách vedeli dostať v dátach hlbšie.
Analytika je nasadená aj v systéme na zber dát. „Aby som nešiel do technických detailov, zaoberá sa vyťažením strojov a komplexnejším pohľadom. Tie pohľady pozeráme aj v iných systémoch, ale tu nám umelá inteligencia môže pomôcť nájsť veci, ktoré v bežných tabuľkách nevidíme.“
Podstatné je špecifikum, ktoré sa na konferenciách často prehliada. „Nie sme sériová výroba, sme kusová výroba. Tie pravidlá, ako sa využívajú stroje, sú o niečo iné, než je bežné napríklad v automotive.“
Najdôležitejšie zistenie: Nasadzovať len tam, kde je problém
„Treba do toho investovať, treba v tom nechať nejaké zdroje, aby sme sa naučili. Ale je veľmi rozumné to nasadzovať iba tam, kde je reálny problém. Pretože veľa firiem sa popálilo a väčšina tých pilotov nakoniec skončí iba fázou pilotu. To je asi deväťdesiat percent.“
Inými slovami, otázka neznie, čo všetko s AI dokážeme. Otázka znie, aký problém ideme vyriešiť.
Zároveň firma berie aj neúspešné časti projektov ako zisk. „Beriem každý takýto projekt ako to, že sa niečo naučíme aj od dodávateľov. A často sa aj oni naučia niečo o našom use case.“ Práve preto si vyberá partnerov, ktorí sú otvorení spoločnému vývoju, a sama sa ponúka ako firma, na ktorej sa dá riešenie otestovať. „Väčšinou je to benefit pre obidve strany.“
Dáta, dôvera a šedá zóna
Téma, ktorú si žiadna výrobná firma nemôže odbiť, sú dáta: „Je to veľká téma, naozaj veľká téma. Nemyslím si, že je niekto, kto to má perfektne vymyslené.“
Základná logika firmy je jednoduchá. Dáta spracované v Európe, modely, ktoré sa na nich neučia, dobré zmluvy s dodávateľmi a zároveň dobré zmluvy dodávateľov s ich poskytovateľmi. Pri najcitlivejších dátach musí byť riziko najmenšie. Pri bežnej komunikácii je realita zložitejšia, keďže veľká časť z nej už dnes beží v cloudových riešeniach a v niektorých službách sa spracovanie ani nedá úplne vypnúť.
„Je to veľmi tenká hranica a často šedá zóna. Snažíme sa byť otvorení tomu, čo má zmysel, a zároveň si chrániť know-how. Tak ako sa kedysi budovala kyberbezpečnosť v podnikoch, tak sa hrozby drasticky rozšíria ďalej s kompetenciou jazykových modelov. Budeme potrebovať ľudí, ktorí tomu rozumejú.“
Kam to smeruje
„Dva mesiace je staré všetko,“ hovorí Ballon, keď reč príde na to, ako rýchlo sa vyvíjajú modely. Udržať krok je podľa neho ťažké aj pre výskumníkov, nieto pre človeka, ktorý má popri tom bežnú prácu.
Z dlhodobého hľadiska je ale predpoveď pokojná. „Celý ten trend pôjde tak, že to bude ako počítače a internet. Kde to bude mať všeobecný zmysel, tam to bude v bežných nástrojoch.“ Podobne ako pri prechode na Windows, pri smartfónoch alebo pri čomkoľvek inom, čo sa najprv zdalo nepohodlné a nakoniec to používali všetci.
Ako bude vyzerať práca s AI o pár rokov? „Odhadujem, že sa dostaneme do roviny toho, čo aj Microsoft nazýva kopilot. Niekto, kto sedí v kokpite a preberá jednoduché úlohy.“
To najdôležitejšie však nie je technológia. „Najdôležitejšie je, aby to ľudia boli schopní prijať a aby boli schopní experimentovať. Aby sa na úlohu pozreli tak, že otázka nie je, či to urobí za mňa AI, alebo či to urobím iba ja bez AI a nikdy ju nepoužijem. Otázka je, ako túto úlohu urobiť lepšie tak, aby som ja nerobil to, čo má robiť AI, a bol som ten, kto rozhodne.“
A realita? „Tá technológia ešte nedosahuje tú úžasnú kvalitu a na druhej strane ani ľudia ju nevedia úplne tak používať. Tých supermanov je zatiaľ stále málo. My sa snažíme byť pragmatickí a posúvať sa dopredu. To je podľa mňa jediná cesta. Vidíte ten prvý správny krok, tak ho urobíte.“
Hľadáte partnera na testovanie riešenia? ŠVEC GROUP je otvorený spolupráci s dodávateľmi a vývojármi, ktorí chcú svoje riešenie overiť v reálnej priemyselnej prevádzke. „Sme otvorení partnerstvám. Aj keď sa niečo vyvinie a je záujem to otestovať, nech sa nám ozvú a radi sa pozrieme, či to má zmysel pre obidve strany.“
