Inteligenţa artificială: speranţă, campanii de promovare şi FOMO
Publicat la 22 septembrie 2022 în AI
Acum zece ani, când primeam cereri de informaţii despre proiectele bazate pe IA, ele erau determinate mai ales de campaniile de promovare sau FOMO. Când întrebam de ce se dorea investiţia în IA, răspunsurile cele mai frecvente erau „pentru că aşa mi-a cerut şeful”, „pentru că avem multe date” sau „pentru că pare un domeniu interesant”. Niciunul nu era un motiv deosebit de serios şi cu siguranţă nu justifica investiţia masivă pe care utilizările IA le-ar fi presupus la momentul respectiv.
Lucrurile se schimbă şi speranţa este factorul determinant în locul campaniilor de promovare sau „FOMO”. Clienţii nu mai întreabă dacă îi putem ajuta cu IA. Ne întreabă dacă îi putem ajuta cu întreţinerea preventivă, controlul calităţii sau optimizarea proceselor. Vin la noi cu o problemă pe care doresc să o rezolvăm. Adoptarea IA nu mai este un motiv sau un scop în sine, ci a devenit un „mijloc”.
Indiferent de domeniu – alimente şi băuturi, produse farmaceutice, componente electronice sau industria auto – scopul final este acelaşi: obţinerea unor produse fără defecte şi de calitate superioară la un cost scăzut, folosind mai puţină energie şi mai puţină muncă. Iar IA poate fi una dintr-o serie de soluţii pentru atingerea obiectivelor respective.
Trecut, prezent şi viitor
Atitudinea a evoluat şi la fel şi tehnologia. Deşi conceptul de IA există din 1957, utilizările timpurii erau nepractic de scumpe şi încete: dura o lună să se obţină rezultatele unui calcul simplu din cauza limitărilor capacităţii de procesare. Datorită progreselor din tehnologia mobilă, stocarea pe computer şi vitezele de procesare, în prezent calculele se pot face în câteva milisecunde, iar costurile au scăzut şi ele considerabil.
Chiar dacă giganţii tehnologici precum Amazon şi Google folosesc IA de ceva vreme, IA încă este la început în contextul industrial sau al fabricilor. Aş asemăna stadiul din ciclul său de viaţă cu cel al roboticii de acum 15 ani, când era nevoie de o diplomă în matematică pentru a controla un robot cu şase axe. Pentru a implementa sistemele pe bază de IA, este încă nevoie de experţi: trebuie să înţelegi ce faci, iar procesul îşi are rostul numai în utilizări de nişă, unde costurile de intrare pot fi justificate de avantaje.
IA pentru probleme invizibile
Mai este important de amintit că IA nu este un panaceu. În calitate de constructori de utilaje, oameni de ştiinţă şi ingineri, ne putem face vinovaţi că recurgem automat la tehnologie pentru răspunsuri, când soluţia mai directă este ceva mult mai simplu şi mai puţin sofisticat.Să luăm drept exemplu o piesă de conveier care este stricată şi îndoită. Este o problemă de inginerie, care poate fi identificată şi rezolvată folosind o soluţie mecanică tradiţională. Problemele mai puţin evidente şi intermitente - de exemplu cele care se manifestă prin microblocaje – sunt cele unde IA poate fi utilă.
Rezolvarea cu IA a problemelor în practică
Iată un exemplu real: am fost chemaţi în ajutor de un client din industria auto care avea probleme cu microblocajele. După ce am făcut o scanare a datelor, am efectuat o „verificare a stării”. Acest lucru a presupus conectarea unor sonde la utilaj pentru a crea imagini ale semnalelor generate, în scopul de a stabili ce se întâmpla faţă de ce ar fi trebuit să se întâmple. Apoi am creat un experiment pentru a identifica cu precizie cauzele de bază. Acest lucru ne-a permis să identificăm şi să rezolvăm circa zece probleme. Una care mi-a rămas în minte era defectarea unui senzor: unul dintre senzorii pe care îi monitorizam nu părea să funcţioneze. Când i-am cerut clientului să verifice, exista un conector defect. Am mai identificat şi câteva probleme de programare, inclusiv o eroare logică replicată în multe utilaje din unitate, care apoi a putut fi rezolvată. Una peste alta, s-au economisit zeci de mii de euro în rebuturi şi s-au redus timpii morţi cu 50%, ceea ce s-a tradus într-un timp de producţie suplimentar de patru ore pe lună.
Într-un alt exemplu de utilizare, în prezent lucrăm cu un client din industria alimentară pentru a spori integritatea sigilării. Aplicând o soluţie IA la operaţiunea de sigilare, vom creşte durata de depozitare la raft cu câteva zile şi vom minimiza apariţia sigiliilor defecte, eliminând astfel riscul respingerii unui lot întreg de către clienţii din vânzarea cu amănuntul.
Colectare, analiză şi utilizare
Majoritatea proiectelor de până acum au implementat controlerul IA de la OMRON – soluţia de IA de talie mondială care operează la nivel „edge” (cu hardware bazat pe Sysmac NY5 IPC şi NX7 CPU). Acest controler recunoaşte tiparele bazate pe datele de proces colectate direct de pe linia de producţie. Este integrat în platforma noastră de control Sysmac pentru fabrici, ceea ce înseamnă că se poate folosi direct în utilaj, pentru a împiedica pierderea eficienţei.
Cu exemple ca acestea şi IA fiind un subiect atât de fierbinte în presă, ar fi uşor să se presupună că orice activitate de producţie apelează la IA, dar de fapt nu este deloc aşa. Exemplele de utilizare a IA în fabrici sunt puţine şi rare, iar proiectele se bazează masiv pe cunoştinţele de specialitate ale furnizorului tehnologiei. În alţi zece ani, lucrurile vor sta altfel. Se vor dezvolta instrumente care vor face IA mult mai accesibilă şi mai uşor de utilizat, ceea ce le va permite producătorilor să ia în stăpânire IA şi să o folosească.
Citiţi mai multe despre serviciile OMRON privind ştiinţa datelor