Naj se industrija osredotoča na stroje ali ljudi?

Objavljeno: 26.1.2021 | Avtor: Miran Varga | Kategorija: Monitor Pro | Revija: Februar 2021

Za človeštvom je leto korenitih sprememb, ki se bodo nadaljevale tudi letos. Podjetja in posamezniki smo morali najti načine, kako zanesljivo in varno delati od doma. Tam, kjer je to seveda mogoče. Še največ izzivov, povezanih z zagotavljanjem zdravstvene varnosti, so imela industrijska okolja oziroma proizvodna podjetja. Le redko kje tovarne delujejo brez ljudi. Medtem ko je dajanje ukazov stroju še/že izvedljivo na daljavo, so zalaganje stroja z materialom, njegovo prilagajanje in vzdrževanje (vsaj za zdaj še) tesno povezani s prisotnostjo človeka. Tovarne brez ljudi so torej predvsem teoretični koncept.

Si jih sploh želimo? Mogoče lastniki kapitala, pa še ti bi se verjetno hitro premislili ob ogledu številk, povezanih z višino naložbe v vsaj približno pametno avtonomno tovarno. Preprosto nismo še tam. Tehnologija mora narediti še prenekateri korak. Tudi preskok.

Napredek je sicer očiten. Samoučeči se stroji so naslednji korak razvoja. A kot bo potrdil vsakdo, ki je že imel opravka z usposabljanjem algoritma strojnega učenja, je za normalizacijo in označevanje podatkov potrebno veliko njihove predhodne obdelave, preden jih je mogoče uporabiti za kakovostno usposabljanje/učenje. Že zaradi tega je (proizvodnim) podjetjem strojno učenje težko izvajati, saj navadno vendarle (še) nimajo gora prečiščenih in obdelanih podatkov, na katerih bi se umetna inteligenca lahko učila.

Digitalizacija poslovanja, napredna avtomatizacija in Industrija 5.0 niso stvari, ki bi jih lahko naročili pri najboljšem ponudniku. Zahtevajo namreč podatke in znanje ljudi. Proizvodna podjetja pa, vsaj za zdaj, zvečine še ne zaposlujejo podatkovnih znanstvenikov.

Vse bolj je sicer glasna skupina strokovnjakov, ki zagovarja uvedbo nenadzorovanega učenja za umetno inteligenco. V tem primeru se podatki iz naprave (beri: stroja) pošljejo algoritmu umetne inteligence brez človeškega posredovanja. Strojno učenje v nadaljevanju zelo hitro zazna vzorce običajne uporabe in nato spremlja nenavadne vzorce (beri: odstopanja), ki presegajo prednastavljeni prag posameznega parametra in prožijo alarm(e). A tudi v takem primeru, ob predpostavki, da stroj deluje optimalno, gre lahko kaj narobe – in se nato algoritem nauči, da je neko za nas sicer neželeno vedenje ali rezultat normalen. In imamo težave. Te pa se, vsaj v primeru industrije, kaj hitro merijo s pet-, šest- in z večmestnimi številkami.

Prav zato je teženje k absolutni avtomatizaciji v industriji po mojem zgrešeno. Veliko bolj pragmatičen in smotrn se mi zdi koncept Industrije 5.0, ki v proizvodnih okoljih še vedno ohranja ljudi, stroje in robote pa jim daje za sodelavce. In to brez posebnih vmesnikov, ki bi povezali človeške možgane s strojem, saj so se ti sposobni (na)učiti več ključnih opravil, posebej na tekočih trakovih, pri sestavljanju in pakiranju izdelkov. Roboti pa bodo v vsega nekaj letih postali tudi naši pisarniški sodelavci! No, sicer gre za programske robote, a kaj hitro bodo prevzeli izvajanje jasno strukturiranih in ponavljajočih se nalog. Zakaj bi te opravljal človek, če se lahko posveti bolj kreativnim izzivom?

Naroči se na redna tedenska ali mesečna obvestila o novih prispevkih na naši spletni strani!
Prijava

Komentirajo lahko le prijavljeni uporabniki