MI és Big Data - ezek a jövő trendjei a gyáriparban

A mesterséges intelligenciával felvértezett gépek működésének alapja, hogy környezetüket és feladataikat feltérképezve folyamatosan tanulnak. Egy ilyen rendszer egyre több, humán képességet igénylő feladatot képes ellátni, miközben kiküszöböli az emberi hibákat, növeli a hatékonyságot, ezáltal csökkenti a költségeket. Szükséges azonban felmérni, mi a cél – csupán ismételt folyamatok automatizálása vagy ember és gép együttműködésének fejlesztése. A fejlődésre mindenképpen szükség van, hiszen egyre nagyobb piaci igény mutatkozik nagy mértékben személyre szabott, magas minőségű, mégis gyorsan leszállított termékekre és szolgáltatásokra.

Az Ipar 4.0 újdonságaiba fektetni elsősorban a jövő biztosítását jelenti az ipari szereplők számára, de mindenki szeretne azonnali eredményeket is látni. Hamar megtérülő lehet például a gépi látási és érzékelési technológiák használata automatikus hibadetektálásra egy gyártósoron, a mérnöki munka támogatásához, vagy az összeszerelési folyamatok segítéséhez. Azonnali használata hasznosnak bizonyul továbbá az ipari berendezések prediktív karbantartásához vagy éppen a beszállítói láncok optimalizálására.

A hosszú távon versenyképes, egyre fejlődő mesterséges intelligenciát használó rendszerek azonban akkora mennyiségű adatot igényelnek és termelnek majd, az adathalmazok tárolásához és kezeléséhez pedig sokkal nagyobb léptékű infrastruktúra szükséges – ez a jelenség maga a Big Data.

Így érdemes

A mesterséges intelligencia integrálásában azok a vállalatok járnak az élen, akik mostanra már számos alapvető folyamatukat digitalizálták. A magas digitalizáltság jelentős adatgenerálási képességet jelent – a mesterséges intelligenciák működéséhez elengedhetetlen szenzorok százai által folyamatosan érzékelt adatok tárolása és valós idejű kezelése Big Data rendszert eredményez. Kulcsfontosságú továbbá a feladatalapú megközelítés. Mérlegelni kell, milyen alkalmazásban gazdaságos a mesterséges intelligencia alkalmazása, mennyire lehet bonyolult egy adott rendszer.

A mesterséges intelligencia beemelése komoly szervezettséget igényel. Az okos gépek mögött természetesen emberek állnak, akikből egyre többre lesz szükség. A mérnökökön és adatelemző tudósokon túl kellenek a rendszerek működését tolmácsoló, vezetőkkel és technológiai csapatokkal kommunikáló elemzők. Fontos a mesterséges intelligenciával kapcsolatos bizalom kiépítése és a technológiát minél jobban beépítő, kiaknázó és elfogadó vállalati kultúrák kialakítása, amelyek a korlátokat és kockázatokat is számításba veszik. Mindehhez a dolgozók oktatását is meg kell szervezni.

Rögös az út

A PwC könyvvizsgáló és gazdasági tanácsadó vállalat kutatása szerint a mesterséges intelligencia bevezetésének egyik legfőbb akadálya a hosszútávú befektetések megtérülésével kapcsolatos bizonytalanság, főleg a Big Data infrastruktúrát és a későbbi, esetleges ipari szabályozásokat illetően.

Jelentős hátráltató tényező a dolgozók és szakszervezetek részéről megfogalmazott aggályok, melyek szerint a mesterséges intelligencia elveszi az emberek munkáját. Jogos felvetés, hiszen a gépiesítés az első ipari forradalom óta így tesz, a mesterséges intelligenciában azonban megvan a potenciál a dolgozók kiváltása helyett azok képességeinek kiterjesztésére. További kockázatot jelentenek az egyre gyakoribb kibertámadások az okos gyárak összeköttetésben álló gépparkjai ellen — adta közre a Manufacturing Global.