Hogyan segít a munkaerőhiányon a virtuális valóság?

– VR (virtual reality, virtuális valóság) oktató platformot dolgozott ki a Bay Zoltán Kutatóintézet. Mint említette, ezzel a megoldással azt a munkavállalót is be lehet tanítani, aki még az adott ország nyelvét sem beszéli, ami tagadhatatlanul aktuális fejlesztésnek tűnik a feszített munkaerőpiacon. Mit tud ez a rendszer?
– A VR oktató platform alkalmazása elsősorban nagy értékű berendezések üzemeltetésének és karbantartatásának képzésére, vagy veszélyes munkaközegben dolgozók oktatására alkalmazható a leghatékonyabban. Segítségével a munkavállalók előre begyakorolhatnak munkafolyamatokat, felkészülhetnek több eshetőségre, váratlan eseményekre, helyismeretet szerezhetnek. Mindezt biztonságosan, veszélyhelyzet nélkül, növelve a személyzet tapasztalatát és nem veszélyeztetve a költséges berendezések állapotát. A virtuális valóság alapú oktató rendszer segítségével a munkáltató olyan eszközt kap kézhez, amivel biztonságosan és hatékonyan végezhető el a munkavállalók képzése, legyen szó új munkavállalók kiképzéséről, meglévő alkalmazottak át- vagy továbbképzéséről, időszakos tréningekről vagy egyéb célú oktatásról. A VR platform egy többszenzoros, komplex szoftver- és hardverrendszer, amely a felhasználó teljes testének mozgását képes lekövetni magas fokú, immerzív élmény biztosítása mellett. Biztosítja tetszőleges méretű terek bejárhatóságát a felhasználó testének mozgásával vezérelve. Lehetőség van különböző objektumokkal végzett interakciókra kontrollerek nélkül, valósághű módon. Ha a munkáltató igényli, az oktató rendszer nyelve megváltoztatható, ezzel támogatva a több nyelvű környezetben is a hatékony képzést és oktatást. A képzési tananyagok fordítása megegyezés tárgyát képezi. A VR oktató rendszer egy adott nyelvre való kifejlesztése után a további nyelvek implementálása már nem igényel jelentős fejlesztést, viszont segítségével megtöbbszörözhető az oktatásba bevonható munkavállalók száma.

– A Bay Zoltán Kutatóintézet milyen kutatásokban érzékeli, hogy a gépi látás egyre nagyobb szeletet kér magának a K+F területen és a gyártástechnológiában? Milyen perspektívája van mindennek az autóiparban?
– A gépi látás exponenciálisan növekvő teret kap az autóiparban, hiszen a forgalmi helyzetek megértése – ezáltal az önvezető autók forradalma – elsősorban vizuális információn alapszik. Az elsődleges hajtóerőt az egyre komolyabb funkciókkal bíró vezetéstámogató rendszerek, illetve az önvezetést lehetővé tevő technológiák szolgáltatják. Az ilyen funkciók megvalósításához szükséges szenzorok között kiemelt fontosságú a gépi látás, mivel az autó környezetéről annak segítségével szerezhető meg a legtöbb információ, hiszen a teljes közlekedési környezet az emberi látásra lett alapozva. Ez komoly akceleráció a gépi látás kutatás-fejlesztése irányában, ezért látható, hogy a technológia rendkívül gyorsan fejlődik. Ez magával hozza, hogy az autóipar – mint a technológiát, hardvereket fejlesztő húzóágazat – teremti meg a lehetőségét, hogy a gépi látás más területeken, mint a mobilpiac, biztonságtechnikai piac, is alkalmazható legyen. A gyártástechnológiában elsősorban a minőségbiztosítás és gyártósori automatizálás területén van a legnagyobb igény a gépi látás alkalmazására. Fontos lépése a minőségellenőrzésnek az adott alkatrészek vizuális ellenőrzése, amely történhet emberi beavatkozással, szemrevételezéssel, de egyre több helyen gépi látási megoldást alkalmaznak, hiszen azok objektív, időben folytonos minőségű, megbízható eredményt adnak, ráadásul a látható fény tartományán kívül, több modalitást egyesítve az emberi lehetőségeket messze túlszárnyaló megoldás születik. Alkalmazásukkal munkaerő szabadítható fel, melyek a termelés más, emberi tevékenységet feltétlenül igénylő fázisaiba helyezhető át.

– A pódiumbeszélgetés résztvevőinek nem volt igazi válaszuk arra, hogy a nagy OEM-ekhez hogyan csatlakozhatnak ipar 4.0 megoldásokkal a kis kkv-k, hogy válhatnak részeseivé az értékláncuknak. A házi innovatív megoldások, kis magyar cégek, startupok hogyan érik el a nagyvállalati világot, a gyártókat, de akár az IT-szektor vezető cégeit?
– Többek közt az OEM-kkv viszony javítása az egyik célja az ellátási lánc-digitalizációnak. Ennek érdekében EU-finanszírozott projektek – például Autogration, Digicor – dolgoznak olyan platformok létrehozásán, amelyek segítségével az OEM-ek követelményeit egyedül kielégíteni nem képes kkv-k kollaborációs lehetőségeit javítják ipar 4.0 technológiák – például M2M, IoT, BigData, blockchain – segítségével. Itt központi gondolat az OEM-ek dinamikus ellátási láncainak a létrehozása. Ennek lényege, hogy az OEM-ek változó igényeit változó összetételű beszállítói hálózat elégítse ki. Az ellátási láncok tagjaivá válásnak olyan kritériumai vannak, melyek biztosítása érdekében a kkv-k érdeke a saját rendszereik korszerűsítése az ellátási lánc digitalizálásától függetlenül is. A Bay a kkv-k gyártórendszereinek digitalizálásában-, az ezáltal létrejövő digitális ikerpárokon való szimulációs vizsgálatok kidolgozásában-, végső soron a gyártórendszerek optimalizálásában tudja segíteni a kkv-ket az OEM-ekhez való csatlakozásuk előkészítése érdekében.

– A Bay Zoltán Kutatóintézet és a Magyar Suzuki négyéves, négy területre kiterjedő K+F projektet visz, melynek keretében többek közt lézerrobotok hálózatba kapcsolását és logisztikai kihívásait menedzselik. Hol tart ez a munka?
– A robotok hálózatba kötésével kapcsolatos projekt elsődleges célja az autógyártásban használt robotok, robotizált karosszéria hegesztősor és a mérnöki tervező rendszerek egységes információs rendszerbe kötése és az integrált adatáramlás megvalósítása. Ebben a feladatban lehetőségünk van megismerni az autó karosszériagyártásban alkalmazott technológiákat, különös tekintettel a működtetésükhöz szükséges informatikai háttérre, a megfelelő adattovábbítási módszerekre és a tervezésben használt mérnöki szoftvereke. Ezen területek megismerésével, illetve ezek egységes informatikai rendszerbe történő integrálásával olyan – az autóipar szempontjából – jelentős szakmai tudásra teszünk szert, amely később más, gyártással kapcsolatos informatikai fejlesztésekhez is jó kiindulási alap lehet, illetve ez a tevékenység további ipar 4.0 jellegű feladatban is felhasználható lesz.