FORUM AUTOMATIZACE: Jak k automatizaci přidáme inteligenci?

Hosté diskuze:

Martin Hriško, 24 VISION (https://www.linkedin.com/in/martin-hrisko-761182b7/)

Jiří Holoubek, SPČR (https://www.linkedin.com/in/jirikholoubek/)

Lukáš Ptoszek, Unikie (https://www.linkedin.com/in/luk%C3%A1%C5%A1-ptoszek-00517812b/

Peter Bilik, Anasoft (https://www.linkedin.com/in/bilik-peter-a35b576/)

Tomáš Mandys, Pantek (https://www.linkedin.com/in/tom%C3%A1%C5%A1-mandys-281a4a3/)

Jak byste definovali pojem inteligentní automatizace?

Martin Hriško: Pokusím se na otázku odpovědět z hlediska toho, čím se zabývá naše firma, což je hodnocení kvality. Pro nás jde v rámci výroby o poslední článek, kdy jsme schopni vizuálně sledovat výrobek, zda má, či nemá vady. To je základní zpětná vazba, kterou automatizace může dostat, tím do ní vkládáme inteligenci a jsme schopni zpětně do výrobního procesu začlenit změny či úpravy a takto jsme v reálném čase schopni rozhodovat pro každý vyrobený výrobek. Z našeho pohledu tedy jde o co nejrychlejší zpětnou vazbu, tak aby byla výrobní linka schopna okamžitě reagovat.

Lukáš Ptoszek: Inteligence v automatizaci je o spojení všech zdrojů dat do jednoho celku, který vám umožní inteligentní rozhodování – ať už ho necháte člověku, nebo stroji. Pro nás jde o spojení všech možných zdrojů dat z celého procesu v rámci celého podniku.

Peter Bilik: Pro nás má inteligentní automatizace význam ve spojitosti s tím, že mluvíme o systému složeného z kybernetické části a výstupního zařízení. Kybernetická část/počítač připojený do sítě začíná mít kognitivní schopnosti, které byly až donedávna přisuzovány pouze lidem. Na druhé strany rozšiřováním schopností počítače vzniká něco, čemu říkáme rozšířená inteligence – jakési spojení lidské inteligence s něčím, co už díky moderním senzorům a výkonu počítačů umožní vyšší úroveň inteligence, které dosud měly výrobní přístroje a zařízení.

Tomáš Mandys: Já osobně spíše na problém nazírám ne jako na inteligentní automatizací, ale jako na automatizaci s inteligencí. O automatizaci se už léta tvrdí, že nic nového nevymyslíme a neuděláme, ale ve chvíli, kdy k ní přidáme lidskou uživatelskou inteligenci nebo strojové učení, neuronové sítě, zkrátka něco navíc, aby výsledek a jeho komplexnost přidala uživateli něco navíc, aby to bylo na první dobrou vidět.

Jiří Holoubek: Co se týká automatizace, my jsme už před nějakými 15 lety na strojírenském veletrhu diskutovali o tom, kde je rozdíl mezi tou klasickou a pokročilou automatizací, jak jsme tomu tenkrát říkali. V této fázi ovšem, když se bavíme o inteligentní automatizaci, mi vyvstane jakési spojení s komplexitou celého systému. Jednotné integrované operační prostředí, které v sobě má prvky automatizace, kterou známe a rozvíjíme už několik desítek let. Vyzdvihl bych komplexitu s interoperabilním zařízením či systémem; to je důležité. I tam se může automatizace projevit i u stávajících systémů. Za mě je to jednoznačně jednotné prostředí, jehož jednou součástí je automatizace, a které umí komunikovat s ostatními systémy, které ve firmě jsou.

Samostatnou a velkou otázkou jsou také jednotlivé procesy ve firmách. Řada firem, které uvažují o automatizaci nemusí být v procesech na tento krok připravena. Jaký je váš názor na tuto problematiku? Jak si ve firmách udělat pořádek v procesech ještě před startem automatizačních snah?

Jiří Holoubek: Na stejné téma jsme si tady povídali včera. V příspěvku jsme diskutovali o tom, jaká data vůbec projektujeme. Dospěli jsme k tomu, že je vlastně specifikovat procesy, ale než to uděláme, měla by si firma udělat jasno ve své vlastní vizi. Co chce dělat, kam chce směřovat. Teprve potom by mohla uvažovat o procesech, které povedou k naplnění vize, a až poté by měla řešit data a zdroje dat, které postupně pomohou naplňovat procesy. Pokud začneme se zdroji dat, na něž „znásilníme“ nějaké procesy, nějaký výsledek možná vyjde. Jde ale o nesprávnou chronologii. Pokud si firma nejdříve udělá jasno ve svých vizích a cílech, uzpůsobí jim procesy a teprve poté na jejich základě bude definovat data, software či hardware k tomu, aby je mohla naplňovat, to je podle mě správná cesta.

Obracím se nyní na řečníky z řad zástupců firem. Jak velký nepořádek mají současně české či slovenské výrobní podniky v datech? Co můžete udělat pro to, abyste firmám pomohli pochopit, jak s nimi pracovat správně?

Tomáš Mandys: Ruku na srdce, nepořádek v určitém směru najdeme každý i u vlastního prahu – tu větší, tu menší. Snažíme se u každého nového i stávajícího zákazníka nenabízet konkrétní software, spíše se snažíme nasazovat na konkrétní řešení problému, nebo zákazníka dotlačit, aby šel cestou třetí strany, která mu nabídne analýzu, nebo aby si sami prošli, co chtějí udělat, co by chtěli vidět na konci celé té cesty, aby ve finále třeba nezjistili, že samotná cesta nikdy neskončí. Víme, že taková má jen počátek, ale žádný konečný cíl, jen dílčí cíle, které se neustále mění. Pokud tohle firma neudělá, je velice těžké jí cokoli dodávat. Existují tací, co vám nabídnou cokoli na cokoli, ale s takovým zákazníkem se velmi obtížně pracuje a zpravidla se loučíte po prvním obchodu s tím, že není spokojená jedna ani druhá strana. Bude to tedy i na nás, abychom firmy více tlačili do toho, aby lépe specifikovaly svoje požadavky.

Přidám možná k této otázce ještě jednu podotázku. Co od takové firmy, do které přicházíte, vlastně jako dodavatelé potřebujete? Jak vám můžou zákazníci vyjít naproti, aby byla spolupráce doopravdy přínosná? 

Peter Bilik: Hned první, co mě napadlo, je odhodlání. Protože jakákoli automatizace či digitalizace s sebou přinese výzvy. Proto je dobré, když jsou procesy dobře zmapované a přesně definované. Narážíme ne až tak na nepořádek v datech, ale spíše na to, že mnoho firem sbírá data vlastními systémy. Pro nás je důležité, jak má firma definována pravidla a jak se následně dodržují. Velkým impulsem je právě odhodlání firmy, rozhodnutí jít do digitalizace. ¨

Lukáš Ptoszek: To podstatné bylo asi již řečeno, pokud máte partnera, který digitalizovat nechce, nic neuděláte. Pokud máte uživatele, operátory systému, který implementuje, znám případy, kdy se ani nevyužívá potenciál automatizace naplno. Uživatelské nastavení je použitelné lehce, ale je to na konkrétních osobách. 

Martin Hriško: Zase se na to podívám z našeho konkrétního pohledu. My hodně pracujeme v automotive, tam jsou data naprosto validním nástrojem. Na druhou stranu je získávání dat slabým místem. Dodávají je operátoři linek a může se stát, že data zapíše nesprávně. I nechtěně do procesu zanese chybu, zapojuje se subjektivně. I to byl jeden z důvodů, proč nám dávalo smysl nasadit do oblasti kontroly umělou inteligenci. Po nasazení totiž podává naprosto jasné a konzistentní výsledky. Pokud je management správně nadšený a jednoznačně podpoří nahrání výsledků do štítků ke každému produktu, takže pokud bude vykazována chyba, bude výrobek posílán na opakované testy tak dlouho, než bude zcela v pořádku. To je pro data velkým přínosem. Data se určitě vyplatí sbírat a vyhodnocovat; výsledky jsou pro management často překvapivé, zejména v porovnání s dobou před nasazením. Objevují se i vady, které dříve nebyly vůbec zaznamenány, nevyhodnoceny. Souhlasím se všemi názory kolegů, které už zazněly, a vyzdvihl bych dodržování pravidel, které se na výrobní lince nasadí a zavedou.

Kde je případně skrytý potenciál v automatizaci v ČR a na Slovensku? Často se mluví, že ještě máme velké mezery, když přijde na malé a střední podniky. Troufnete si vyjmenovat největší bariéry v nasazování automatizace právě v těchto typech firem? Je to časová náročnost, obavy z finanční zátěže, neochota k dotačním programům?

Jiří Holoubek: S malými a středními podniky se setkávám celkem často. Neřekl bych, že u všech se projevují bariéry, které jste zmínil. Jsou firmy, které jsou naprosto excelentní, sbírají slušná ocenění při nasazování prvků Průmyslu 4.0, dynamicky se rozvíjejí aj. Největším problémem jsou velmi rychle se rozevírající nůžky mezi těmi, kteří měli chuť a odhodlání, jak zmínil kolega, naskočit na vlnu digitální transformace, a uvědomit si, že přes konzultanta, který nabízí provést všechno na klíč, to pravděpodobně nepůjde. Že je nutné „odmakat“ celý proces uvnitř firmy, vyčlenit si prostor nejen kapacitní, ale i finanční. Tyto firmy jsou velice dynamické, využívají toho, že nejsou součástí nadnárodní korporace, kde jsou rozhodovací mechanismy časově náročné. Bohužel i v top managementu přežívá konzervativní názor spjatý někdy s rokem 2018, 2019, kdy se malým a středním podnikům opravdu výrazně dařilo a razilo se heslo: Pokladnička je plná, proč bychom investovali a přemýšleli o dalším rozvoji? Ale díky velkým firmám z automotive či strojírenství, které mají v subdodavatelském řetězci firmy ze sféry malých a středních podniků, jsou nuceni k tomu, aby na vlnu digitální transformace naskočily a otevřely se digitálnímu okolí. Pokud to udělají, musí provést i u sebe kroky, které tento proces podpoří, budou směřovat k definici nových procesů a datové obměně, která nastaví. Paušálně se nedá říci, že všechny malé a střední firmy jsou na tom špatně; existují bezvadní zástupci z této oblasti, kteří dokážou reagovat na poptávku v řádu dní! Dokážou změnit své plány, využívají i principy samoučení či umělé inteligence. Ale samozřejmě, je i řada těch, které nepřekročí vlastní práh a je těžké jakkoli vysvětlovat, že doba k zahájení transformace už dávno nastala. Zcela otevřeně o tom mluví snad 20–30 % těchto firem: Zatím to pro nás není téma. To ale bohužel už dávno není pravda. 

Proč by tedy majitelé, ať staří či mladí, měli do digitalizace a moderních technologií investovat?

Martin Hriško: Možná si dovolím trochu filozofovat. V malých a středních podnicích je podle mého názoru řada procesů řízena ne tak daty jako spíše intuicí a zkušeností, znalostmi lidí, kteří jsou u zdroje ve výrobě konkrétního výrobku. Mají znalosti, umějí reagovat na změny, vědí, co kdy dělat. Automatizace a digitalizace s sebou nese transfer znalostí jinam. Totiž ve chvíli, kdy vám odejde tento zkušený pracovník, ať do důchodu, s úrazem, nemocí či za lepší nabídkou, odejde vám znalost a zkušenost. Pokud máte dobře zmapované veškeré výrobní procesy, postupy, receptury, všechno životně důležité pro přežití firmy, pokud máte všechny tyto náležitosti digitalizované či automatizované, kritický lidský faktor pro vás nepředstavuje ohrožení. Pokud to nemáte, know-how se ztratí, s ní pak se klidně může ztratit i firma. Digitalizovat a automatizovat znamená i nebýt závislý na lidském faktoru.

Peter Bilik: Souhlasím a možná bych tuto myšlenku ještě rozšířil. Know-how je jedna věc, druhá věc je celé naše 21. století, internet a veškeré další věci. Tlak spotřebitele je na co nejrychlejší dodávky. Tlak trhu na výrobní podniky nesmírně doléhá. Tlak na rychlost materiálového toku je vyšší než v minulosti. Rychlejšího materiálního toku docílíme tím, že zrychlíme i informační tok. V digitalizované formě dokáží informace téct mnohem rychleji. Pokud si ve výrobě informace vyměňujeme pomocí očního kontaktu a gest, například pokud potřebujeme přivézt materiál na vysokozdvižném vozíku, jde o strašně moc promarněného času. Pokud je proces digitalizovaný, probíhá v podstatě na úrovni rychlosti světla, což je neporovnatelné. I to je v digitalizaci velmi důležité.

Které technologie nyní nejvíce ovlivňují výrobu? Nabízí se vrátit se zpět k inteligenci, ideálně té umělé. Je to hlavní trend, který mění průmysl?

Martin Hriško: Vztáhnu to zase na naše zákazníky. Pohybujeme se v sektoru, který je hodně sériový. Pro nás existuje předpoklad toho, že našim zákazníkem bude i malá firma, musí ale výrobky vyrábět v sériích. Z pohledu nasazení neuronových sítí s analýzou obrazu nemá smysl nasazovat v malých sériích, protože proces nasazení není úplně jednoduchý a vyžaduje hlavně čas. Takže když má zákazník statisícové série výrobků, existuje technologie, která odvede velký kus práce. Máme i srovnání, jak úspěšně jde porovnat práci operátora, který má dělat stejnou práci, a kontrolu přes AI. Naprosto perfektně vidíte obrovský rozdíl mezi prací člověka a stroje. Tipnete si, kolika násobná je úspěšnost nasazení stroje? Je to zhruba desetinásobek. Jedná se o obrovský skok, když dneska vizuálně kontroluje člověk a po nasazení stroje. Stroj pracuje v reálném čase, je schopen provádět více analýz najednou, respektuje výrobní takt. Za tři vteřiny je schopen zkontrolovat to, co operátorovi trvá třeba půl minuty. Z našeho pohledu je důležité, že výsledky jsou ověřitelné. Často je nutné kontrolovat výrobky, které se např. podílí na bezpečnosti vozidla či čehokoli. I to je oblast, která tvoří bariéru v nasazení AI do produkce. Malé ani velké firmy umělé inteligenci stále moc nevěří. Přesvědčí je až perfektní výsledky, velké zátěžové testy, na jejichž výsledcích je perfektně ilustrováno, o kolik se případná detekce vad zlepší. Systémy jsou opravdu přínosné, je třeba posilovat důvěru v ně a na základě výsledků referovat o jejich významu.

Hodně se nyní bavíme o technologiích, ale rád bych se zastavil raději u lidí. Nové technologie – a to se doufám shodneme – neberou lidem práci. Ale docela zásadně mění pohled na jejich kompetence. Jaké lidi bude potřebovat průmysl s inteligentní automatizací?

Martin Hriško: Možná bych zase uvedl příklad z USA, kde jsme nasadili kontrolu receptury pro temperování skel. Firma měla velmi dobře poskládanou výrobní linku, měla optickou kontrolu kvality, vstupní data z ERP systému, z MES systému, vstupní parametry temperovací pece a výstupní kvality výrobku. Tato data byla sbírána asi po dobu 13 měsíců, ale nic s nimi nedělali. Podívali se na ně až naši datoví analytici a společně se zapojením algoritmů AI jsme přišli na optimalizaci procesů. Temperovací pec byla nastavena tak, aby se kvalita výsledného produktu zvýšila z 81 % na 96 %. V podstatě jsme výsledky zpřístupnili všem operátorům, a to, co kdysi uměl jeden člověk, mistr pece, znalo naráz dvacet lidí dané fabriky. Kompetence pro provoz, pokud už je AI implementována, se nemění, ale je potřeba mít lidi odhodlané, kteří tomu budou věřit.

Peter Bilik: Možná bych tento postřeh ještě doplnil o to, že člověk bude stále více schopný vnímat věci v kontextu. AI je stále úzce specializovaná a nějakou dobu tak i zůstane. Průlom ale zcela jistě přijde dříve, než všichni čekáme. Myslím si, že se zvýší důraz na to, aby lidé dokázali vnímat věci a procesy v kontextu. Hovoří se o tzv. post-profesní době. Vzniknou para-profesionálové, lidé, kteří dokáží spolupracovat s prvky či nástroji AI a dokážou je dobře ovládat. Pak už je jedno, zda jde o pec či polohovací zařízení. Pokud by lidé měli mít nějaké dovednosti, na důležitosti bude nabývat odolnosti vůči změnám, schopnost iniciativy, kreativita. Bude třeba vnímat věci v širokém kontextu, takže možná bude třeba rozumět více věcem najednou. Úzce specializovaní profesionálové nebudou co nevidět až tak potřební.

Lukáš Ptoszek: Možná kolegu doplním a všem se dopředu omluvím, protože požadavky na dnešní lidi se mění tak dramaticky rychle, že je jen obtížné pak někoho sehnat. Roste nárok na všeobecnější a komplexnější znalosti. Úzkoprofiloví specialisté budou pomalu odpadat, případně se budou úžeji profilovat až na místě, v dané firmě, u konkrétního problému. Jestli nám takové odborníky dokáže české školství do budoucna vyprodukovat, to asi není otázka na nás. Ocenili bychom to, pokud o někom takovém víte, dejte mi vědět – pár jich osobně najmu!

Jiří Holoubek: To, o co se tady možná 15 let snažíme, je přitáhnout studenty k technickým oborům. Neříkám, že jde o úplně marnou snahu, časem se i něco takového podaří. Vesměs jde ale o studenty, kteří jsou již během bakalářského studia „rozebráni“ firmami, zpracovávají pro ně pak diplomové práce či doktorandské studium. To je na dlouhé lokte. Spíše bych se zastavil u toho, zda odborníci jsou opravdu na vymření a nebudou. Myslím, že komplexní know-how firmy, jakási základní technická a technologická znalost, je velmi důležitá, ale musí být doprovázena digitálními kompetencemi. Datoví analytici jsou samostatná skupina, ale vždycky se trochu osypu, když vidím, že firmy či personální útvary vypisují pracovní pozice s jednotným názvem – IT specialista. A přitom mimoděk i předpokládají, že mají i technickou dovednost. To je velký omyl a tyto znalosti je pak nutné rozvíjet ve firmě. My se v maximální možné míře snažíme i ve vnitrofiremním vzdělávání orientovat na datové digitální dovednosti ale pro konkrétní pracovní pozici. Není zapotřebí, aby byl člověk datovým analytikem na pozici v konstrukci či logistice. Ale samozřejmě musí mít dovednosti, které jsou důležité pro konkrétní pracovní zařazení. V každém případě se ukazuje, že je to úspěšné, pokud se podaří spolupráce se školami, najít a specifikovat dovednosti pro pár úrovní ve firmě a na místě tyto zájemce dovzdělat v oboru digitální gramotnosti či digitalizace. Pak to má smysl: know-how ve firmách zůstává. Malé a střední podniky, aniž bych se jich chtěl zastávat, které budují jakési ontologické sklady znalostí ve firmách, jsou schopny např. kontrolu částí konstrukčních prací zajistit AI. Neopomíjejme znalost kontextu firmu, technickou a technologickou, ta je určitě potřeba.

Peter Bilik: A to je právě další věc, stále hovoříme o lidech, kteří na strojích pracují, ale další výraznou skupinou jsou i tvůrcové systémů. I náplň práce těchto odborníků se dramaticky změní. Tvůrcové digitálních informačních systémů budou muset přistupovat jinak ke své práci a budou muset disponovat širokým portfoliem znalostí.

Martin Hriško: Já možná ještě navážu na myšlenku, zda stroje lidem vezmou práci. My míříme k odstranění těžké, namáhavé, rutinní práce. To je ideální nástroj, protože když si představíte, že máte za směnu kontrolovat tisíce výrobků, jde o neskutečně namáhavou práci. Ne tak možná na manipulaci s materiálem, ale na kontrolu samotnou, jde o velkou psychickou zátěž. Kvalitář, který na lince působí, je tam pořád přítomný, protože AI se učí a má svého učitele. I znalosti do ní někdo musí „nalít“. Pokud se podíváme na profil pracovního trhu, v ČR je nedostatek zaměstnanců, výrazný podstav a jejich shánění je komplikovaný proces. Člověk tak bude mít vždy nadřazenou pozici vůči AI, musí stroje naučit, co mají dělat, případně je i kontrolovat. Lidí je málo, takže jestli je jeden odborník na čtyři linky s AI, je to pro firmu přínos.

Velkým motivem všech diskusí, které v letošním roce vedu je nutnost investic i v době, kdy tomu trh nepřeje. Proč by se nemělo od investic směrem do automatizace – ideálně inteligentní – ustupovat? Co se stane, když teď firmy na rok či dva tuto cestu opustí?

Jiří Holoubek: Za sebe i spolky, ve který se snažím působit, v maximálně možné míře argumentujeme, že bohužel platí staré a dobré: Kdo chvíli stál… To, jakým způsobem firmy aačaly vyhledávat nové obchodní modely, jak se začaly zajímat o distribuovanou výroby či jak velmi rychle kustomizovat produkty, zvyšovat kvalitu díky moderním technologiím, monitoringu kvality, které až donedávna platily jako výsada nadnárodních automobilek. Tyhle firmy mají šanci přežít. Ty, které to v dalších letech nevyslyší, bude to už mít katastrofické následky. I když jsou v současnosti peníze drahé, lze najít cestu a postavit digitální transformaci na bázi vlaštovčího hnízda. Důležité je dbát na interoperabilitu procesu. Dva roky vypustit investice či úvahy o digitální transformaci je smrtelná doba a firmy budou přežívat velice těžko, nebo nepřežijí vůbec.

Tomáš Mandys: K tomu moc není co dodat, jen bych zdůraznil, že není nic horšího než šetřit na důležitých věcech. Jak firma může zjistit, které věci jsou pro ni důležité, pokud nemá takovou otázku podloženou daty? Minulý týden jsme se účastnili větší debaty, kde padla zajímavá myšlenka, že ještě před pěti lety byly projekty, které monitorovaly energie, házeny do koše se slovy: Proč bychom to proboha měli mapovat? Návratnost 5, 8, 10 let? Tak to vůbec nebudeme realizovat! Jsme opět na stejném místě, akorát o pět, osm let dále a spoustu projektů házíme do koše s tím, že nemají návratnost. Digitalizace je cesta, jak zjistit, optimalizovat a ve finále i ušetřit.

Peter Bilik: Setkávám se s firmami, které chtějí digitalizovat a jsou v této snaze úspěšné. Nás pohání úspěch těchto společností, které se posouvají dopředu, a jsou na tom násobně lépe než před lety. To jsou úspěšné příběhy, které nám pomáhají přesvědčovat ostatní. Ti, kteří nechtějí tyto úspěchy vidět, vesměs nechtějí digitalizovat. I jim přejeme to nejlepší, ale jdeme o dům dál.

Lukáš Ptoszek: My se snažíme pomáhat úspěšným dělat jejich produkty chytré a takových firem je dost a přibývají. Doufejme, že jich bude víc. Chce to odhodlání a pokud do toho firma nepůjde, v dnešní době bohužel nemůže přežít.

Martin Hriško: Tuto myšlenku určitě podpořím, protože v okamžiku, kdy mám nasazené systémy, o kterých se tady bavíme, a jsem je schopen zařadit do digitálního dvojčete produktu, mám obrovskou výhodu v rámci výrobního řetězce. Budu konkurenceschopnější. U automobilek jde o RFID tagy, které obsahuje v podstatě každá komponenta. To je klíčová výhoda. Kdo ji nechytne, bude mít velký problém se k zakázce vůbec dostat, reprezentovat výsledky vlastní výroby a schopnost v reálných časech dodávat.