MindTitani juht: mitte keegi ei saa targana jätkata ilma tehisaru kasutamata
Tehisintellekti järgmine suur kasutusala tööstuses ei pruugi olla tootmisliin, vaid kontor. MindTitani tegevjuht Kristjan Jansons ütleb, et AI liigub järjest enam valgekraetöö sisse, kus võit võib tulla müügist, ostuprotsessist, projekteerimisest, dokumentide kontrollist ja juhtimisest.
Loe AI kokkuvõtet
MindTitani juht Kristjan Jansons usub, et tehisintellekti kasutamine on hädavajalik nii kontoris kui tootmises. AI üha suurem roll on valgekraetöös, sealt võib võit tulla näiteks müügis, projekteerimises ja juhtimises. Jansons rõhutab, et AI kasutamine ei tähenda pelgalt vana protsessi automatiseerimist, vaid sageli ka selle ümberkujundamist. Kõrgtehnoloogilised rakendused, nagu energiakasutuse optimeerimine, nõuavad ettevõtte spetsiifilist lähenemist. Täieliku AI-tehase saavutamine on veel kaugel, kuid mudelid arenevad pidevalt. Jansonsi sõnul peab iga ettevõte kaaluma, kuidas AI oma töösse integreerida, tehes seda strateegiliselt ja läbimõeldult.
Kui tööstuses räägitakse tehisintellektist, mõeldakse sageli tootmisliinidele, masinnägemisele, kvaliteedikontrollile ja defektide tuvastamisele. Need valdkonnad ei kao kuhugi, kuid MindTitani tegevjuhi Kristjan Jansonsi sõnul on viimaste aastate suurem muutus mujal.
„AI fookus liigub tootmispinnalt valgekraetöösse,“ ütleb Jansons saates „Fookuses: Tark tööstus“. Tema sõnul ei tähenda see, et tootmises AI roll väheneks. Pigem on lisandunud uus suur kasutusväli kõige selle näol, mida tehakse ekraani taga.
Sinna kuuluvad näiteks tarneahela juhtimine, ostuprotsessid, müük, turu-uuring, müügi automatiseerimine, tootearendus, projekteerimine, raamatupidamine ja juhtimine. Jansons võtab selle kokku lihtsalt: kõik need rollid võivad saada tehisintellektist kas võimendust või osalist automatiseerimist.
Tema sõnul kasvab AI kasu koos dokumentide keerukuse ja mahuga. Mida pikemad dokumendid, mida rohkem nõudeid ja mida suurem risk, seda selgem võib olla võit kas ajasäästus või vigade vähendamises.
Kui andmed on korrastatud ja kättesaadavad, saab nende peale ehitada palju tõhusamaid lahendusi. Siis on võimalik automatiseerida suuremaid protsesse, jättes inimesele need kohad, kus on vaja kontrolli, valideerimist ja vastutust.
„Üks rinne on see, et anname kõigile mingid tööriistad kätte. Teine rinne on see, et võtame protsessi põhiselt optimeerimise ette,“ ütleb ta.
Jansonsi sõnul ei piisa sageli sellest, et vana protsess lihtsalt automatiseeritakse. Mõnikord tuleb kogu protsess ümber disainida. Vastasel juhul võib ettevõte automatiseerida väikese pudelikaela, kuid tervik jääb endiselt vanaviisi tööle.
„Vana asja automatiseerimine ei ole alati mõistlik, vaid mõistlik on midagi natuke hoopis teistmoodi teha,“ ütleb Jansons.
Kuigi suur muutus toimub praegu kontoritöös, ei kao AI roll tootmispõrandal. Jansons toob välja masinnägemise, kvaliteedikontrolli, energiakasutuse optimeerimise ja masinate juhtimise.
Eriti energiamahukates ettevõtetes võib AI aidata otsustada, mida ja millal toota, kui arvesse võtta näiteks energiakulu ja turuhindu. Samuti võib AI aidata juhtida seadmeid nii, et töö saaks tehtud väiksema kuluga.
Sellised lahendused on sageli väga spetsiifilised. Iga tootmisettevõtte protsessid, piirangud ja eesmärgid erinevad. Seetõttu ei ole tööstus-AI puhul enamasti tegemist ühe universaalse tootega, mida saab kõigile samamoodi müüa.
Hetkel kuum
Täielikult iseotsustav tehas on veel kaugel
Jansonsi hinnangul on täielikult iseennast juhtiv ja taastootva võimekusega AI-tehas veel väga kaugel. Küll aga muutuvad mudelid järjest võimekamaks ja multimodaalsemaks. See tähendab, et nad oskavad järjest paremini töötada mitte ainult tekstiga, vaid ka pildi, koodi, dokumentide, andmete ja teiste sisenditega.
Samas on füüsilises maailmas palju hõõrdumist: tarneahelad, seadmed, materjalid, inimesed, vastutus ja ohutus. See teeb täieliku otsast lõpuni automatiseerimise keeruliseks.
Jansonsi sõnul tuleb süsteemidesse disainida kontrollikohad, kus inimene saab otsuseid kinnitada, üle vaadata või peatada. Kui süsteem ehitada läbimõtlematult, võib probleeme tekkida juba praegu. Hästi ehitatud süsteemis võib AI aga anda soovituse, mille üle inimene saab arutleda ja mille põhjendusi küsida.
Jansonsi sõnul on muutunud ka tema enda vastus küsimusele, kas ettevõte vajab AI-strateegiat. Mõni aasta tagasi oleks ta soovitanud pigem valida paar mõistlikku kasutusjuhtu ja need ära teha. Nüüd on võimalusi nii palju, et strateegiline vaade on tema hinnangul üha vajalikum.
„Ma arvan, et mitte keegi ei saa jätkata targana ilma tehisaru kasutamata,“ ütleb ta.
Tema sõnul ei tähenda see, et iga ettevõte peaks kohe ehitama keerulise erilahenduse. Küll aga peaks iga juht mõtlema, milliseid protsesse saab AI abil paremini teha, millised tööriistad töötajatele anda, millised reeglid kokku leppida ja kus on vaja muuta tervet töökorraldust.
AI kasutuselevõtu küsimus ei ole seega ainult tehnoloogiline. See on juhtimise, vastutuse ja protsesside ümbermõtestamise küsimus.
Saadet juhib Mart Valner.
Seotud lood
Tootmisettevõtte jaoks ei ole aur eesmärk omaette. Oluline on, et tootmine toimiks plaanipäraselt, kulud püsiksid kontrolli all ja tehniline lahendus ei seoks ettevõtet liigselt ühe kütuse või tarnesuunaga. Viimaste aastate energiakriisid ja hinnatõusud on näidanud, kui kiiresti võib seni sobiv lahendus muutuda liiga kalliks, jäigaks või lihtsalt liiga riskantseks.
Enimloetud
2
5
6
Kui varem oli investeeringutel suur osa eurotoetustel, siis nüüd on rahapaigustuste trend üha selgemalt tootmismahu, automatiseerimise, ekspordi ja taristu loogika järgi.
Viimased uudised
Üritused
Hetkel kuum
Liitu uudiskirjaga
Telli uudiskiri ning saad oma postkasti päeva olulisemad uudised.
Tagasi Tööstusuudised esilehele
