Ettevõte oli juba aastaid kogunud detailseid kvaliteediandmeid – iga toru skanneeriti mitme tuhande mõõtepunktiga. Probleem seisnes aga selles, et kuigi andmeid oli palju, puudus süsteem, mis oleks sidunud need tootmise hetkeolukorra ja masinaparameetritega.
Plastitootmisel on pikk inerts – muudatused masinas annavad tulemuse alles minuti-paari pärast. „Kui operaator märkab probleemi visuaalselt, on sageli juba hilja. Me tahtsime, et masin hoiataks operaatorit probleemide eest või, veel parem, reguleeriks ise oma tööd," selgitas Kirtsi.
Küsimus pole pelgalt mugavuses või efektiivsuses. Krah Pipesis kasutatakse aasta jooksul ligikaudu 8500 reaalset tootmistundi. Kui neist kas või viis protsenti praagi või seisakute tõttu kaduma läheb, tähendab see umbes 425 tundi väärtuslikku tööaega, mida enam kunagi tagasi ei saa.
AIRE demoprojekti tulemus oli Kirtsi sõnul kahel põhjusel väärtuslik: esiteks kinnitas see, et tootmise ja kvaliteediandmete vahel on selged ja loogilised seosed, mida on võimalik tuvastada masinõppe abil. Teiseks tõi projekt välja konkreetseid mõõtmise ja andmekogumise kitsaskohti, mida ettevõte asubki edasiste plaanide raames parandama. „Me ei jõudnud veel teadlaste loodetud ideaalse täpsuseni, kuid saime kindluse, et meie põhiidee on õige ja teostatav. See on meie jaoks suur samm edasi," rõhutas Kirtsi.
Konkreetsed probleemid, mida masinõpe lahendab
Kvaliteedikontroll on teine valdkond, kus masinõpe toob kiiret tulemust. Pildituvastussüsteemid kontrollivad tooteid kiiremini ja täpsemalt kui inimsilm, tuvastavad defekte varases staadiumis ja aitavad vähendada praaki.
Tootmisprotsesside optimeerimine muutub lihtsamaks, kui masinõpe analüüsib, millised parameetrid annavad parima tulemuse. Masinõpe leiab mustreid, mida inimene ei pruugi märgata. Nõudluse prognoosimine aitab planeerida tootmist täpsemalt ning optimeerida laoseisu. See tähendab vähem seisvat kapitali ja paremat rahavoogu.
Investeering, mis tasub end ära
Masinõppe rakendamine tööstuses pole tehniline eksperiment – see on strateegiline investeering, mis toob mõõdetavat ärilist väärtust. Ettevõtted, kes alustavad juba täna oma spetsialistide koolitamisega, saavad konkurentsieelise nende ees, kes ootavad.
„Meil on vaja insenere ja spetsialiste, kes mõistavad nii oma valdkonda kui ka masinõppe võimalusi," rõhutab Luberg. „Just sellise taustaga inimesed suudavad näha, kus masinõpe tõesti probleemi lahendab ja kuidas seda praktikas rakendada."