30%-kal magasabb termelékenység? A válasz már a zsebedben van, csupán alkalmaznod kell!
A technológiai fejlődés üteme nap mint nap újabb és újabb mérföldköveket hoz, miközben a gyártás világa csendes, de annál dinamikusabb átalakuláson megy keresztül. Az automatizáció új korszakában megjelennek az MI-ügynökök, akik képesek emberi beavatkozás nélkül is hatékonyan működni az üzemekben. A jövő gyártása már itt van, és ez a forradalom számos lehetőséget kínál a hatékonyság és a termelékenység növelésére.
A mesterséges intelligencia új generációját képviselő MI-ügynökök nem csupán támogatják az emberi tevékenységeket, hanem egyre inkább átveszik az operatív döntéshozatal, irányítás és akár a fizikai feladatok végrehajtásának egy részét is. A World Economic Forum és a Boston Consulting Group közös, januári jelentése rávilágít, hogy az ipari szektor egyértelműen az "ügynökalapú" MI-modellek irányába fejlődik. A tanulmány két fő technológiai kategóriára fókuszál: a virtuális MI-ügynökökre és a megtestesült, azaz fizikai formában megjelenő MI-ügynökökre.
A gyártási szektor számos kihívással néz szembe, amelyek folyamatos nyomás alatt tartják: a munkaerőhiány, az ellátási láncok törékenysége, a geopolitikai feszültségek, valamint a fenntarthatósági célok sürgető megvalósítása mind-mind sürgető válaszokat követelnek a vállalatoktól. A legfrissebb elemzések szerint a jelenlegi automatizálási technológiák, mint például a hagyományos ipari robotok, a programozható logikai vezérlők (PLC-k), a robotizált folyamatvezérlés és az előre beállított gépsorok, már nem képesek elegendő gyorsasággal és rugalmassággal reagálni ezekre a változásokra. Ezek a rendszerek általában szabályalapú működésűek, ami jelentős korlátozottságot jelent az alkalmazkodás terén, és gyakran szükség van emberi felügyeletre vagy beavatkozásra a hatékony működéshez.
Itt lépnek színre az MI-ügynökök: ezek olyan fejlett intelligens rendszerek, amelyek folyamatosan monitorozzák környezetüket, képesek megtervezni a szükséges lépéseket, és végrehajtani azokat – mindezt emberi beavatkozás nélkül. Míg régebben az MI csupán adatokat elemezett, ma már összetett döntési folyamatokat is kezel, legyen szó gyártási paraméterek optimalizálásáról vagy szállítási láncok újratervezéséről. Az MI-ügynökök tehát forradalmasítják a különböző iparágakat, lehetővé téve a hatékonyabb és rugalmasabb működést.
Ezeket az ügynököket két csoportba lehet osztani. Az elsőbe a virtuális MI-ügynökök tartoznak, amelyek digitális környezetben dolgoznak. Ilyenek például a gyártási folyamatokat valós időben felügyelő vagy a termelési tervet automatikusan módosító rendszerek. Egy, a jelentésben meg nem nevezett - a Fortune 500-as toplistába tartozó - technológiai gyártócég korábban a logisztikához kapcsolódó feladatokat emberekkel végeztette el, ami lassú döntéshozatalt, fölösleges készletezést és hosszú teljesítési időt okozott a vállalatnál. Ezért egy amerikai döntéstámogatást segítő vállalattal közösen olyan MI-alapú megoldást fejlesztettek, amely automatizálta a készletgazdálkodással kapcsolatos rutindöntéseket, és csak a kivételeket irányította át a szakértőknek, kiegészítve azokat kontextuális adatokkal, elemzéssel és javaslatokkal. A platform optimalizálta a készletszinteket, és biztosította, hogy a kínálat illeszkedjen a regionális kereslethez. Az MI-ügynök ajánlásainak 77 százalékát automatikusan végrehajtották, és 90 százalékát változtatás nélkül elfogadták.
A Maxion Wheels, a világ egyik élenjáró keréktárcsagyártója, közös erőfeszítéseket tesz a dél-afrikai Dataprophettel, hogy drámaian csökkentse az alumíniumöntés során keletkező selejt mennyiségét. Ennek érdekében első lépésként létrehozták a vállalat dél-afrikai gyárának digitális ikerpárját, amely egy tanulóalgoritmusra épül. Ez az innovatív rendszer a vállalat korábbi termelési adataiból, összesen mintegy 780 millió mérésből merít, hogy a legmegfelelőbb döntéseket hozza az aktuális gyártási folyamatok figyelembevételével. Az ügynök nem csupán előre meghatározott szabályokra támaszkodik; a mélytanulás révén folyamatosan képes fejlődni és alkalmazkodni. A technikusok munkája is átalakul: már nem végeznek manuális beállításokat, hanem az MI által ajánlott optimalizálási lehetőségeket mérlegelik és hagyják jóvá, ezzel is hozzájárulva a gyártási folyamatok hatékonyságának növeléséhez.
A másik csoportba a fizikai, vagy más néven "megtestesült" ügynökök tartoznak. Ezek a lényegében robotok, amelyek fejlett érzékelőkkel és működtetőegységekkel, például intelligens fogókarokkal vannak felszerelve, lehetővé téve számukra, hogy önállóan cselekedjenek. Ezek a robotok már nem csupán monoton, ismétlődő feladatokat végeznek, hanem képesek összetett műveletek elvégzésére is. Jelenleg léteznek olyan úgynevezett sötét gyárak, ahol az emberi munkaerő teljes mértékben hiányzik a termelés során, és bizonyos esetekben a logisztikai feladatokban sem találunk emberi jelenlétet, így a mesterséges világítás költségeit is megspórolják. Az emberi munkaerő csupán a karbantartás területén szükséges, de még itt is az MI segíti a munkafolyamatokat; egyedül a gépek ütemezése, a munkatervezés és egyéb irányítási tevékenységek maradnak azok a területek, ahol az emberi közreműködés továbbra is elengedhetetlen.
Ezek a beruházások akár 30%-os termelékenységnövekedést is eredményezhetnek az üzemekben. Azonban ez csak a technológiaigényes szektorokban hozhat valódi előnyöket, különösen azon országokban, ahol a bérköltségek jelentősen magasak. Itt lehetőség nyílik arra, hogy a jellemzően hároméves megtérülési időt elérjük. A legegyszerűbb, szakértelmet nem igénylő feladatok, mint például a szegecselés, valamint a logisztikai folyamatok esetében azonban Európa keleti részén is érdemes az MI-ra támaszkodni, ahol a munkabérek lényegesen alacsonyabbak.
A BMW az Egyesült Államokban, a dél-karolinai Spartanburgben működő gyárában tesztelte először humanoid robotok alkalmazását az autógyártásban. A kaliforniai Figure AI vállalattal együttműködve a BMW többhetes próbaüzemet hajtott végre, amelynek során a legújabb generációs Figure 02 robotot vetették be a karosszériaüzemben. A teszt során a robot sikeresen és precízen helyezett be fémlemezeket speciális rögzítőkbe, amelyek később az autó karosszériájának részévé váltak. Emellett képes teljesen autonóm módon végrehajtani az ember által végzetthez hasonló kétkezes feladatokat, valamint milliméteres pontossággal tud elhelyezni különböző összetett alkatrészeket, és dinamikusan mozog a gyár területén. A cél az volna, hogy a robotok olyan, ergonómiailag megterhelő és ismétlődő feladatokat vegyenek át, amelyek hosszú távon fárasztóak lehetnek az emberi munkavállalók számára.
A Világgazdasági Fórum legfrissebb jelentése hangsúlyozza, hogy az mesterséges intelligencia (MI) terjedése nem az emberi munkaerő kiszorítását jelenti, hanem inkább az átalakulását. A gépek egyre inkább átveszik a monoton és szabályozott feladatokat, míg az emberek "MI-támogatott irányítókká" lépnek elő. Ez a változás azonban új képességek elsajátítását igényli: a munkavállalóknak megtanulniuk együttműködni az MI rendszerekkel, értelmezni azok ajánlásait, és közben stratégiai döntéshozókká kell válniuk. Az új munkakörnyezetben tehát a kreativitás és a kritikai gondolkodás kulcsszerepet játszik, hiszen a jövő sikeres szakemberei azok lesznek, akik képesek a gépek által nyújtott lehetőségeket maximálisan kihasználni.
A jelentés szerzői ugyanakkor nem tagadják: a technológia még nem érett a teljes körű, globális bevezetésre. A tesztprojektek azonban ígéretesek, és egyértelműen kirajzolódik, milyen feltételek szükségesek a módszer széles körű alkalmazásához. A legfontosabb: az MI-ügynökök működéséhez strukturált, minőségi, valós idejű adatokra van szükség. Fontos a megfelelő számítási kapacitás is, akár felhőalapú, akár épp helyben telepített, nagy teljesítményű adatfeldolgozó rendszerek formájában. A cégeknek ki kell építeniük az IT és az üzemeltetési technológia közötti szoros integrációt is. És ami talán a legnehezebb: a munkavállalókat be kell vonni a változásba. A sikerhez elengedhetetlen a bizalom, a transzparens kommunikáció és az új készségek fejlesztésének támogatása.
Bár az MI-ügynökök ígéretes megoldást nyújtanak számos ipari kihívásra, a szakértők óva intenek a túlzott elvárásoktól. Az úgynevezett nagy nyelvi modellek - mint amilyen a ChatGPT is - önmagukban nem képesek komplex gyártási rendszerek optimalizálására. Ehhez további, célzott MI-megoldásokra (például úgynevezett alapmodellekre) és komoly mérnöki háttérre is szükség van. A végkövetkeztetés azonban egyértelmű: a gyártás világa soha nem látott átalakulás előtt áll, és aki ebből kimarad, az lemarad. A digitális ipari forradalom következő állomása az MI-ügynökök kora lesz. A technológia adott, a lehetőségek kézzelfoghatóak - a kérdés már csak az, ki hogyan használja őket.
