S POMOČJO UMETNE INTELIGENCE USMERJAMO IN OPTIMIZIRAMO PROIZVODNJO
Na kratko o Qlector
Qlector, hčerinsko podjetje koncerna Kolektor, je bilo ustanovljeno leta 2018. Zaposluje ekipo 23 strokovnjakov, predvsem računalniških in informacijskih ved ter fizikov in matematikov, ki s poglobljenim znanjem s področja strojnega učenja in podatkovnih baz razvijajo napredne rešitve, podprte z umetno inteligenco za učinkovitejše delovanje proizvodnje, dobavnih verig in drugih industrij. Tako različnim proizvajalcem, tudi v avtomobilski industriji, pomagajo bolje načrtovati njihovo proizvodnjo, optimizirati procese, izboljšati učinkovitost dela in zmanjšati stroške v proizvodnih obratih.
Strokovnjaki v Qlectorju razvijajo najnaprednejše sisteme za optimizacijo proizvodnih procesov na temelju umetne inteligence.
Vsako podjetje, ki se ukvarja s proizvodnjo izdelkov se pri svojem delu sooča s številnimi izzivi. Netočnosti dobav, nihanja zalog, kjer jih je kdaj preveč, kdaj premalo, pa neskladnost informacij, nepredvideni zastoji v proizvodnji in podobno so težave, ki pomembno vplivajo na poslovanje. Qlector je zato razvil rešitev QLECTOR LEAP, ki marsikaj od tega rešuje s pomočjo naprednih tehnologij, strojnega učenja in umetne inteligence.
Direktorica Qlectorja Mateja Lavrič nam na začetku našega intervjuja razloži, da je QLECTOR LEAP zanesljiv kognitivni kopilot, ki digitalno preslikava vsak proces dela, se uči iz zgodovinskih podatkov, optimizira plan proizvodnje in zagotavlja optimalnejše predloge za proizvodne planerje. Procesi namreč iz leta v leto postajajo bolj kompleksni, zato ga ljudje le stežka izvajajo optimalno. Pri tem jim lahko učinkovito pomaga umetna inteligenca (UI). A brez strahu, miri Lavrič, ta najnovejša tehnologija ne bo nadomestila človeka. Je le njegova pomočnica za zagotavljanje najbolj optimalnega poslovnega in proizvodnega procesa. Človek, pravi, še vedno ostaja najpomembnejši. UI pa bo namesto njega izvajal monotona, ponavljajoča se dela, ki jih nihče ne želi opravljati.
Direktorica Mateja Lavrič verjame v človeka. Umetna inteligenca je po njenem mnenju le pripomoček za bolj učinkovito in kakovostno delo.
Kaj najbolj definira podjetje Qlector in vaš napredni sistem vodenja proizvodnje QLECTOR LEAP?
V prvi fazi smo nekakšen revizor podjetja, saj s pomočjo zgodovinskih in realnih podatkov naredimo kopijo proizvodnje oz. njenega digitalnega dvojčka, se tako naučimo, kako proizvodnja deluje in na ta način odkrijemo različne anomalije v podatkih in proizvodnih procesih. V drugi fazi začnemo iskati rešitve in optimizacijo. Tako denimo z določeno verjetnostjo znamo napovedati, da material ne bo na razpolago takrat kot je načrtovan, da ljudi ne bo, da ne bo nastavljavcev ali upravljavcev orodij, ker se njihova dela prekrivajo, inp. Na podlagi tega potem proizvodnim planerjem redno, na 10 minut, pošiljamo različne scenarije rešitev, kar jim omogoča učinkovito in sprotno načrtovanje proizvodnih procesov.
Ste torej kot nekakšen navigacijski sistem?
Točno tako. Najboljša primerjava je s sistemom Google Maps ali Garmin. Oba sistema nam pomagata priti s točke A na točko B. Pri tem predlagata najbolj optimalno pot, a se medtem zgodi nesreča in navigacija pokaže drugo, alternativno smer. Na podoben način deluje naš sistem. Ko zazna, da se bo zgodila kakšna anomalija, denimo pomanjkanje materiala, predlaga, kaj je najbolj optimalno za podjetje.
Z drugimi besedami: REVIZIJA – OPTIMIZACIJA – AVTOMATIKA?
Da. To pa zato, ker znamo načrtovati proizvodnjo brez velikega posega človeka. Naš sistem zna sam sprejemati odločitve in predlagati najboljši plan proizvodnje na mikro nivoju.
QLECTOR LEAP podobno kot sistem Google Maps zaznava različne anomalije v proizvodnji ter v realnem času predlaga boljše in optimalnejše rešitve.
Na kaj ste najbolj ponosni pri svojem delu? Vaš sistem je relativno mlad, na trgu ste šele dve leti.
V tem kratkem času nam je uspelo razviti uporabniku prijazen sistem z odlično uporabniško izkušnjo. Rešitev danes deluje že v 42 podjetjih, tudi v vseh podjetjih družbe Kolektor Mobility, avtomobilske divizije koncerna Kolektor, uporabniki pa so z njo nadvse zadovoljni, čeprav so jo v svoje proizvodne procese vpeljevali prvič in so bili nekakšni pionirji na tem področju. Lahko rečem, da so imeli zaupanje v nas, v našo rešitev in se jim to zdaj obrestuje.
Katere konkurenčne prednosti bi pri tem izpostavili? Kaj vas dela drugačne od konkurence?
Na svetu ni veliko podjetij, ki bi imela takšno rešitev kot mi. Že drži, da nas stranke uvrščajo med snovalce naprednih sistemov za planiranje, a QLECTOR LEAP deluje po drugačnem principu od ostalih. Naš digitalni dvojček se namreč s pomočjo UI neprestano uči na realnih podatkih in na podlagi tega predlaga rešitve v realnem času, medtem ko ostali zbirajo in analizirajo že obstoječe podatke oz. normative, ki pa temeljijo na napovedovanju in zato niso nikoli takšni kot je dejansko življenje v praksi.
Na svetu ni veliko podjetij, ki bi imela podobno rešitev kot Qlector. Trenutno njihov sistem uporablja 42 podjetij doma in v tujini, tudi vse družbe Kolektor Mobility, avtomobilske divizije koncerna Kolektor.
Kaj konkretno podjetja pridobivajo z vašim sistemom za optimizacijo proizvodnje?
Ugotovili smo, da z uporabo našega sistema za 50 odstotkov povečujemo produktivnost planerjev in vodij izmen. Se pravi jim toliko časa ostane, da se lahko ukvarjajo z drugimi stvarmi, denimo, kako bolje optimizirati zaloge. Za 25 odstotkov zmanjšujemo organizacijske zastoje. V primerih, kjer ima podjetje ročno montažo, lahko znižamo čas montaž za 10 odstotkov, prav tako medfazne zaloge.
Sodobna proizvodnja praktično ne obstaja brez digitalizacije, zato ji v Misiji GREMO namenjamo posebno pozornost. Kje v njej vidite priložnosti za sodelovanje?
Misija GREMO in ACS kot združenje, ki povezuje celotno slovensko avtomobilsko industrijo so za nas izjemen potencial in odlična priložnost za sodelovanje, saj Misija s svojimi razvojnimi projekti dviguje tudi nivo digitalizacije v avtomobilskem sektorju. Če gre ves svet v digitalizacijo procesov, je za pričakovati, da bomo temu sledili tudi mi, drugače ne bomo konkurenčni. In mi v tem vidimo priložnost, ker z našimi rešitvami pomagamo podjetjem, jim izboljšujemo procese in znižujemo stroške.
Slovenska podjetja z digitalizacijo svojih proizvodnih procesov znižujejo stroške in krepijo konkurenčnost.
Kako pa vidite vaše podjetje v bližnji prihodnosti, denimo leta 2030?
Spremembe so izjemno hitre. Če so bili včasih 10-letni razvojni cikli smo zdaj priča 2- do 3-letnim. Človek sam te hitre spremembe zelo težko obvladuje. Zato mi razvijamo sistem, ki bo človeku kot asistent pomagal uporabljati sistem za optimizacijo proizvodnje in bo skupaj z njim iskal najboljše rešitve. Čez 5, 10 let pa bomo sigurno eden od vodilnih ponudnikov sistemov za optimizacijo proizvodnje v Centralni Evropi in širše.
Nas mora biti pri tem strah, da bo umetna inteligenca prevzela delo človeka ali celo, da bo postala bolj pametna od njega? Nekateri že opozarjajo na to.
Oh, do tega smo pa še zelo daleč. UI je za nekatere stvari zelo dobra, za nekatere pa niti ne. Nedavno sem se peljala z eno od letalskih družb in sem želela zamenjati vozovnico. Pogovarjala sem se s programom za pomoč strankam, ki je podprt z UI. Na relativno lahka vprašanja sem dobila zadovoljive odgovore, ko pa so vprašanja postajala kompleksnejša, je UI enostavno odgovoril: »Predajam vas mojemu človeškemu sodelavcu.« Človek še vedno je in bo prvi.
****
Dodatne informacije: SRIP ACS+, Erik Blatnik, 01/ 236 17 35, erik.blatnik@acs-giz.si
_______________________________________________________________________________________________________________
Avtomobilska industrija v Sloveniji prispeva okvirno 10% k bruto družbenemu proizvodu ter več kot 20 % k slovenskemu izvozu, vsi člani SRIP ACS+ pa, vključujoč vsa področja mobilnosti, prispevajo k bruto družbenemu proizvodu več kot 17 %. V slovenski avtomobilski industriji deluje več kot 100 dobaviteljev 1. in 2. nivoja in več kot 600 poddobaviteljev nižjih nivojev dobaviteljske verige. Poleg tega pa več kot 25 % vseh nagrajenih inovacij Gospodarske zbornice Slovenije izhaja iz avtomobilske industrije.