| Sipos Sándor beszélget Sas Zoltánnal, a Bosch Rexroth Hajtás- és Vezérléstechnika Kft. IoT rendszertervező mérnökével |
Kiemelten fontos a szürkeállomány szerepe az MI történetében, az elkövetkező néhány évben egy egészen új szakértői szegmens fog kialakulni.
Bár sokan szeretik a struccpolitikát, és inkább nem vesznek tudomást a nyilvánvalóról, nem tudjuk letagadni, hogy a mesterséges intelligencia és a digitalizáció jelentette kihívások már nem a jövő, hanem a jelen zenéje, a gyártás-termelés területén is. Erről a hazai viszonylatban lassú digitális átalakulásról és az új technológiákban rejlő lehetőségekről beszélgettem a Bosch Rexroth Hajtás- és Vezérléstechnika Kft. IoT rendszertervező mérnökével, Sas Zoltánnal.
A mesterséges intelligencia és a digitalizáció megítélése elég vegyes képet mutat itthon, főleg egy olyan környezetben, ahol az Európai Unió 2022-es DESI felmérése szerint a hazai vállalkozásoknak csak kis százaléka (arányuk 3–21% között mozog az említett területeken) használ mesterséges intelligenciát, felhőalapú szolgáltatást és nagyobb adathalmazokat a folyamataik optimalizálására. De vajon mit tapasztal a szakember ezen a téren?

Sipos Sándor: Az MI tényleg csak a nagyvállalatok kiváltsága?
Sas Zoltán: Nyilvánvalóan a nagyvállalatoknál a költségek tekintetében nagyobb a mozgástér, mint a kkv-k esetében, már ami az új technológiákhoz és az MI-hez való hozzáférést illeti. Viszont ami a kisebb cégek számára is érdekessé teszi a történetet, az az, hogy sok esetben ezek már viszonylag finomhangolt rendszerek, így ezen a téren is tudnak megtérülő beruházásokat eszközölni, főleg speciális komponenseket alkalmazva. Pont a kkv-k esetében rengeteg rejtett erőforrást tudnak felszínre hozni a digitális megoldások, nagyon látványos fejlődés érhető el velük. Egyébként az a termékmátrix, amivel mi a Bosch Rexrothnál rendelkezünk, a kkv-k számára is elérhetőek, versenyképes áron. Ezek olyan jól előkészített megoldáscsomagok, melyeket csak egy kicsit kell testre szabni, ezután már csak a beüzemelése, finomhangolása az, ami például mérnöki ráfordítást igényel.

A mesterséges intelligencia ipari felhasználását illetően még mindig homály fed néhány területet. Számomra az az egyik legfontosabb kérdés, hogy a gyártásban már milyen eredményeket hozott az MI. Illetve milyen irányban fog fejlődni?
Én úgy látom, hogy a termelés és a gyártás is a kutatás-fejlesztésből indul ki. Ezen a téren a mesterséges intelligencia nagyon sokat tud segíteni például a vegyipar számára új hatóanyagok vagy újfajta molekulák tervezésében. A segítségével többek között már nagyon sok akkumulátor-alapanyagot is modelleznek, az MI rendkívüli módon felgyorsítja ezeket a folyamatokat. Véleményem szerint az MI először a terméktervezésben és az alapanyagok kiváltásában fog rengeteget segíteni, így hosszú távon tudjuk biztosítani azt, hogy a nyersanyagok rendelkezésre álljanak.
A következő rész, amikor eltávolodunk a termékfejlesztéstől a gyártás modellezése felé. A virtuális modellezés megint csak rengeteg segítséget tud nyújtani, hogy sokkal hatékonyabb gyártási módszereket, illetve komplett gyártósorokat, teljes gyártási folyamatokat modellezzünk. Ez azért jelentős lépés, mert nem áll elő az a helyzet, hogy megépítünk valamit, és azt utána folyamatosan javítgatni kell, hanem optimalizálni tudjuk a rengeteg variánst anélkül, hogy fizikailag létrehoztuk volna azokat.
Emellett az MI segíteni tud már a kezdetektől ezeknek a rendszereknek a monitorozásában is. Nagyobb rálátásunk lesz arra, melyek azok a paraméterek, amelyek szignifikánsabbak, hatékonyabban lehet tervezni őket, és a monitoring- vagy diagnosztikai eszközök sokkal kifinomultabban fognak bekerülni a vezérlőegységekbe. Komponensszinten a diagnosztikában is rengeteget tud segíteni. Például ha egy klasszikus, régebbi hajtást egy intelligensebb hajtásrendszerrel cserélünk le, hozzá fogunk férni olyan adatokhoz, olyan diagnosztikához, amivel a karbantartás szinte azonnal tud reagálni egy probléma esetén. Ilyen rendszereket már terveztünk és fejlesztünk is, illetve több kivitelezés alatt áll. Kifejezetten nagy erre az igény. Mindent egybevetve, a paradigmaváltás valamilyen szinten már elindult, a termékfejlesztés, a logisztika, a minőség-ellenőrzés és a karbantartás az a négy terület, ahol első körben nagy változásokat fognak hozni az MI-alapú megoldások. Viszont a jelenleg meglévő gyártásba ez szépen, fokozatosan helyeződik át.
Szakmák jönnek és mennek… a gyártásban is? Az MI-alapú technológiákkal kapcsolatban gyakran felmerül kritikaként, hogy mennyire alakítanak át iparágakat, esetleg szakmákat is megszüntetnek. Ez a tendencia a gyártásban is tetten érhető lesz?
Biztosan ki fog teljesedni egy újfajta szegmens a szakembereket és a szakmákat illetően is. Meg fog nőni a szerepe az adatokkal foglalkozó szegmenseknek, mint például a data analyst, business analyst és data scientist. Ez nagyon fontos lépés, mert bizonyos tekintetben átcsoportosulnak a szakemberek különböző domain területekre. Ehhez az alapok már most is megvannak, nem teljesen új keletű a dolog. Ezek okos, kreatív és önfejlesztő emberek, hiszen ők építik ezeket a rendszereket, együtt fognak felnőni a jelenleg is meglévő szakemberek tudását implementálva. Ezért mondom, hogy kiemelten fontos a szürkeállomány szerepe ebben a történetben.
Ha jobban belegondolunk, korunk ipari forradalmát éljük. Hogy számíthatunk-e iparági szintű változásra, az nem is kérdés. Az már sokkal inkább, hogy a magyar ipari szereplők milyen gyorsan és milyen hatékonyan tudnak adaptálódni és felzárkózni ezekhez az innovációkhoz. Vajon mennyire fogjuk tudni megőrizni a versenyképességünket a következő években a régiónkban?

Sipos Sándor
a Magyar Ipari Célgép Nagydíj ötletgazdája, vegyipari technológiák szakértője, a Chemplex Kft. tulajdonos