Neljanda tööstusrevolutsiooni ajastu laineharjal jõuavad tehisintellekti lahendused üha rohkem ka tootmist juhtima. Veebruari keskel TalTechi Virumaa kolledžis peetud konverentsil seletati lahti, kuidas oleme praegusele tasemele jõudnud ja mida võiksime oodata tulevikult.
Üritus kandis pealkirja „AI revolutsioon tootmises: mida ettevõtjad peavad teadma” ning seal tutvustasid tehisaru spetsialistid selle rakendamise võimalusi just tootmisettevõtte vajadusi silmas pidades, tehisintellekti juba edukalt kasutusele võtnud ettevõtjad aga rääkisid oma senistest kogemustest.
Tehisintellekti on uuritud ja arendatud viimased 70 aastat, ühiskonna teadvusse on see selgemalt jõudnud alles paari aasta eest, kuna siis tehti tehisaru rakendused ka avalikult kättesaadavaks. Ja sedamööda, kuidas AI ajab juuri üksikkasutaja tasemel, muutub selle kasutamine järjest olulisemaks ka tööstusettevõtetes, olgu siis andmetöötluses, protsesside juhtimisel, tootmisseadmete nõrkade kohtade avastamisel või milleski muus.
Uus lähenemine toob inimese taas tootmisse
Neljandas tööstusrevolutsioonis ehk arengutes, mida olema hakanud tähistama märksõnaga Tööstus 4.0 on põhiline tähelepanu suunatud seadmete omavahelisele suhtlemisele ja vastavale andmekogule tuginedes otsuste tegemisele. See on nn targa tehase kontseptsioon, kus tootmine toimub ilma inimese vahetu sekkumiseta.
Selliselt korraldatud tootmine peaks olema senisest efektiivsem tänu oma „tarkusele”, samas tuleb tähele panna, et kiire ja kindla sihita tehtud üleautomatiseerimine ja sealjuures toimuv inimeste alahindamine võib anda hoopis vastupidise efekti. Kuna inimkond alles kompab AI võimalusi, siis on maailmas sellega katsetamisel ette näidata nii edulugusid kui ebaõnnestumisi.
TalTechi Virumaa kolledži doktorant-nooremteadur Karle Nutonen märgib, et kui senine lähenemine justkui tõrjus inimese osa tootmisprotsessidest, siis Tööstus 5.0 toob inimfaktori tööstusesse tagasi.
„See on inimesekeskne tootmine, kus inimeste ja seadmete roll ühendatakse, et need üksteist täiustaks ja tugevdaks,” selgitab Nutonen. „Oleme aru saanud, et inimest on tootmises ikkagi vaja, praegu on meie ülesanne aru saada ka sellest, kuidas teda koos arukate asjadega koos tõhusalt toimima panna. Eesmärk oleks saavutada inimeste, tehnoloogia ja keskkonna perfektne koostoime.”
Töötaja teeb robotiga koostööd
Ta toob näiteks olukorra, kui tehase töötaja ja nn koostöörobot jagavad ühist tööala, kus robot täidab temale antud funktsioone ja töötaja teostab omi nii et tulemus sünnib masina ja inimese koostöös. Selline koostöörobot on muu hulgas programmeeritud aru saama inimese tehtavatest valedest liigutustest, ta oskab neile reageerida, näiteks n-ö oodata inimest järgi ning jätkata protsessi töötaja jaoks turvaliselt.
Nutoneni sõnul saab oluliseks ka tööstusprotsesside simuleerimine digitaalsete kaksikute abil. See aitab digitaalse simulatsiooni abil katsetada näiteks tootmisliini tööparameetrite uuendusi nõnda, et seda liini ei ole vaja remondi ajaks seisma panna. Kui katsetused annavad positiivse tulemuse, saab uuendused juba suhteliselt lihtsalt integreerida digitaalsest keskkonnast tootmisliini juhtivasse tarkvarasse.
„Lisaks võimaldab AI teha reaalajas tootmise või toodangu liikumise seiret, kanda see üle digitaalsesse mudelisse ja teostada sellist funktsionaalsust nagu sünteetiliste andmete kogumine,” räägib ta. „See on vajalik ja kasulik siis, kui päriselus ehk füüsiliselt ei ole võimalik seadmelt kõiki andmeid kätte saada. Ja enamasti see nii just on.”
Liit- ja virtuaalreaalsus abiks masinate juhtimisel
Tööstuse arengu jaoks võivad uksed avaneda vahel ehk ootamatustki kohast. Näiteks saab seni enamasti videomängudes ja audiovisuaalses kunstis rakendust leidnud liit- ja virtuaalreaalsust kasutada tootmisseadmete hooldus ja personali koolituse jaoks.
Liitreaalsust abiks võttes saavad tehnikud rikkeid diagnoosida ja masinaid parandada senisest kiiremini. Virtuaalreaalsus võimaldab aga töötajate koolituse viia ohutult, ent samas tõhusalt vägagi elutruule tasemele. Ja muidugi käib siia ka kõikvõimalike seadmete programmeerimine, seadistamine ja juhtimine ohutus keskkonnas.
Liitreaalsus on jõudnud näiteks telefonitootjate kaudu ka meie igapäevaellu liitreaalsuse seadmete kaudu, mida juhtivate platvormide nimetusi varustatakse lühendiga XR – laiendatud reaalsus. Näiteks eelmise aasta teises pooles kasutajateni jõudnud liit- ja virtuaalreaalsuse platvorm Android XR, mida lubatakse hakata pakkuma kõigile seadmetootjaile, millele nood saavad siis üles ehitada vastavad tarkvaraversioonid oma toodetavatele seadmetele.
Lihtsustatult öeldes ei pea tööpingi operaator tulevikus tööprotsesse seadistades tegema seda enam mitte arvutiekraanil või seadme juhtpuldil, vaid XR-prille kandes vastava tehnoloogia abil. Kuna need süsteemid toimivad ka n-ö kaugnägemise teel, siis avab see uued võimalused tehaste juhtimiseks läbi virtuaalse keskkonna piiriüleselt.
Masinad ja seadmed siirduvad internetti
Et reaalsest maailmast AI arendamiseks andmeid kätte saada, on vaja IoT-lahendusi (asjade internet – Internet of Things), mis suunavad kogutud andmed digitaalsesse keskkonda, kus saab neid edasi töödelda ning anda näiteks digitaalsele kaksikule reaalsusega võrreldes samaväärset informatsiooni.
Kui paralleelselt sellega jälgib AI tootmisseadmete tööd ja tagab selle kulgemise vastavalt konkreetsele olukorrale just kõige optimaalsemas rütmis ning kõik see toimub ülikiires 5G andmesidevõrgus, siis saabki võimalikuks mitte ainult seadmete reaalajas kaugjälgimine, vaid ka tervete tootmisüksuste kaugjuhtimine. Kusjuures ka protsesside ümberseadistamine muutub palju lihtsamaks ja kiiremaks.
Loomulikult saab tehisintellekti ja asjade interneti lahendusi koos kasutades vähendada ka masinate energiakasutust, vähendada materjalikulu, parandada tööohutust ning säästa muid ressursse, mis ühel või teisel viisil tähendavad ettevõttele kulu.
Ühe kõige uuema asjana toob Karle Nutonen välja seadmete juhtimise ühtse süsteemi (Robot operaiting systems – ROS), mis võimaldab ka erinevate tootjate seadmeid juhtida ja ümber seadistada ühtses keskkonnas. Juhitavad seadmed võivad olla näiteks distantsilt liigutatavad aknakatted, aga need võivad olla ka tööstusrobotid.
Nii usub ta, et tulevikus hakkavad seadmed ja inimesed üha rohkem jagama turvalist tööala ning tootmisprotsesside arendamine toimub digitaalses maailmas.
„Vaid nii saame hoida reaalse tootmise pidevalt töös,” kinnitab Nutonen. „Näiteks ennetada rikkeid, vältimaks sootmisseisakuid. AI aga areneb pidevalt, selle võimalused arenevad ja nii paraneb ka tööstuse tootlikkus ja tõhusus.”
