V rámci exkluzívneho prieskumu našej mediálnej platformy sme sa na stav vývoja umelej inteligencie a možnosti jej využitia v priemyselnom prostredí na Slovensku spýtali viacerých predstaviteľov priemyselných výrobných podnikov, výrobcov a dodávateľov automatizácie, ako aj zástupcov technických univerzít. Na našu prvú otázku odpovedali:

  • Prof. Ing. František Duchoň, PhD., riaditeľ Ústavu robotiky a kybernetiky, FEI STU, Bratislava a predseda Národného centra robotiky, o. z.
  • Prof. Ing. Ivan Sekaj, PhD., vedúci Oddelenia umelej inteligencie, Ústav robotiky a kybernetiky, FEI STU, Bratislava a autor knižnej publikácie Inteligencia stvorená človekom
  • Doc. Ing. Peter Papcun, PhD., vedúci Katedry kybernetiky a umelej inteligencie, FEI TU Košice
  • Marián Filka, Head of AREA Sales, Digital Industries, Siemens, s. r. o.
  • Tomáš Halva, konateľ, Beckhoff Česká republika, s. r. o.
  • Michal Bors, obchodno-technický zástupca, B + R automatizace, s. r. o. – organizačná zložka

1. Je aktuálny stav vo vývoji UI taký, aby ju bolo možné využívať aj v prostredí priemyselnej výroby, logistiky či údržby? Ak áno, pre aké typy aplikácií môže predstavovať UI najväčší prínos?

F. Duchoň: Z globálneho pohľadu sa dá povedať, že ešte nie. Avšak existuje mnoho častí strojového učenia, ktoré je úspešné nasadené už aj v priemysle. Ide najmä o aplikácie strojového videnia v oblastiach ako inšpekcia, kontrola kvality a pod. Ďalšie technológie, ako napríklad LLM alebo riadenie robotov s podporou UI, si ešte vyžadujú výskum a vývoj. Predovšetkým sa treba zamerať na bezpečnosť a spoľahlivosť takýchto inovatívnych riešení. Dôležité však je, aby sa priemyselné podniky otvorili týmto technológiám, aby sa ich nebáli, aby sa snažili nasadiť ich a tlačili svojich zamestnancov do spoznávania tejto oblasti. Ak tak nespravia, utečie im vlak a konkurencia takéto riešenia vo výrobe určite nasadí. A kde je ich najväčší prínos? Asi všade tam, kde sa užitočné dáta z výroby zbierajú. Ani to všetky naše podniky ešte nevykonávajú.

I. Sekaj: Určite áno, nenapadá mi oblasť života a praxe, kde by sa dnes UI efektívne využiť nedala. Ak funkcionalitu UI veľmi zjednoduším, charakterizoval by som ju ako takýto cyklus: vnímanie prostredia – spracovanie vnemov a rozhodovanie – akcia. To sa týka aj zariadení v priemysle a v logistike. UI môže byť využitá pri vnímaní prostredia (strojové videnie, počúvanie, čítanie, meranie…), pri spracúvaní a rozhodovaní (riadenie, robotika, autonómne vozidlá, energetika, doprava a veľa iného), v procesoch pochopenia reči, textu, obrazu, videa a pri následnom generovaní uvedeného obsahu. UI môže dnes automatizovať takmer akékoľvek činnosti, ktoré donedávna vykonával iba človek. V priemysle a v praxi bude prínosom všade a bojím sa, že človeku čoskoro prenechá len málo činností a profesií, v ktorých bude lepšie využiť len jeho.

P. Papcun: Pod umelou inteligenciou si môžeme predstaviť široké spektrum algoritmov. Hlboké neurónové siete sa využívajú v logistike, ale aj vo výrobe. Napríklad AGV dokáže rozpoznať konkrétnu prekážku alebo priestor pred sebou, čiže môže pracovať s väčšou presnosťou a nepotrebuje vodiace čiary. Robotické ramená nemusíme programovať na konkrétne polohy polotovarov, ale neurónová sieť rozpozná presnú polohu polotovaru. MLP (multi-layer perceptron) v riadení nelineárnych systémov sa už používa roky aj priamo na PLC.

Takýchto príkladov by sme vedeli uviesť mnoho a sú nasadené a využívané už roky. Skôr predpokladám, že táto otázka sa týka veľkých jazykových modelov, ktoré v posledných dvoch až troch rokoch zažili obrovský skok vpred. Po toľkých rokoch si určite vieme predstaviť, ako sa dajú tieto modely využiť na manažérskych a administratívnych pozíciách v podniku, ale čo tak priamo vo výrobe v shop floor-e? Tu sú ešte dvere otvorené.

Predstavte si model, ktorý bol dotrénovaný na všetkých manuáloch zariadení v danom podniku. Údržbár, ktorý opravuje nejaký konkrétny stroj len raz za rok alebo ešte zriedkavejšie, sa určite potrebuje pozrieť do manuálu. Pri využití daného modelu sa môže priamo opýtať algoritmu, ktorý mu odpovie cez slúchadlo v ušiach. Pripadne cez okuliare rozšírenej reality môže algoritmus presne ukázať, ktorú skrutku má uvoľniť.

Predák alebo majster sa nebude musieť preklikávať v informačnom systéme, ak potrebuje nejakú informáciu z výroby v reálnom čase, ale sa len opýta asistenta, algoritmu umelej inteligencie. Takýchto možností je veľmi veľa. Samozrejme v zmienených prípadoch treba skombinovať viac algoritmov umelej inteligencie, nielen veľké jazykové modely. Tieto technológie čakajú len na integrátorov, ktorí budú vedieť prepočítať návratnosť investícií, do ktorých sa firme oplatí ísť.

M. Filka: Siemens v súčasnosti podporuje nasadenie UI v priemysle dvoma spôsobmi. Prvý je viac orientovaný na špecifické potreby zákazníka, kde vieme ponúknuť ekosystém na prevádzkovanie UI v náročnom priemyselnom prostredí 24/7. V tomto prípade to môže byť cloudová alebo aj on-premise aplikácia. V prípade off-line aplikácie Siemens na Industrial EDGE ponúka kompletnú súpravu nástrojov na návrh, trénovanie/dotrénovanie, samotné spúšťanie a interfejsovanie, ako aj na sledovanie neurónových sietí počas prevádzky.

Druhý spôsob je pre zákazníkov o niečo jednoduchší, pretože Siemens ponúka množstvo HW a SW produktov, ktoré bežia na báze umelej inteligencie a zákazník nemusí byt expert v tejto oblasti, aby vedel výhody umelej inteligencie využiť. Najčastejšími príkladmi aplikácií sú kontrola kvality (napr. vizuálna INSPEKTO), prediktívna diagnostika strojov (napr. Senseye, DriveTrainAnalyzer), SoftSensing (napr. systém na meranie emisií na báze UI), LLM asistenty na programovanie a prevádzku strojov (Industrial Copilot).

Siemens je pripravený zaviesť svojim zákazníkom UI do náročného priemyselného prostredia, ale treba podotknúť, že UI nie je vhodná na úplne každý problém a treba vždy zvážiť a zanalyzovať realizovateľnosť a pridanú hodnotu pre každú aplikáciu individuálne.

T. Halva: Využitie UI sa postupne stáva bežnou súčasťou dnešných aplikácií. Vo výrobe umožňuje UI napr. rýchlu adaptáciu parametrov linky na aktuálnu situáciu alebo flexibilnú reakciu na zmenu výrobku. Systémy strojového videnia s UI dnes patria medzi úplne bežné nástroje na kontrolu kvality. Stúpa tiež množstvo senzorov vo výrobných strojoch, ktorých hodnoty vyhodnocuje UI a predchádza tým napr. neplánovaným odstávkam (tzv. prediktívna údržba).

V každej z uvedených oblastí ponúka svoje riešenie aj spoločnosť Beckhoff. Či už v podobe softvéru TwinCAT Machine Learning na nasadenie UI modelov priamo v prostredí PLC, alebo TwinCAT Machine Learning Creator, ktorý umožňuje automatizovanú tvorbu UI modelov bez nutnosti hlbokých znalostí UI. Bezpochyby revolučný je TwinCAT CoAgent, ktorý prináša UI asistenciu priamo do inžinierskeho procesu, napríklad pri programovaní PLC, konfigurácii V/V alebo návrhu HMI.

Tento UI asistent zrýchľuje vývoj, zvyšuje kvalitu softvéru a umožňuje tak rýchlejšie nasadenie nových riešení v praxi. Som presvedčený, že miera využitia UI bude v nasledujúcich rokoch výrazne rásť. S tým, ako sa tieto technológie stále viac presadzujú, rastie však aj dôraz na otázky bezpečnosti, ktorá je pre nás veľmi dôležitá a v súvislosti s UI kľúčová.

M. Bors: U nás v B&R máme celé oddelenie programátorov, ktorí sa venujú tejto problematike. Umelá inteligencia sa už v priemyselnom prostredí uplatňuje. Veľký význam má v oblasti Vision, napr. pri kontrole produkcie pomocou detekcie anomálií alebo iných algoritmov založených na deep learning. Ďalej je to spracovanie veľkého množstva dát v IIoT, kde pomáha optimalizovať výrobné procesy a zabezpečovať prediktívnu údržbu. V neposlednom rade pomáha pri samotnom programovaní strojov a technológií, napr. pomocou nástroja Automation Studio Copilot od B&R. Osobne vnímam UI ako ďalší stupeň priemyselnej revolúcie.


V druhej časti prieskumu sme dali priestor zástupcom priemyselnej praxe – výrobných podnikov. Na naše otázky odpovedali:

  • Michal Major, riaditeľ výrobného závodu BEKO Europe, Poprad
  • Artur Gevorkyan, predseda predstavenstva GEVORKYAN, a. s.
  • Ing. Gabriel Zsilinszki, Odbor podpory a rozvoja údržby, DUSLO, a. s.
  • Ing. Peter Ballon, CIO, ŠVEC GROUP, a. s.
  • Roman Kraľovanský, vedúci skupiny Výroba, Kia Slovakia, s. r. o.

2. Začali ste vo vašom podniku s využívaním umelej inteligencie? Ak áno, aký bol hlavný dôvod, že ste sa pustili do tejto oblasti?

M. Major: Áno, používame umelú inteligenciu napr. na riadenie vykurovacích systémov, v samoučiacich sa systémoch v preventívnych riešeniach pri automatizácii a senzorike. Dôvod je jednoduchý – UI je na základe pozbieraných dát a ich vyhodnotenia presnejšia a rýchlejšia v reakcii ako ľudské zmysly. Ide o vyššiu efektivitu a účinnosť bez rizika ľudského faktora.

A. Gevorkyan: Áno, dnes už podľa nás nejde o to, či UI používať alebo nie, ale skôr o to, v akom tempe ju vieme nasadiť, aby sme zostali konkurencieschopní.

G. Zsilinszki: Aj napriek tomu, že ťažký priemysel a obzvlášť chemický považujem za pomerne konzervatívny, tému umelej inteligencie sme v Dusle, a. s., začali vnímať už v roku 2016 ako príležitosť. Príležitosť na zlepšenie procesov, ktoré si vyžadovali dôkladné štúdium dát a ich vyhodnocovanie. V tom čase sme v rámci systému riadenia údržby zaviedli modul poruchové udalosti, v rámci ktorého dodávateľ SW implementoval formu umelej inteligencie. Úlohou tohto modulu je hľadanie skrytých súvislostí, ktoré vedú k potenciálnej poruche, a tak jej predchádzať. Systém sme síce plánovali ešte zdokonaliť pripojením ďalších sledovaných veličín, ale sme, žiaľ, narazili na dodávateľské kapacity nášho partnera.

P. Ballon: Áno, s využívaním umelej inteligencie sme začali postupne, najmä v oblasti podporných procesov, konkrétne v technickej príprave výroby. Okrem toho náš ERP systém obsahuje engine s algoritmami, ktoré simulujú inteligentné správanie. Prvotným impulzom bola snaha využiť dostupné technológie na zefektívnenie práce. Sledujeme aj vývoj v oblasti generatívnej UI, kde vidíme potenciál napríklad pri automatickom generovaní technickej dokumentácie alebo spracovaní zákazníckych požiadaviek. Celkovo pri rozhodovaní vychádzame z kombinácie technologických možností a našej dlhodobej snahy o zvýšenie konkurencieschopnosti.

R. Kraľovanský: Áno, začíname UI používať, no zatiaľ iba čiastočne. Základom je dostupnosť a vierohodnosť dát, ktoré sa dajú použiť. Momentálne sa skôr sústreďujeme na prípravu a nastavenie samotných zdrojov dát, ktoré budeme môcť pomocou UI v budúcnosti použiť. Zadefinovanie procesov vo výrobe, kde to bude možné, a ako nám to v konečnom dôsledku dokáže uľahčiť prácu a rozhodovanie.

3. V čom si myslíte, že by vám umelá inteligencia vedela v rámci vašich výrobných/administratívnych/podporných procesov pomôcť?

M. Major: UI dokáže odbúrať rutinné operácie zaberajúce veľa času a pomôcť v analytike dát, a brainstormingu už existujúcich riešení.

A. Gevorkyan: UI môže pomôcť vo všetkých opakujúcich sa procesoch – od optimalizácie skreslenia nástrojov cez prijímanie objednávok až po vyhľadávanie odpovedí na banálne otázky, s ktorými sa denne stretávame.

G. Zsilinszki: Príležitostí je naozaj mnoho. Vo výrobnej sfére môže umelá inteligencia predvídať stavy, ktoré ešte nenastali, ale potenciálne ohrozujú proces výroby. Príkladom môže byť systém na sledovanie procesných veličín s neustálou extrapoláciou vývojového trendu, teploty, tlaku, ale aj iných veličín bežne používaných v chemickom priemysle. V administratívnej sfére je tých možností azda ešte viac, pretože už teraz existujú systémy, ktoré čítajú dokumenty a následne ich procesujú podľa potreby. Perfektný príklad je využitie umelej inteligencie na likvidáciu dodávateľských faktúr.

Principiálne bez zásahu človeka by už dokázali dnešné systémy spracovať a vytvárať objednávky, prípadne likvidovať faktúry. V rámci podporných procesov je situácia rovnaká a pravdepodobne bude diagnostika zariadení prvá, ktorá bude naplno využívať systém umelej inteligencie. Hoci stále narážame na situáciu s ochranou dát samotného vlastníka dát. Pevne však verím, že do piatich rokov sa bude systém umelej inteligencie využívať vo všetkých oblastiach, pretože práve zavedenie umelej inteligencie bude poskytovať konkurenčnú výhodu voči ostatným.

P. Ballon: V administratíve očakávame, že UI bude čoraz viac pomáhať pri automatizácii spracovania e-mailov, reportov a postupne aj pri komunikácii so zákazníkmi. Vo výrobe vidíme potenciál najmä v oblasti optimalizácie výrobných parametrov a analýzy údajov o kvalite. V podporných procesoch môže UI urýchliť interné školenia či vyhľadávanie informácií v dokumentácii a asistovať pri riešení technických problémov. Kľúčovým prínosom bude úspora času, ktorú UI poskytne manažérom a odborníkom, čím im umožní venovať sa hodnotnejšej práci.

R. Kraľovanský: Tých možností je veľa, no hlavnú pridanú hodnotu vidím v úspore nákladov (priamy či nepriamy materiál, energie, ľudské zdroje). Veľký význam vidím tiež v nastavení kvalitatívnych parametrov interných procesov a kvality z pohľadu zákazníka na naše produkty. UI bude mat dôležitý význam pri rozhodovaní z hľadiska budúcich investícií a údržby zariadení. Viem si celkom jasne predstaviť, ako by nám UI pomohla pri spracovaní legislatívnych požiadaviek, ktorých je momentálne veľké množstvo a stále pribúdajú.

Je zrejmé, že technológie a riešenia s podporou umelej inteligencie sa presúvajú z aplikácií každodenného života aj do priemyselných prevádzok. Je teda len otázkou času, kedy sa na scéne objavia lídri a „tí druhí“. V ktorej skupine budete vy?