AI ekspert: Digitaliseerimine pole sprint vaid mitmevõistlus

TalTech doktorant Tõnis Raamets on teadlane ja insener, kellel on üle 20-aastane töökogemus autotööstuse ja tootmise valdkonnas. Viimase aasta jooksul on ta olnud AIRE projektijuhiks kahele demoprojektile, kus ettevõtted läbi digikaksiku ja tehisaru said lahendused oma kitsakohtade parendamiseks.

Raametsa sõnul on Tehnikaülikooli roll neis projektides mitmetasandiline: infratruktuuri, teaduspõhiste teadmiste ja inimressursi pakkumine ettevõtetele, et neil oleks võimalik oma digilahendusi ellu viia. „Töögruppide komplekteerimisel tehakse ülikoolis valikud vastavalt projekti eesmärgile. Vajadusel kaasame eksperte ka teistest ülikoolidest või teadusparkidest. Chemi-Pharmi puhul oli meil endil vajalik kompetents olemas ja puudus vajadus kõrvalt spetsialiste juurde võtta,“ selgitas Raamets. Projektides osalevad inimesed jagunevad ülikooli ja ettevõtte vahel tavaliselt üsna võrdselt. Chemi-Pharmis oli ülikooli poolelt 7 ja ettevõttest 6 inimest ning Scandinori projektis oli seevastu 4 enda töötajat ja 7 teadustöötajat.

Ettevõtte digikaksik

„Tehisintellekti puhul on mitmeid võimalusi, kuidas probleemile läheneda. Meie ülesandeks Chemi-Pharmis jäigi toomislogistika targa tehisintellektil põhineva juhtimissüsteemi loomine, mis sobiks just sellele ettevõttele, kuna nende enda töötajad on hõivatud tootmisprobleemide igapäevase haldamisega ja seega puudub võimalus põhjalikult toomislogistikat puudutava arendustööga tegeleda. Üks asi, mida saame sellises olukorras neile pakkuda, on ettevõtte digikaksiku ehk virtuaaltehase tegemine, mida me ühe sammuna lõimegi,“ avas Raamets tausta. Ta lisas, et digikaksiku keskkond võimaldas töid teostada väljaspool reaalset ettevõtet. Masinatele pandi andurid peale ja edasine töö käis juba simulatsiooni keskkonnas. Kuna ettevõttel oli juba ühest varasemast projektist digitaalne kaksik olemas, siis tuli teha jooksvaid täiendusi vastavalt tänastele andmetele. Neid andmeid sai omakorda kasutada analüüsiks ja tehisaru arendamiseks konkreetse väljakutse lahendamiseks.

„See annab ettevõtetele hästi palju võimalusi juurde ja ei puuduta ainult tehisaru poolt vaid kõiki, kes on tehasega seotud: alltöövõtjaid, robotiseerimise lahendustega seotud pakkujaid, töötajaid. Virtuaaltehase baasil võib hästi palju asju ära lahendada,“ kinnitas ta. „Virtuaaltehase andmetest saab või täpsemalt öeldes on juba saanud ettevõtete Marketplace, kus tehinguid teostatakse. Nende andmete pealt saab pakkuda ka teadusarendust ja ettevõte saab keskenduda põhitegevusele.“ Raamets näeb siit vabanemas ettevõtete ressursse, kuna nad ei pea enam kümne asjaga tegelema. Ühel hetkel annab see võimaluse Marketplace andmete põhjal pakkuda uusi teenuseid ja lahendusi – see hetk võib tema sõnul päris huvitav olla. „Näen juba praegu, et tööjõuprobleeme saab lahendada nii, et töötaja võib mujalt riigist tulla – näiteks roboti juhtimist saab teha kaugtööna. Sellega on seotud hästi palju positiivseid asju,“ usub Raamets.

Suurem pilt

Raamets ütles, et projekti kestmise ajal oli oluline hoida esialgsest püstitatud eesmärgist kinni, et fookus püsiks. Lisaks oli Chemi-Pharmi projekti kestvus nende mõistes väga lühike, kuus kuni üheksa kuud – see sunnib tegutsema kontsentreeritult, et eesmärgini jõuda. Põhirõhk oli suunatud tehisintellektil põhineva toomislogistika juhtimissüsteemi loomisele, mis aitaks vähendada tootmisseisakuid töökohtadel ja mida oleks võimalik hiljem ka liidestada autonoomsete mobiilsete robotitega materjalide transpordiks tehasepinnal.

Projektijuhina rõhutas ta, et kõige olulisem on ettevõttest saada piisavalt andmeid kätte, mida saab siis edasi analüüsida. „Isegi juhul, kui ettevõttel pole piisavalt andmeid, saame kasutada mehaanika teaduskonnas välja töötatud veebipõhist tootmise jälgimissüsteemi Dimusa. See võimaldab saada reaalajas hetkeolukorrast ülevaadet, nii tootmisseadmetest ja töökohtadest, kui tootlikkusest ja tööajast. Andmetele toetudes saame tehisintellekti tööriistu kasutades leida kitsaskohti, mida saab ettevõttes optimeerida,“ selgitas ta.

Raamets näeb, et enamikel demoprojektidel on jätkuprojektide potentsiaal olemas, mida ettevõtted saavad edasi arendada, kuid need nõuavad investeeringuid infrastruktuuri loomiseks, mida tehisaru kasutab sisendina. „Kui rääkida uutest võimalustest, siis selle jaoks, et tehisaru saaks edasi töötada on vaja andmeid edasi koguda ning nende põhjal korrigeerivaid ettepanekuid teha,“ rääkis ta võimalustest. „Ettevõtete jaoks on see natuke isegi ulmeline asjade käik ja ma seetõttu ma näen vajadust inimesi töökohtadel koolitada, et nad saaksid aru, mis mida teeb. See võtaks inimeste hirme maha, kui nad mõistavad robotiseerimise ja digitaliseerimise tööpõhimõtteid,“ tõdes ta. Lisades, et kui jääb üles liiga palju mittemõistmist, siis inimesed hakkavad vastu töötama.

„Teisedki on digitaliseerimise kohta öelnud, et see pole sprint vaid mitmevõistlus, kõik asjad vajavad harjumiseks aega. Lihtsalt tuleb protsessidega alustada ja mingid etapid läbi käia. Siia sobib tuua redeliga lakka ronimise paralleeli, sa ei saa viis astet vahele jätta ja kohe ülesse hüpata. Muidugi, meil ülikoolis iga projektiga ka kompetents tõuseb. Kui me rohkem teame, saame ka rohkem suunata. Eks ühtepidi mingid töölõigud võivad minna odavamaks aga teisalt tehnoloogia areng on nii kiire ja kogu aeg tuleb uut infot peale,“ naerab Raamets. „Ma soovitan kõigil tehisintellektiga tööd alustada ja katsetada, tehisaru suudab täna juba anda andmete analüüsimise põhjal rida soovitusi. Ta on juba nagu väike soovitaja, kes ütleb sulle, et vaataksid ühte või teist töölõiku.“

Rohkem võimalusi

Raametsa sõnul tegi Scandinori projekti huvitavaks see, et neil ei ole uut tehast, küll aga nad soovivad seda ehitada. „Praegusel juhul me digikaksikut luues mängisime tootmisprotsessid läbi. Kuna neile on oluline leida investoreid tehase ehitamiseks, siis aitab meie loodud simulatsioon sellega minna investorite juurde ja näidata tootmisprotsesse, millised on mahud ja laienemisvõimalused,“ selgitas ta. „Olen seda ka teistele ettevõtetele ütelnud, et hakake päris tehase kõrvale digikaksikut looma, kus saab ette valmistada tootmismuutusi äri parandamiseks või tarnijatega lepingute muutmist – need on täiesti uued võimalused. Oleme neid projekte arendades võtnud selle lähtepositsiooni, et kood on nagunii avalik kõigile, lisaks arendame meie enda tootmise jälgimise platvormile Dimusa pidevalt neid uusi funktsionaalsusi juurde,“ julgustas Raamets ettevõtteid digikaksikute loomisele.

Scandinori projekti sujumise kohta hinnangut andes, tõdes Raamets, et ülikoolis töötavate teadlaste kompetentsitase on hakanud samuti iga projektiga tõusma. „Hea on tõdeda, et mingeid tagasilööke pole meil olnud, pigem oleme saavutanud uue taseme. Virtuaaltehase ja tehisaruga oleme praeguseks päris palju juba ära teinud. See kuidas tehisaru suudab sekunditega tootmisprobleeme tuvastada on uskumatu ja toimisid hästi nii seadmete kui töökohtade saadavuse, jõudluse kui kvaliteedi näitajate osas ja saime teada täpsed põhjused, kus rakendada parandusmeetmeid,“ rõõmustas Raamets.

Tema sõnul on Tehnikaülikoolis juba selle alaga kursis olevaid tudengeid ettevõtete jaoks ka koolitatud aga võtab veel aega kuni nad ettevõtetes reaalseid muutusi tegema hakkavad.

Hea teada

Chemi-Pharm demoprojekt keskendus ettevõtte igapäevase tootmislogistika korraldamisele ja visualiseerimisele läbi targa tehisintellektil põhineva juhtimissüsteemi, mis aitab kaasa tootmise läbilaskevõime suurendamisele ja tootmisprotsesside efektiivsuse kasvule.

Projekti kestvus: 1.04.2023−29.02.2024; finantseerija: Euroopa Komisjon ja Majandus- ja Kommunikatsiooniministeerium. Maksumus oli: 48 000 EUR.

Scandinor OÜ demoprojekt oli tootmisprotsesside tehisintellektil baseeruva optimeerimismudeli rakendatavuse piloteerimine ja testimine uue kavandatavata tootmisüksuse baasil

Projekti kestvus: 1.11.2023−31.05.2024 ja finantseerija: Euroopa Komisjon ja Majandus- ja Kommunikatsiooniministeerium. Maksumus oli: 48 000 EUR.

Tõnis Raamets on pikka aega osalenud Eesti Masinatööstuse Liidu juhtimises. Hetkel töötab Tallinna Tehnikaülikoolis doktorandi-nooremteadurina. Tema peamiseks uurimisvaldkonnaks on digitaalsete optimeerimis- ja juhtimismudelite väljatöötamine ja juurutamine tootmisprotsessides. Tõnis on AIRE liige 2022. aasta algusest.