Ar Lietuvos įmonėse jau naudojami humanoidiniai robotai?

Taip, 15min rašė, kad Lietuvos įmonėse pasirodė pirmieji humanoidai: pavyzdžiui, ICOR grupei priklausanti „Exergio“ jau demonstravo robotą, vardu Gio. Pasak ekspertų, tokie robotai kol kas dažniausiai naudojami kaip demonstraciniai modeliai, o ateityje gali tapti pagalbininkais biuruose ir pastatų valdymo sistemose.

Kiek kainuoja pramoninis ar humanoidinis robotas Lietuvoje?

Pagal 15min pateiktus duomenis, paprastesni robotai šiandien kainuoja nuo 20 tūkstančių eurų, o aukštesnės specifikacijos modeliai gali siekti 150 tūkstančių eurų. „Exergio“ įsigytas humanoidas kainavo apie 80 tūkstančių eurų.

Ar robotizacija ir AI atims darbo vietas Lietuvos pramonėje?

15min cituojami ekspertai teigia, kad tokie robotai artimiausiu metu darbų neatims, o veikiau kurs naujus: jiems reikia priežiūros, programavimo ir integracijos į esamus procesus. Realiausia nauda šiuo metu matoma ne fizinių darbų pakeitime, o pasikartojančių, aiškiai apibrėžtų procesų automatizavime.

AI Lietuvos pramonėje: ką rodo žiniasklaida apie DI

AI pramonėje ir gamyboje Lietuvoje reiškia ne vien robotus konvejeriuose, bet ir platesnį procesą, kai dirbtinis intelektas bei robotizuoti sprendimai pamažu keliauja iš gamyklų į kasdienes verslo aplinkas: biurus, pastatų valdymo sistemas ir administracinius procesus. Lietuvos žiniasklaidos duomenys rodo, kad ši transformacija jau prasidėjo, tačiau kol kas vyksta atsargiai ir nedideliu mastu.

Pirmieji humanoidai Lietuvos įmonėse

15min žurnalistė Evelina Joteikaitė publikacijoje „Lietuvos įmonėse pasirodė pirmieji humanoidai: ekspertai sako, kad jie darbų neatims, bet juos kurs“ aprašo, kaip išmaniųjų pastatų sprendimus kurianti įmonė „Exergio“ (priklausanti ICOR grupei) su savo robotu Gio apsilankė redakcijoje. Robotas kol kas: tik demonstracinis modelis, tačiau, pasak įmonės atstovų, būtent tokie humanoidai gali tapti ateities pagalbininkais biuruose ir pastatų valdymo sistemose.

Straipsnyje pažymima, kad robotizacija įgauna pagreitį: robotai jau nebeapsiriboja vien gamyklomis, o pamažu žengia ir į kitas darbo aplinkas.

Kiek tai realiai kainuoja

Vienas praktiškiausių dalykų, kuriuos atskleidžia 15min straipsnis, yra konkrečios kainos. „Exergio“ įsigytas humanoidas kainavo apie 80 tūkstančių eurų. Brangesnių, aukštesnės specifikacijos robotų kaina gali siekti ir 150 tūkstančių eurų, o paprastesni modeliai šiandien kainuoja nuo 20 tūkstančių eurų. Ekspertai pažymi, kad kainą lemia ir pažangi technologija, ir sudėtinga mechaninė konstrukcija.

Tokie skaičiai rodo, kad fiziniai humanoidiniai robotai Lietuvos rinkoje vis dar yra brangi investicija, prieinama daugiausia didesnėms ar technologijų srities įmonėms.

Kodėl fizinė robotizacija: ne vienintelis kelias

Nors humanoidiniai robotai patraukia dėmesį, didžiajai daliai Lietuvos gamybos ir pramonės įmonių praktiškesnis ir greičiau atsiperkantis žingsnis yra ne fizinis robotas, o programinis AI, kuris automatizuoja pasikartojančius procesus:

Gamybos planavimo ir sandėlio duomenų suvedimas ir analizė.
Kokybės kontrolės ataskaitų rengimas ir klaidų atpažinimas.
Tiekėjų užsakymų ir sąskaitų apdorojimas be rankinio duomenų perkėlimo.

Tokie procesai neretai atsiperka greičiau nei fizinis robotas, nes nereikalauja didelių pradinių investicijų į įrangą: pakanka tinkamai integruoti AI į jau esamas sistemas.

Kaip tai atrodo praktiškai

Įsivaizduokime vidutinio dydžio baldų gamybos įmonę Lietuvoje, kuri kiekvieną mėnesį rankiniu būdu suveda tiekėjų sąskaitas į apskaitos sistemą ir lygina jas su gautais užsakymais. Šis darbas atima kelias dienas per mėnesį ir dažnai nulemia klaidas, kurias vėliau tenka taisyti. Įdiegus AI sprendimą, kuris automatiškai nuskaito sąskaitų duomenis ir palygina juos su užsakymų sistema, žmogui belieka patvirtinti neatitikimus, o ne suvesti kiekvieną eilutę rankiniu būdu. Toks pakeitimas nereikalauja jokios fizinės robotizacijos ar didelės pradinės investicijos: pakanka integruoti AI su jau naudojama apskaitos programa, ir rezultatas matomas jau per pirmą mėnesį.

Kur AI realiai tinka Lietuvos gamybos įmonėms

Pramonės ir gamybos sektoriuje AI dažniausiai naudingiausias ten, kur procesas yra aiškus, pasikartojantis ir generuoja daug duomenų: tiekimo grandinės valdymas, įrangos priežiūros prognozavimas ar dokumentų apdorojimas. Būtent čia procesų automatizavimas leidžia sutaupyti darbo valandas be didelės rizikos, nes žmogus lieka atsakingas už galutinį sprendimą.

Norint, kad tokie sprendimai realiai veiktų ilgalaikėje perspektyvoje, o ne liktų vienkartiniu bandymu, įmonei dažnai naudinga turėti nuolatinį AI partnerį, kuris padeda ir įdiegti technologiją, ir prižiūrėti bei tobulinti ją augant verslui.

Ko verta vengti diegiant AI gamyboje

Dažniausia klaida, su kuria susiduria pramonės įmonės: bandymas iš karto automatizuoti sudėtingą, daugiapakopį procesą, užuot pradėjus nuo vienos, aiškiai apibrėžtos jo dalies. Kitas pasikartojantis rūpestis: baimė, kad AI sprendimas pareikalaus visiškai pertvarkyti esamas gamybos valdymo sistemas. Realybėje dauguma programinių AI sprendimų integruojami virš jau naudojamos infrastruktūros, nepertvarkant jos iš esmės, o tai reikšmingai sumažina diegimo riziką ir kainą, palyginti su fiziniu robotu ar visiškai nauja sistema.

Kada skaičiai pateisina investiciją

Palyginkime du kelius ta pačia aritmetika.

Programinis sprendimas tiekėjų sąskaitoms. Tarkime, rankinis suvedimas ir sutikrinimas atima 3 darbo dienas per mėnesį, tai yra apie 24 valandas. Prie 20 eurų valandos kaštų tai 480 eurų per mėnesį arba apie 5800 eurų per metus. Jei po automatizavimo lieka tik patvirtinimo darbas, apie 6 valandas per mėnesį, sutaupoma maždaug 4300 eurų per metus. Tokiu atveju diegimas, kainuojantis iki 4 tūkstančių eurų, atsiperka maždaug per metus.

Fizinis robotas už 80 tūkstančių eurų. Kad jis atsipirktų per trejus metus, jis turi sutaupyti apie 27 tūkstančius eurų per metus, tai yra maždaug 1350 darbo valandų. Prie to prisideda priežiūra, programavimas ir prastovos.

Atsakymas nuobodus, bet teisingas: daugumai Lietuvos gamybos įmonių pirmiausia apsimoka tai, ko nesimato nuotraukoje. Kaip suskaičiuoti savo atvejį, plačiau aprašėme automatizavimo ROI vadove.

Nuo ko pradėti: penki žingsniai

Išmatuokite vieną procesą. Ne visą gamybą, o vieną grandį: kiek valandų per mėnesį ji atima ir kiek kartų per tą laiką klystama.
Patikrinkite duomenis. Jei užsakymų numeriai skiriasi trijose sistemose, jokia technologija to neišspręs. Duomenų parengtis yra pirmas darbas, ne paskutinis.
Paleiskite pilotą su riba. Vienas procesas, vienas mėnuo, iš anksto sutartas rodiklis, pagal kurį spręsite, ar tęsti.
Palikite žmogų sprendimo taške. Sistema paruošia, žmogus patvirtina neatitikimus. Gamyboje klaidos kaina per didelė, kad tikrinimo nebūtų.
Susitarkite dėl priežiūros. Tiekėjai keičia sąskaitų formatus, sistemos atnaujinamos. Be priežiūros po diegimo veikiantis sprendimas tyliai sugenda per kelis mėnesius.

Dažniausios klaidos

Pradėti nuo įspūdingiausio proceso. Sudėtingiausia grandis turi daugiausia išimčių. Sprendimas: pradėti nuo nuobodžiausio, bet aiškiausio proceso.
Nepaklausti cecho žmonių. Sprendimas, sugalvotas biure, gamyboje neveikia, nes nežino išimčių. Sprendimas: pirmas pokalbis su tais, kurie darbą atlieka kasdien.
Nematuoti prieš diegimą. Be pradinio skaičiaus po pusmečio neįmanoma pasakyti, ar pagerėjo. Sprendimas: užrašyti valandas ir klaidų skaičių prieš pradedant.
Laukti tobulų duomenų. Nė vienos gamyklos duomenys nėra tvarkingi. Sprendimas: sutvarkyti tik tuos laukus, kurių reikia pirmam procesui.
Diegti be aiškaus savininko. Kai atsakingas „gamybos skyrius“, neatsakingas niekas. Sprendimas: vienas vardas, kuris atsako už rezultatą.

Prieštaravimai ir sąžiningi atsakymai

„Mūsų gamyba per daug specifinė.“ Gamybos technologija tikrai specifinė, bet aplink ją esantis darbas nelabai: užsakymai, sąskaitos, kokybės ataskaitos, pamainų planai ir susirašinėjimas su tiekėjais atrodo panašiai beveik visose įmonėse. Ten ir slypi pirmi rezultatai.

„Neturime IT komandos.“ Programiniams sprendimams jos dažniausiai ir nereikia: jie jungiasi prie jau naudojamų sistemų per standartines sąsajas. Reikia žmogaus, kuris žino procesą, o ne programuotojo etato.

„Tai atims darbo vietas.“ Praktikoje Lietuvos gamyboje dažniau trūksta žmonių, nei jų yra per daug. Automatizuojama todėl, kad neapsimoka mokamą valandą leisti duomenų perrašymui, o ne todėl, kad norima mažinti etatus.

„Investicija per didelė.“ Ji tokia tik tada, kai kalbama apie įrangą. Kaip diegimo kaina susideda ir kodėl ji labai skiriasi pagal apimtį, verta pasižiūrėti prieš planuojant biudžetą.

Maža ir didelė įmonė pradeda skirtingai

Iki dešimties žmonių įmonėje viską sprendžia savininkas, todėl pilotą galima paleisti per savaitę. Rizika kita: nėra kam prižiūrėti, todėl reikia rinktis paprasčiausią įmanomą sprendimą ir vieną procesą, ne tris.

Įmonėje, kurioje dirba per šimtą žmonių, technologija paprastai nėra kliūtis. Kliūtis yra derinimas tarp gamybos, apskaitos ir IT. Ten verta pradėti nuo vieno padalinio, gauti matomą rezultatą ir tik tada plėsti, nes vidinis pavyzdys įtikina greičiau nei bet kokia pristatymo skaidrė.

Ką iš to pasiimti Lietuvos pramonės įmonei

Žiniasklaidos vaizdas rodo dvi paraleles kryptis: brangūs, dar eksperimentiniai fiziniai robotai didesnėse technologijų įmonėse, ir daug prieinamesnis, greičiau atsiperkantis programinis AI, kuris jau šiandien gali automatizuoti didelę dalį administracinių ir gamybos valdymo procesų.

Kaip pradėti: vietoj to, kad iš karto galvotumėte apie fizinį robotą, pradėkite nuo vieno konkretaus, duomenimis grįsto proceso: pavyzdžiui, sandėlio ataskaitų ar tiekėjų sąskaitų apdorojimo, ir jį automatizuokite su AI, kol jis veiks patikimai.

Padedame Lietuvos gamybos ir pramonės įmonėms atpažinti, kur AI realiai atsiperka, ir įdiegti sprendimus, kurie integruojasi su jūsų esamomis sistemomis. Norite sužinoti, nuo ko pradėti jūsų įmonėje? Konsultacija nemokama.