Živimo u doba kada je umjetna inteligencija dio naših života, mobitela, kada je ChatGPT naš svakodnevni sugovornik, a roboti više nisu neka SF zamisao. Sve to tehnologija je s kojom nismo rođeni, ali je moramo razumjeti, učiti, prilagoditi se suživotu s njom. Što se sve radi i događa u tom napretku, gdje smo trenutačno i kako AI koriste neke od naših najvećih kompanija, govorilo se na konferenciji Poslovnog dnevnika Smart Industry.
Miro Antonijević, voditelj odjela razvoja softvera u Končar – Digitalu dao je stoga kratki pregled kako se AI koristi u pogonu i na koji način bi funkcioniralo autonomno odlučivanje u realnom vremenu.
Predstavio je razvoj platforme za upravljanje performansama (Asset Performance Management – APM) i integraciju umjetne inteligencije u nadzor velikih energetskih postrojenja. Cilj je sustava prijeći s tradicionalnog reagiranja na alarme na prediktivno održavanje, simulacije i pravovremene preporuke čime se produžuje radni vijek opreme poput transformatora i smanjuju financijski troškovi.
Idu korak dalje
“Neki glavni problem koji pokušavamo riješiti jest da predvidimo kvar. Danas postoje već ustaljeni sustavi koji su zaduženi za alarmiranje pa kada nešto pođe krivo prate se senzori, podaci i zapravo alarmiraju operatera. Međutim, sami operateri koji rade u takvim postrojenjima imaju ograničenu pažnju i skup informacija koje mogu pratiti. Do sada se to tako radilo i to je relativno funkcioniralo, ali pojavom novih tehnologija možemo ići korak dalje. S APM-om želimo reagirati ne samo kada se nešto uistinu dogodi, već želimo sve shvatiti i prije toga.”
Iako je platforma trenutačno primarno fokusirana na energetiku, arhitektura je prilagodljiva i za druga područja poput željeznica, podatkovnih centara i plinovoda, dodaje Antonijević uz opasku kako je Digital najmlađa kompanija unutar Končar grupe, osnovana 2021., a već ima ugrađene dijelove nadzora koji vode ka autonomiji.
Naime, pojašnjava kako od četiri koraka u tom procesu (nadzor, procjena, preporuka, autonomija), kompanija trenutačno ima riješena prva dva, dok je konačni cilj autonomija.
“Želimo da sustav djeluje sam unutar zadanih granica, uz nadzor čovjeka. Trenutačno se u njega ugrađuje AI kako bi se to postiglo. APM je sustav koji nadzire zdravlje opreme, procjenjuje koliko će nešto trajati, kakvo je stanje, treba li servis…”
No i kada se dođe do posljednje faze, neće sve ostati samo na tehnologiji, ističe.
“Čovjek odlučuje gdje je pogreška skupa. Ako je nizak rizik, sustav je samostalan u rješavanju problema. Ako je rizik visok, čovjek odlučuje hoće li se ići u servis ili će se raditi promjena u mreži i slično.” Za kraj je Antonijević sve sažeo u nekoliko ključnih poruka pa rekao kako autonomija počinje od pouzdanih podataka i procjene stanja opreme. Po njemu, cilj AI preporuke je intervencija koja ide u smjeru digitalnog blizanca koji simulira što bi se dogodilo da se kvar dogodi te dodaje kako u kritičnoj infrastrukturi čovjek ostaje u petlji.
Da je autonomno već goruća tema koja se negdje u potpunosti koristi, posvjedočio je Edin Kočo, suosnivač tvrtke Gideon Brothers. Naime, oni se bave robotima koji služe u skladištima, kompanija razvoj radi u Hrvatskoj, dok je proizvodnja i održavanje smješteno u Americi koja im je i primarno tržište. No, kaže kako se nada da će se krenuti razvijati i lokalno.
Ne smije se ugroziti čovjek
“Naša vizija je transformirati lanac opskrbe uz AI. Pričamo o robotima koji vide, autonomno se gibaju, uče i mijenjaju svijet oko nas. Sada nam za taj rad trebaju viličar i čovjek u skladištima, a cilj je da imamo autonomne sustave koji to mogu raditi.”
Kočo ističe kako Gideon sam radi robote, a dodana vrijednost je u tome što razvijaju i vlastiti softver. Ističe kako je za robotičku firmu koja razvija nove proizvode izrazito bitna vertikalna integracija pa pojašnjava kako oni kao kompanija pokrivaju dvije aplikacije. Naime, tu su autonomni utovar i istovar prikolica te orkestracija robota i ljudi.
“Roboti putuju po skladištu, a čovjek je taj koji ima nalog da na robota nešto stavi, tako se poboljšava operativnost operacije. No, to sve treba uskladiti i iskoordinirati kako proces ne bi zapeo i kako nitko ne bi nastradao, zato je važna orkestracija.”
Sigurnost u cijeloj ovoj priči ističe kao vrlo važnu komponentu.
“Robot mora sam prepoznati čovjeka ili paletu, na njemu su AI modeli koji pomažu da se to prepozna. Na više sustava koji razvijamo događa se koordinacija cijelog sustava. Ni u jednom trenutku ne smije se ugroziti čovjek. Ako se robotu približi osoba, on se automatski ukopa na mjestu. Sigurnost je jako bitna. Ovakvi sustavi nisu umorni, sve prate, imaju pogled 360 stupnjeva oko sebe, a s njima osim produktivnosti, možemo povećati i sigurnost u operacijama korištenjem AI-ja”, zaključuje. U svemu ovom velika je uloga i podataka jer oni su postali najskuplja roba. Od podataka i informacija sve kreće, a mnogo toga se i pokreće. Takav je slučaj s javnim prijevozom. Kako to sve izgleda u stvarnom vremenu, pojasnio je Vicko Lukšić, konzultant u Atronu.
“U svakom vozilu je putno računalo pa se on ponaša kao mjerni uređaj”, kaže i daje zanimljive podatke kako putna računala u vozilima generiraju preko deset milijardi poruka godišnje, bilježeći telemetrijske GPS podatke, odstupanja od voznog reda, popunjenost putnika te stanje baterija u električnim vozilima. Ovi podaci omogućuju dispečerima nadzor u stvarnom vremenu, slanje uputa vozačima u slučaju nesreća, brzu reakciju na hitne situacije te pružanje točnih informacija putnicima na stanicama.
U suštini govorio je o sustavu za kontrolu prometa koji se razvija u Zagrebu, a ogromnu bazu korisnika ima diljem Europe.
Kao jedan od najvažnijih podataka ističe onaj o stanju u električnim autobusima, pogotovo njihovih baterija s obzirom na to da bi od 2035. godine svi novi gradski autobusi u Europskoj uniji trebali biti bez emisija CO2. Važnost praćenja baterije vidi se i u tome da bi se pravodobno spriječilo preopterećenje elektroenergetske mreže te kako bi se osiguralo pouzdano planiranje vožnje.
“Sustav nam može dati važne podatke jer deklarirani domet baterije je 400 kilometara u optimalnim uvjetima, ali to može odstupati. Kada se ubace varijable poput nagiba terena, opterećenosti i temperature, to varira, a ako ne znate domet baterije, to predstavlja rizik za upravljanje.”
Pojašnjava kako se tako ne može dosljedno planirati vožnja, a s podacima možemo imati unaprijed određene scenarije tako da dispečer ne mora odlučivati u trenutku kada se nešto dogodi, nego se može pripremiti unaprijed.
“Lakoća korištenja scenarija je interesantna s jedne strane, a s druge strane pripremljenost i dosljednost postaju zakonska obaveza. Primjerice, u slučaju da prijevoznik preveze preko 125 milijuna putovanja godišnje, u Njemačkoj se to klasificira kao kritična infrastruktura, a ona iza sebe nosi određene obaveze. Tijelu se mora pravdati razina sigurnosti samog sustava.” Bilo kako bilo, podaci su postali valuta koja vrijedi najviše, a kvalitetnim baratanjem njima mogu donijeti velike uštede.
“Kvalitetni podaci su ono što čini kvalitetne odluke. Iz specifično ovih podataka koje imamo nad voznim vremenima možemo uspoređivati planirani vozni red što je ujedno onda i poligon za razne uštede za prijevoznike”, zaključuje.
Svi ovi navedeni noviteti postat će standard u budućnosti. Roboti, nadzor, usklađenost, kvalitetno integrirana i iskorištena umjetna inteligencija… No, obično su noviteti ono što ljude plaši, ali i organizacije.
Svjesni smo kako živimo u vremenu u kojemu se moramo brzo prilagoditi napretku jer inače iskačemo iz tračnica konkurentnosti. Zaostajanje nije opcija koju si ozbiljni igrači i kompanije mogu priuštiti pa je na konferenciji sudjelovao i Nino Zeljko, konzultant za poslovnu agilnost iz grupe BetterChange. On je održao predavanje o organizacijskim promjenama i izazovima usvajanja novih tehnologija poput umjetne inteligencije. Istaknuo je kako sama tehnologija nije dovoljna ako se ne mijenja način funkcioniranja organizacije te je naglasio važnost empirijskog pristupa, sustavne optimizacije i prepoznavanja uskih grla umjesto lokalnih poboljšanja.
Lideri su motor adaptacije
“Organizacije su uvijek imale potrebu za promjenama i uvijek će ih imati ako žele opstati i biti uspješne. Osim tehnologija, tu su promjene i na tržištima konkurencije, promjene ponašanja i potrebe korisnika stoga organizacije mijenjaju svoje procese i alate. Reorganiziraju se, restrukturiraju, transformiraju i to neće stati tako da organizacije doista trebaju ovladati tim procesom promjene, razvijati internet sposobnosti i učiti kako se mijenjati kako bi bile uspješne u budućnosti. AI je sigurno najnovija velika promjena koja dolazi, koja će promijeniti način na koji radimo i kako organizacije funkcioniraju.” Pojašnjava i korake važne kod optimizacije sustava pa dodaje kako je prva stvar koju trebamo znati jest da imamo zajedničko razumijevanje kako sustav uopće radi te na temelju toga uspostaviti korisne metrike kako bi prepoznali gdje su problemi i prilike.
Kao drugu stvar ističe fokus na poboljšanje cijelog sustava i postizanje poslovnih ciljeva, a ne samo određenih koraka lokalne optimizacije, dok za kraj dodaje kako je potrebno poboljšati komunikaciju i suradnju između različitih dijelova organizacija i ubrzati donošenje odluka kako bi posao neometano tekao kroz cijelu organizaciju.
Osvrnuo se i na teoriju ograničenja koja se temelji na pretpostavci da svaki poslovni sustav ili proces ima barem jedno ograničenje (usko grlo) koje ga sprječava da ostvari veći uspjeh. On kaže kako brzina uskog grla u sustavu diktira brzinu cijelog sustava.
“Da bismo poboljšati protok kroz cijeli sustav, moramo prvo identificirati usko grlo, zatim osigurati da ono radi na maksimumu svog kapaciteta. Nakon toga odredimo sve druge aktivnosti tempu uskog grla pa povećamo njegov kapacitet sve dok se ne pojavi nekakvo novo na nekom drugom mjestu.”
Utjecaj na organizacijsku kulturu
U svemu tome kao ključni element uspjeha izdvaja ljude i organizacijsku kulturu te naglašava da promjene često propadaju jer se previše pažnje posvećuje mehanici i procesima, a premalo ponašanju zaposlenika. U tom kontekstu naglasio je ulogu vodstva u izgradnji povjerenja, pružanju psihološke sigurnosti i usklađivanju ciljeva.
“Ljudi su najvažnija komponenta u organizacijskom sustavu, a lideri ključni jer imaju najveći utjecaj na organizacijsku kulturu i zaposlenike. Uspješne promjene zahtijevaju uključeno vodstvo koje treba ljude uključivati u promjenu, poticati poželjna ponašanja i osigurati usklađenost”, rekao je pa za kraj dao nekoliko ključnih poruka kojima poručuje da su adaptivnost i agilnost sposobnosti koje se razvijaju, a ne ciljano stanje. Ističe da se promjena mora promatrati kao proces učenja u kojemu se kontinuirano radi inspekcija i adaptacija te zaključuje da je u adaptivnim organizacijama uloga vodstva ključna jer su lideri motor adaptacije.
