Generatív AI a gyártásban – valóban szükség van rá?

A rendezvény key note előadását Tóth Miklós, a Mesterséges Intelligencia Koalíció szakmai vezetője tartotta, aki felvázolta az AI iránti hazai attitűdöt. A szakember szerint a mesterséges intelligencia gyártási felhasználásának első jelei már jóval a jelenlegi felfutás előtt megjelentek. „2015 felé, főleg a gyártó cégeknél, már mindenki tudta, hogy van computer vision technológia, kezdett feljönni a deep learning is, de akkoriban a cégek még inkább azt mondták: 'várjunk még, amíg ez berobban.'”
A robbanás aztán 2022-ben következett be, a generatív mesterséges intelligencia – és különösen a ChatGPT – megjelenésével. Ez látható a Google Trends adataiból az ábrán is: a generatív AI „néhány hónap alatt jelentősen beelőzte” a többi technológiát.
Az előadó ugyanakkor óvatosságra intett: nem szabad összekeverni a mesterséges intelligenciát a generatív AI-jal. „Mindenki elkezdett foglalkozni a generatív AI-val, de nagyon sok helyen igazából erre nincs is szükség, mégis ettől hangos a világ.” A probléma nem csak az, hogy sok cég túlértékeli a generatív AI szerepét, hanem az is, ha nem látják benne a hasznosulást, az egész AI-technológiát elutasítják. „Az a CEO, aki úgy látja, hogy a generatív AI-t nem tudja alkalmazni, az mesterséges intelligenciával kapcsolatban lemondó lesz.”

Oktatás kell

Tóth Miklós egy Századvéges, 2024-es kutatással szemléltette a helyzetet, amely szerint a cégek csupán 4 százaléka alkalmaz valamilyen AI-megoldást – és a gyártásban ez az arány még alacsonyabb. „A legaggasztóbb azonban, hogy a válaszadók 90 százaléka nem is tervezi a bevezetést” – hívta fel a figyelmet a szakember. 

A reprezentatív felmérésben „45 százalék mondta azt, hogy szerintük az AI nem hasznos számukra – ez itt a probléma” – hangsúlyozta, és ezzel együtt felhívta a figyelmet arra is: „az a gond, hogy nincs AI-oktatás. Sem a menedzsment, sem a CEO szint nincs tisztában azzal, hogy mi ez a technológia.” Tóth hozzátette: az európai rangsorban 2024-ben Magyarország hátulról a negyedik volt, és „azóta Szerbia is megelőzött minket – pedig ott messze nem ideális a gazdasági környezet”. 

AI ≠ adatanalitika

Tóth Miklós hangsúlyozta, hogy „az adatanalitika nem AI – sokszor már statisztikai eszközökkel is lehet jó eredményeket elérni.” Ugyanakkor a jövőben is meghatározó lesz az adat alapú döntéshozatal, amelyre az MI-eszközök kiválóan építhetők. „Ha adat van, kis költségvetésből is tudunk jó dolgot építeni.” A „low-hanging fruit” – vagyis az alacsonyan függő gyümölcsök – Tóth szerint a következők: minőségellenőrzés, selejtcsökkentés, termékoptimalizálás, költségcsökkentés és folyamatoptimalizálás.v

A technológiai trendek között Tóth kiemelte a humanoid robotok elterjedését. „A Zeekr gyárban, Kínában már tömegesen dolgoznak humanoid robotok, de Magyarországon is, például a Mercedes gyárban tesztelnek ilyen megoldásokat.” Ha ezek ára néhány éven belül 50-60 ezer euróra csökken, az alapjaiban változtathatja meg a munkaerő-piaci igényeket. De fontos, hogy nem csak multik vagy globális tech cégek tudnak AI-t alkalmazni: „Egy hazai autóipari beszállító 5-10 millió forintból fejlesztett egy olyan megoldást, ami elektronikai panelek minőségellenőrzésében volt hiánypótló – és óriási hatékonyságnövelést ért el.”
Az előadó konkrét tanácsot is adott: „Keressünk szakembert! Tudásépítésre van szükség. Oktassuk le a menedzsment szintet, oktassuk le a CEO-t is, hogy lássák, milyen technológiák léteznek, és nézzünk meg minél több felhasználási esetet” – javasolta a jelenlévőknek a szakember. 

Az energiahatékonyság és karbantartás versenyelőny

A következő előadásban Gubicza Richárd, a Motor-Systems Kft. szerviz-projektvezetője egy szűkebb témára evezett, hiszen a cég villanymotorok, hajtóművek, frekvenciaváltók gyártásával, értékesítésével és szervizeléssel foglalkozik és küldetésük az energiahatékonyság elősegítése. Az előadó rávilágított, hogy az ipari energiafogyasztás közel 70 százaléka a villanymotorokhoz köthető, így „az energiahatékonyság kulcsa sokszor a hajtástechnikai rendszerek optimalizálásában rejlik.” A vállalat gyakorlati példákon keresztül mutatta be, hogyan lehet akár már meglévő rendszereket is jelentősen hatékonyabbá tenni. Egy épületgépészeti projekt során például 16 motoros rendszer frekvenciaváltós vezérlésével két év alatt 41 millió forintos megtakarítást értek el, miközben a teljes beruházási költség 18 millió forint volt. „Ez 10 év alatt több mint 400 millió forint megtakarítást jelenthet” – hangsúlyozta Gubicza. Elmondása szerint a jól karbantartott rendszerek akár 40 százalékkal hosszabb élettartamúak, a hibák száma pedig drasztikusan csökken. „A jövő iparában azok lesznek versenyképesek, akik az energiahatékonyságot és a rendszeres karbantartást stratégiai eszközként kezelik” – hangsúlyozta az előadó. 

A tavalyi Grand Prix-esek projektjei

Az Év Gyára Projektversennyel összekötött Ipari Brunch-on előadást tartott a tavalyi Grand Prix nyertes, a Kematechnik Innomontage Kft. a digitalizált felületkezelésről. A családi vállalkozás 35 éve foglalkozik felületkezeléssel. 

Az előadók, Bognár Péter György ügyvezető és Török Sándor termékmenedzser bemutatták, hogyan digitalizálták a saját gyártóberendezéseik működését: egy hét éve indult fejlesztés során létrehoztak egy ipari digitalizációs szoftvert (Mindstorm), amely valós időben gyűjti és elemzi a gépek adatait. A rendszer átláthatóvá teszi a termelést, csökkenti a karbantartási költségeket, és segíti a gyártási döntések meghozatalát. A digitalizáció révén akár több ezer adatot is kezelnek másodpercenként, és visszakereshető gyártási naplókat is biztosítanak, támogatva ezzel a minőségbiztosítást és a reklamációkezelést.

Ezt követően Nagy Ábel bemutatta a Knorr-Bremse budapesti üzemének Digital Warehouse projektjét, amellyel tavaly taroltak az Év Gyára Projektversenyen, és amelynek lényege, hogy kis darabszámú, nehezen beszerezhető alumínium alkatrészeket házon belül, 3D-fémnyomtatással gyártanak le. A projekt célja a beszerzési idő és költségek csökkentése, a raktárkészlet optimalizálása és a nyomtató kapacitásának jobb kihasználása. A digitálisan tárolt, előkészített gyártóprogramok révén az alkatrészek gyártása akár több hónapról egy hétre rövidülhet, miközben növeli a rugalmasságot és az ellátásbiztonságot.

Gyártási stabilitást hozott az AI

Az idei versenyen a digitalizációs kategóriában megosztott első helyet elnyerő Robert Bosch AS Maklár bemutatta AI a minőségellenőrzésben projektjét. Egy AI-támogatott gépi látásos rendszert vezetett be a „dispense” (ragasztó- vagy tömítőanyag-felvitel) folyamat minőség-ellenőrzésére, mivel a hagyományos kamerás módszerek nem tudták kiszűrni a hibás alkatrészeket. Az új megoldást élő gyártás mellett tesztelték, a háttérben futtatva az algoritmust. A cél a humán ellenőrzés kiváltása volt, azonos hatékonyság mellett, de alacsonyabb költséggel. A projekt során jelentősen csökkentették a selejtarányt és az állásidőt, így elkerülhetővé váltak a költséges leállások. Porteleki Balázs előadása jó példa volt arra, hogy az AI nemcsak a hibák kiszűrésében, de a gyártási stabilitás megőrzésében is kulcsszerepet játszhat. 

Dr. Deszk Anikó, a Sanofi-Aventis vezérigazgatója AI és digitális innovatív megoldások a gyógyszeriparban című előadásában bemutatta a Sanofi működését és kifejtette, hogyan vált a gyógyszeripari vállalat kutatásvezérelt, mesterséges intelligenciával támogatott biogyógyszerészeti céggé. Kitért arra is, milyen hatékonyságnövelő fejlesztések zajlanak például a Csanyikvölgyi gyárban a McLaren technológiai együttműködésével.

Előadásában érintette, hogy az AI nemcsak a molekulakutatásban és a klinikai vizsgálatok előrejelzésében hoz áttörést, hanem a gyártásban is kézzelfogható eredményeket mutat, például a termelési hatékonyság növelésében, az állásidők csökkentésében és a selejt minimalizálásában – ezek közül többhöz a McLarennel közösen fejlesztett megoldások is hozzájárultak.

Az Év Gyára Projektverseny 2025 díjátadót Dr. Nagy Ádám iparügyekért felelős helyettes államtitkár nyitotta meg. Beszédében hangsúlyozta, hogy a díjkategóriák és a rendezvény szemlélete jól tükrözi azokat a globális trendeket és kihívásokat, amelyekkel a hazai ipari szereplők nap mint nap szembesülnek. 

A digitalizáció, az innováció és a munkaerőpiaci alkalmazkodás támogatása különösen fontos a jelenlegi geopolitikai és gazdasági környezetben, ahol Kína átalakuló szerepe, az amerikai gazdasági intézkedések és az orosz-ukrán háború egyaránt komoly hatással vannak a termelő vállalatok napi működésére. „A termelékenység és hatékonyság növelése nemcsak versenyképességi kérdés, hanem stratégiai válasz is ezekre a változásokra” – emelte ki Nagy Ádám, majd hozzátette: „a vállalatok, amelyek felismerik ezeket az irányokat, és fejlesztési erőforrásaikat tudatosan mozgósítják, hosszú távon biztosíthatják működésük stabilitását”. A helyettes államtitkár elismerését fejezte ki a kiemelkedő teljesítményt nyújtó és példaértékű ipari vállalatok felé. 

Beszámolónk következő részében az „Olcsóbb, gyorsabb, pontosabb? – Az AI szerepe a minőségellenőrzésben” című kerekasztal-beszélgetés összefoglalóját olvashatják, amely során iparági szereplők osztották meg tapasztalataikat arról, hogyan alakítja át a mesterséges intelligencia a minőségbiztosítás gyakorlatát – az automatizált hibafelismeréstől kezdve a prediktív statisztikai modellezésen át egészen a költség- és időmegtakarítást eredményező fejlesztésekig.