Veliki jezični modeli (LLM) trenutno mijenjaju način rada u mašinskoj i procesnoj industriji. Primjeri kompanija Kuka i Heller pokazuju kako preduzeća mogu imati koristi od AI tehnologije i otvoriti sebi pristup ka novim tržištima.
U oblastima poput robotike, generativna AI sa Large Language Modelima (LLM) ima čak i disruptivni potencijal. U kompaniji KUKA su to brzo prepoznali i već rano počeli primjenjivati ovu tehnologiju – uz jasna pravila i koncepte obuke.
U proizvođaču robota sigurni su da svi u kompaniji moraju biti svjesni prednosti, ali i rizika LLM-a. Svim zaposlenicima standardno je omogućeno korištenje Microsoft Copilota integrisanog u M365, dok se u razvoju softvera koristi GitHub Copilot.
„Mi ovu temu aktivno upravljamo i stalno je unapređujemo. Veliki jezični modeli temeljno mijenjaju način na koji se robot u budućnosti pušta u rad i obučava za obavljanje zadataka“, kaže Christian Schwaiger, rukovodilac za tehnološku strategiju u KUKA-i.
Posebno za nas kao mašinske inžinjere ova tehnologija ima potencijal da pokrene novu fazu rasta u industriji.
Digitalizacija u KUKA-i
KUKA želi ubrzati digitalizaciju industrije i u tu svrhu osniva posebnu poslovnu jedinicu. Ključni dio toga je platforma Mosaixx.
LLM-ovi se koriste kako u internim procesima, tako i u proizvodima i rješenjima.
„U korisničkoj podršci koristimo generativnu AI i LLM, naročito za otklanjanje grešaka. Također, kod programiranja robota LLM pomaže korisnicima da u prirodnom jeziku opišu šta žele da robot uradi – a LLM iz toga generiše KUKA kôd u njihovom jeziku za programiranje robota (KUKA Robot Language)“, pojašnjava Schwaiger. Ove upute se potom mogu testirati u simulaciji.
Vlastiti GPT modeli kao sistemi znanja
Unutrašnji benefit je također u fokusu: „Kako bi znanje bilo lakše dostupno, razvili smo i vlastiti KUKA-GPT – praktično naš vlastiti Chat-GPT treniran na našim podacima i znanju“, objašnjava Schwaiger. Umjesto raspršenih informacija po intranetu, zaposlenici sada do podataka dolaze jednostavno – jednim klikom.
Sve LLM aplikacije povećavaju produktivnost: „Kod lične produktivnosti, Gen AI ima ogroman utjecaj. Fokus naše AI strategije je: olakšati svakodnevni rad zaposlenika, posebno kod zadataka koji ne donose direktnu vrijednost.“
Na primjer: softver za proizvode i dalje razvijaju ljudi, ali zahvaljujući AI podršci prilikom pisanja koda i pronalaska grešaka, interno testiranje pokazuje uštedu vremena od 15 do 25 posto – što je značajno, s obzirom na nedostatak IT stručnjaka.
I korisnici imaju koristi: ako se robot u sistemu može brže pustiti u rad, i sama proizvodnja može ranije početi.
Sljedeći tehnološki skok: AI agenti
Sada razvoj AI ulazi u novu fazu – agentifikaciju. Umjesto samo jednog asistenta, sada se radi o mreži povezanih AI agenata.
„Ovakvi koncepti omogućavaju da više AI agenata zajedno rješava kompleksne zadatke“, kaže Schwaiger.
Primjer: da bi se programirao robot u simulaciji, treba kreirati 3D scenu, postaviti robota i programirati ga za određeni zadatak (npr. podizanje dijela s trake i stavljanje u kutiju).
„Ovo se može opisati jednim promptom, koji se zatim razlaže na zadatke koje izvršavaju različiti agenti, zajedno“, objašnjava Schwaiger. Interno se već testira chatbot koji koristi KUKA servisne podatke i već je globalno dostupan servisnim timovima.
Izbjegavanje AI halucinacija
„Moramo osigurati da rješenje uvijek daje pouzdane odgovore. Ključno je tzv. groundanje modela na vlastite, visokokvalitetne izvore podataka“, kaže Schwaiger.
Potrebna je kombinacija sigurnosnih mjera za minimiziranje halucinacija, npr. putem input/output filtera koji omogućavaju samo dozvoljene upite. U budućnosti bi ova AI mogla biti ponuđena i kupcima kao dodatna usluga, za samostalno rješavanje problema.
Također, AI bi mogao otvoriti nove tržišne segmente: pomoću kombinacije „Conversational AI“ i računalnog vida, roboti bi mogli „vidjeti“ i „govoriti“ – što ih čini pogodnijima za fleksibilne i dinamične proizvodne procese, npr. u drogerijama, supermarketima, ili malim i srednjim preduzećima.
Kunstliche Intelligenz na Samitu mašinske industrije 2025.
AI će biti jedna od glavnih tema na Samitu mašinske industrije 2025, koji se održava 16. i 17. septembra u Berlinu.
Više informacija i ulaznice – potražite ovdje!
Heller želi da njegove CNC mašine „govore“
U Helleru se već godinama intenzivno bave LLM-ovima. Na sajmu AMB 2024 prikazali su prve primjene AI chatbotova u proizvodnji. Interno koriste Microsoft Copilot i GitHub Copilot.
„Fokus je trenutno na integraciji LLM-ova u naše proizvode: želimo da mašina putem razgovora olakša analizu podataka“, kaže Reinhard Bohne, šef digitalnih rješenja u Helleru.
Koriste vlastitu platformu i integriraju LLM funkcije u postojeće sisteme. Trenutno rade s ChatGPT 4o, ali žele ostati otvoreni i za druge modele zbog različitih regionalnih preferencija.
Brži pristup dokumentaciji i podacima
Cilj je olakšati rad operatera: dokumentacija za mašine često ima hiljade stranica, a AI omogućava automatsko prikazivanje traženih informacija.
Podaci iz dokumenata se kombiniraju s realnim stanjem na mašini (npr. koji dijelovi su stvarno instalirani), čime se povećava tačnost odgovora.
U budućnosti, kupci će moći putem chatbota postavljati pitanja o statusu mašine, očitanjima i drugim informacijama. AI funkcija biće integrisana u Heller Services Interface, dashboard za pregled historijskih podataka.
Na sajmu EMO 2025 Heller će predstaviti prvi chatbot za upotrebu u proizvodnji.
Rješenja u sekundama, umjesto dana
Cilj: da osoblje na licu mjesta postavlja pitanja u prirodnom jeziku i brzo dobije analize i prijedloge za optimizaciju.
„Danas su potrebni sati ili dani da se manuelo pronađe rješenje. Ako uspijemo integrisati ekspertsko znanje u AI sistem, rezultat možemo dobiti za nekoliko sekundi do minuta“, kaže Bohne.
LLM koristi dokumentaciju i produktivne podatke, a korisnik dobija vizualizacije u vidu slika, grafikona i tabela. Kupci mogu čak kreirati personalizirane dashboarde.
Podaci su ključ za LLM uspjeh
Sve se bazira na postojećim Heller podacima. Radi sigurnosti, koristi se Enterprise verzija hostovana na evropskim serverima. Halucinacije se minimiziraju kroz kvalitetne i tematski fokusirane podatke i precizne AI upute.
Pilot projekti sa odabranim kupcima počinju uskoro – kako bi se testiralo stvarno ponašanje i pitanja korisnika, što će pomoći u dodatnom poboljšanju sistema.
„Radi se o pravoj promjeni paradigme – sada su moguće i nepoznate analize i rješenja“, zaključuje Bohne.
Tekst „Warum es sich lohnt, bei generativer KI vorn dabei zu sein” preveden je sa stranice Produktion.de
