Павел Димов е член на УС на БКДМП и управляващ партньор на МОС Роботикс. Той е убеден, че изкуственият интелект има своето място в мебелната индустрия и е важно компаниите от сектора да инвестират в анализ и обработка на данни, получени от производството.
Какво е приложението на изкуствен интелект в секторите дървообработване и мебелно производство и какви са Вашите преки наблюдения?
Изкуственият интелект е просто модерният термин на софтуерни алгоритми, които основно обработват големи масиви от данни. Като във всяка индустрия оборудването и в мебелния сектор непрекъснато се дигитализира и автоматизира, като събира данни за работата на техниката. Доставчиците на услуги, софтуерни решения и оборудване се стремят непрекъснато да подобряват ефективността на клиентите, използвайки и анализирайки тези данни. Всяка компания, която иска да повиши своята ефективност, трябва да инвестира време и средства в анализ на процесите си, именно там изкуствения интелект може да е изключително полезен и да спести време за ръчна обработка на данни.
Възможно ли всички системи, машини и софтуер в производството да са свързани и интерактивни и каква е практиката у нас и в чужбина?
Това е световна насока не само за машини, а и за автомобили, домове и битова техника. Навлизането на Industry 4.0 като платформи, техника и софтуерни решения редуцира цените на технологията изключително бързо и позволява всякакъв вид оборудване да бъде непрекъснато свързано, онлайн и достъпно за анализ и автоматизация. Производители като HOMAG, KUKA Robotics, Universal Robots предоставят опциите за свързаност от повече от 15 години, като последните години това е възможно и през облачни системи с цел дистанционен достъп и анализ, както и елиминиране на необходимостта на сървъри и множество скъпи системи във всяка мебелна фабрика.
Каква е ролята на чатботовете и изкуствения интелект в производството и какви са ползите?
Чатботовете са просто начин за комуникация с крайния потребител. Тъй като изкуствения интелект обработва изключително голямо количество данни, той трябва да ги предава непрекъснато на клиентите, а те няма как да следят бази данни, таблици и записи. Внедрявайки системи като чатботовете, използваме цялата информация от сървърите си и предлагаме на потребителя единствено важните за него части, услуги, документация, чертежи и др.
Има ли предизвикателства в приложението на умния софтуер и дигиталните системи, автоматизацията в сектор дървообработване и мебелно производство у нас?
Тези системи са умни, именно защото разполагат с много данни, но за да могат потребителите да стигнат до това ниво, се изисква изключително много работа в насока събиране на данни, дигитализация на процеси и сигурност в данните и процесите. За да можем да дигитализираме производството, трябва да сме на 100% сигурни, че това което използваме като данни е коректно, всяка една грешка изкривява реалността и съответно препоръките не са верни.
Какви са следващите стъпки, които бизнесът и страната ни трябва да предприемат в посока на дигитализация и модернизация на двата сектора?
Модернизация на актуалното оборудване, като се актуализират софтуерните продукти, компютрите и терминалите на машините. Не е необходимо закупуването на нови машини, техниката и агрегатите – там нещата не се променят толкова бързо, но софтуерните продукти остаряват и трябва да се актуализират.
След модернизация трябва да се помисли и работи по бази данни и цялостна структура на данните, за да може в някакъв момент те да се използват за статистически цели или анализ от изкуствен интелект.
В последно време чатботовете като ChatGPT са доста актуални. Каква е разликата между тях и тези чатботове с изкуствен интелект, които се използват в бизнеса?
Всъщност технологията, която ChatGPT използва не е иновативна сама по себе си, този вид Machine Learning модели са познати от няколко години. Това, което прави ChatGPT толкова добър и отличителен е огромните мащаби на данни (около 45 терабайта), на които е обучен и съответно скъпите ресурси (сървъри), които са използвани за целта. Обучението на ChatGPT струва няколко милиона долара.
ChatGPT е много интересен и полезен за обикновения потребител, защото може да напише статия по зададена тема, да отговаря на всякакви въпроси и др. От бизнес гледна точка обаче проблемът е, че ChatGPT прави грешки, защото е обучен на огромно количество интернет данни, които включват всякакви мнения и твърдения, дори противоречиви. Един бизнес не може да си позволи подобни грешки.
Затова за компаниите е важно да се фокусират върху персонализирани бизнес решения, които са обучени само на това, което изисква клиента, така че да се избегне опасността от напълно неконтролируем отговор, каквато опасност има например с ChatGPT. При разработването на такъв тип чатботове за бизнес цели обикновено фирмите, които предоставят услугата, използват собствена Machine Learning технология, която обучават само на данни, които са важни за клиента, с конкретни термини.
Чатботовете за бизнес цели могат да отговарят по много по-обстойно, не само с текст като ChatGPT. Разполагат също с потребителски интерфейс, включващ бутони, видеа, картинки, уеб форми и тн. Допълнително подобни създадени специално за дадена компания технологии работят с над 100 езика, включително български.
