Маск, ты не прав. Зачем заводам нужны нейросети и почему их важно обучать

Илон Маск и Стив Возняк призвали остановить разработку и обучение нейросетей — среди причин и то, что слишком многих искусственный интеллект лишит работы. Меня зовут Александр, я инженер-конструктор Деденевского завода металлоизделий. Начитавшись новостей про опасность ИИ, я решил разобраться, действительно ли нейросети способны сделать за меня мою работу.

Что за завод

Для начала расскажу, чем живет Деденевский завод. Мы создаем металлоизделия, в основном для отделки — делаем фасады, заборы и тд. Под заказ можем и зарядку для Теслы произвести, и стеллу для города. Для наглядности, наши недавние проекты:

Маск, ты не прав. Зачем заводам нужны нейросети и почему их важно обучать

Я как инженер-конструктор и технолог отвечаю за расчет заказов: провожу брифинг клиентов, узнаю все нужные детали, рассчитываю себестоимость производства изделий и согласовываю цену.

Кто мы? Сотрудники завода! Чего мы хотим? Терминатора в службу поддержки!

Чтобы понять, способны ли нейросети заменить сотрудников Деденевского завода, переложим на них рутинные задачи — меня и моих коллег по цеху.

Еще до того, как обратиться к нам за заказом, клиент предварительно задает вопросы о производстве:

  • в какую цену обойдется производство 100 металлических стульев?
  • сколько времени займет производство этого тиража?
  • каким способом вы будете окрашивать изделия?
  • есть ли возможность вырезать заготовки на лазерном труборезе, для более точных углов?

Сейчас эти вопросы я обрабатываю вручную, порой по нескольку раз в день отвечая одно и то же разным людям. Было бы здорово, если искусственный интеллект взял эту работу на себя и консультировал заказчиков от и до, анализируя наши склады, оборудование и производственные возможности. Внедрение этой технологии поможет оптимизировать работу с входящими запросами и даст возможность сотрудникам завода чаще бегать на перекур выполнять более сложные задачи.

Техническое задание и брифинг клиента

Весь процесс всегда начинается с ТЗ, которое присылает клиент — каким он видит изделие, какие требования к нему и пожелания.

Если клиенту нужен стул, ТЗ может выглядеть так:

Необходимо серийное изготовление металлических стульев. Пилотный тираж 100 шт. Просьба рассчитать стоимость изготовления.

Материал - стальная прямоугольная профильная труба 40*20мм толщина 1 мм

Боковые рамки полностью сварные с отверстиями под болты. Поперечные соединительные элементы (4шт) прямые с закладными вваренными в торцы плашками с резьбой.

Порошковая окраска

Мне бы хотелось, чтобы стул выдерживал нагрузку 200 кг.

Дальше, имея вводные от клиента перед глазами, я провожу брифинг. Задаю ему множество вопросов, а он терпеливо на них отвечает (но иногда бывает и наоборот). Есть немало параметров, которые нужно выяснить перед этапом создания чертежа — например, определить, нужно ли клиенту только изготовление, или цинкование и покраска тоже понадобится. На каждую из услуг — свои ГОСТы и ТУ, так что эти моменты обязательно проясняем заранее.

Пока это сложно представить, в чем тут будет полезен ИИ: одно дело помочь схалтурить школьнику в написании сочинения по лит-ре, другое — удовлетворить запрос потенциального клиента. Сейчас на заводе над этим трудится целая команда людей, работающих и с документацией, и с нюансами моделирования — не так-то и просто загрузить такой объем информации в машину и заставить ее не только работать, но и думать. ИИ должен совмещать в себе работу сразу в нескольких программах, где он сможет просчитать прочность и сделать 3D-модель стула, чтобы после разработки чертежа их можно было отдать в производство для изготовления.

Нейросети, которая бы совмещала в себе все нужные нам функции, я не обнаружил, и решил спросить у Ghat GPT, чем он может быть мне полезен.

Маск, ты не прав. Зачем заводам нужны нейросети и почему их важно обучать

Основы виртуализации и запуск в производство

Расчет заказов — следующий этап работы. Мы согласовываем наработки с заказчиком, и понеслось: делаем чертежи, передаем их на производство и изготавливаем заказ. Иногда заказчики сами визуализируют, каким мог бы быть конечный продукт. На фото — отрисованный клиентом от руки эскиз, и чертеж, который предложили мы после проведенных расчетов:

Маск, ты не прав. Зачем заводам нужны нейросети и почему их важно обучать

Пока создание 3D-моделей нейросетями на основе необработанного запроса — это что-то из области фантастики. Основная проблема, которая мешает внедрить ИИ на этапе разработки чертежей и передачи их в производство в том, что человеку нужен человек. К нам приходят клиенты, не специализирующиеся в данной отрасли, не занимающиеся составлением эскизов, и присылают чертежи из разряда «я так вижу». У них есть идеи, планы, предложения, но машина (по крайней мере пока) не может это все полноценно обработать, прописать четкое ТЗ и просчитать заказ. Оптимизировать — да, отфильтровать подходящие и неподходящие заявки — да, но понять (и простить) клиента — нет. В нашей работе есть нюансы, которые учесть может только живой сотрудник.

Подведем итоги

Потенциал у нейросетей однозначно есть, поэтому ему остается только учиться, учиться и еще раз учиться. «Умные» машины так или иначе придут на смену простым трудягам (и не только, так что не сильно обольщайтесь), вопрос, когда это произойдет. Спросите, шатаются ли уже подо мной и моими коллегами рабочие кресла и стоит ли нам начинать вытирать скупые слезы фартуками? Спешу успокоить: пока мы следим за роботами (а не они за нами): направляем, исправляем и даже иногда вызываем на ковер — на наш век работы хватит, поэтому, как говорится, улыбаемся и пашем!

1616
31 комментарий

А этот ваш джи петя может орать МИХАЛЫЧ?

5

в этом явно недоработали, присоединяемся к комментарию!

1

На самом деле, за чатом многое приходится доделывать. К тому же, он не "обладает знаниями, чтобы делать прогнозы". Хотя, конечно, вещь полезная, если знать, как пользоваться

2

Прогнозы делать может, а вот сможет ли эмоционально додавить до сделки заказчика?)

1

нейросеть еще сырая и пока говорить о том,что она может заменить людей или превзойти их наверное рано

спасибо, очень полезно) Изучим вопрос