5Robotika a inteligentní stroje v podnicích

Chytré stroje jsou podmnožinou umělé inteligence, která je schopná sama se učit (jak dělat věci a plnit úkoly). Tyto stroje se postupně digitalizují, používají umělou inteligenci a strojové učení k využití plného potenciálu. Umělá inteligence (AI) je to, co činí tyto stroje inteligentní a poskytuje rámec pro fungování inteligentních strojů. Inteligentní stroje zahrnují roboty, autonomní auta a další systémy, které jsou navrženy tak, aby plnily úkoly bez lidského zásahu. V obchodně-technologické oblasti se predikuje, že tyto technologie přinesou vyšší zisky a povedou k efektivnějším výrobním procesům. Od inteligentních strojů se očekává, že nahradí zaměstnance a dramaticky změní povahu práce a společenské normy. Z dnešního pohledu se inteligentní stroje mohou zdát revoluční, obdobně jako ve sci-fi filmech (jako C-3PO ve Star Wars). Inteligentní stroje jsou dalším krokem v dlouhé historii pokroku v oblasti strojů a výpočetní techniky. Předchůdce inteligentních strojů můžeme pozorovat už od první průmyslové revoluce (v 18. století), kdy se používaly primitivní stroje k automatizaci některých lidských úkonů. Příchod počítačů ve 20. století spolu se vzestupem internetu věcí, systémů pro ukládání dat a senzorů umožnily sběr a analýzu obrovských datových objemů, čímž se urychlil vzestup inteligentních strojů. Tak velké objemy dat lze efektivně zpracovávat různými metodami analýz dat. Big data analýza definuje metodu pro shromažďování a porozumění velkých datových sad. Dnes je známá jako „3V“, tj. rychlost (velocity), rozmanitost (variety) a objem (volume). Rychlost informuje o frekvenci získávání dat a zpracování záznamů. Rozmanitost popisuje různé typy dat, které mohou být zpracovány. Objem představuje množství dat. Údaje mohou být využívány také pomocí Business Intelligence (BI) a pokročilé analýzy, kdy počítače vykonávají výpočty na základě algoritmu pro analýzu dat za účelem identifikace vzorů (patterns). Poté užívají tyto vzory k vytváření pohledů na minulé a aktuální události a poskytnutí své závěry/poznatky o tom, co se stane a co by se mohlo stát, kdyby byly v budoucnosti podniknuty určité akce. Tato analytická schopnost vedla ke strojovému učení a hlubokému učení, při kterém se počítače sami skutečně učí z dalších dat. Inteligentní stroje používají své nové znalosti k přizpůsobení svých výstupů a chování.

V oblasti medicíny řada odborníků přemýšlí nad tím, jak získat algoritmus AI / počítač, kde by byly zaznamenány algoritmy pro strojové učení diagnostikování problému pacienta nebo zastoupení lékaře ve smyslu rozšíření péče, tj. spíše užívání počítače jako nástroje než výměny. Např. při experimentech [31], kdy je pacient ošetřován sestrou, se zachycená data hodnotí pomocí prediktivního analytického stroje, který určuje pět nejvíc pravděpodobných potíží pacienta. Zmíněný experiment výrazně zvedl četnost sběru nejpravděpodobnějších potíží - z 25% na 95%.

Robotika je typ inženýrství, který stojí za návrhem konstrukce průmyslových a servisních robotů, kteří mohou provádět úkoly bez pomoci člověka. Podle společnosti Gartner musí být:

- schopni přizpůsobit své chování na základě zkušeností (učení),
- zcela nezávislí na pokynech od lidí (učit sami sebe),
- schopni reagovat v neočekávaných situacích.

Vlastnost učit sami sebe v různých prostředích označila roboty za klíčové nástroje v některých předních odvětvích. Mezi ně patří:

- Zdravotní péče - roboty je možné vidět v různých oblastech zdravotnictví, jako jsou chirurgická péče a jiné lékařské úlohy. Vývoj zdravotní péče patří hlavně robotům. Roboti jsou nasazováni v chirurgii, protože poskytují přesnost, flexibilitu a jsou zaměřeni na detail. Pomáhají lékařům tak, aby operace proběhla hladce a efektivně.
- Finance - finanční služby používají robotiku k provádění různých operací. “Robo-poradenské” firmy se staly budoucností bankovnictví. Používají unikátní a citlivé algoritmy, které poskytují služby, jako je finanční poradenství a správa portfolia. Tyto firmy nabízejí zákazníkům osobní zkušenosti a překlenou rozdíly mezi finančními a digitálními službami.
- Maloobchod - robotika se zde používá pro zákaznický servis v obchodech. Aspekt lze vidět v různých obchodech, kde zákazníkům poskytují interaktivní nástroje k nákupu produktu nebo rychlému přivolání zaměstnance.

Fig. 13Baxter robot, Rethink Robotics

Při nasazení robotů v průmyslu se objevuje jeden závažný problém - bariéra člověka a robota. Ve většině případů jsou roboti, kteří pracují na výrobní lince, odděleni v klecích, protože představují pro člověka nebezpečí, což způsobuje, že pracovní proces člověka je zcela oddělen od pracovního postupu robotů.

Stále se pokračuje ve snaze, aby se člověk a robot společně učili, spolupracovali a byli efektivnější. Prvním příkladem je robot Baxter, který postavil Rethink Robotics. Baxter, vzhledem odpovídá lidské podobě, může pracovat hned vedle řady zaměstnanců na továrně - bez klece. Několik továren nasadilo robota Baxter k provádění "nudných úkolů" - vysoce opakovaných úkolů, jako je přesné balení. Baxter je vybaven senzory, které umožňují robotovi "cítit" a "vidět", aby se mohl přizpůsobit svému prostředí. Není třeba mu říkat, jak rychle se pohybuje dopravní pás - vidí to. Jak se roboti stále více integrují do pracovních postupů, tak je výhodné, aby začínali sdílet obchodní procesy s lidmi, protože data, která obsahují a vytvářejí, jsou pro podnik důležitá.

Nový výkonný prvek v oblasti robotiky a inteligentních strojů je Cognitive Computing. Je zřejmé, že se technologie v oblasti robotiky pohybuje směrem k inovativním nástrojům, které využívají techniky samostudia za účelem provádění úkolů. Cognitive computing patří k těm nástrojům, které jsou převratnou silou v průmyslovém odvětví inteligentních strojů. "Cognitive computing je založený na systémech samoučení, které používá techniky strojového učení k provádění inteligentních úkolů specifických pro člověka." Cognitive computing zůstává věrný tomu, z čeho sestávají inteligentní stroje - forma umělé inteligence, která umožňuje dát smysl datům, které jsou zpracovávány prostřednictvím systémů. Prochází velké množství dat, které by člověku zabralo obrovské množství času. Místo surových dat najde a vytvoří zpracovatelné údaje, které podniky mohou využívat pro prezentaci v reálném čase. Tento nástroj usnadňuje organizacím provádět rozhodování/operace, protože dává datům smysl. V předních průmyslových odvětvích se shromažďuje velké množství dat a pomocí tohoto nástroje jsou informace skutečně užitečné, což dává těmto systémům vyniknout.

Dalším důležitým pojmem je inteligentní výroba (Smart manufacturing). Jedná se o obsáhlou/širokou kategorii výroby s cílem optimalizovat koncepci, výrobu a transakci s produkty. Zatímco výrobu můžeme definovat jako vícefázový proces tvorby produktu ze surového materiálu, inteligentní výroba je podmnožinou, která využívá počítačové řízení a vysokou úroveň přizpůsobivosti. Cílem inteligentní výroby je využívat pokročilé informační a výrobní technologie za účelem flexibility v procesech, pro oslovování dynamického a globálního trhu. Můžeme pozorovat spíše zvýšenou úroveň školení pracovní síly na výše zmíněnou flexibilitu a použití technologie než rozdávání specifických úkolů, jak je obvyklé v tradiční výrobě.