Куприянова Т.М.,
Растимешин В.Е.
консультанты по управлению и
организационному развитию
Искусственный интеллект (ИИ) вторгается в нашу повседневную жизнь с самых разных сторон: помогает сделать разнообразные заказы и совершать покупки, написать личное или деловое письмо, нарисовать поздравительную открытку, провести маркетинговые исследования и написать по ним отчет, сформировать рекомендации для укрепления здоровья, для разрешения конфликтной ситуации, подсказать наиболее рациональный маршрут, да всего и не перечислить…
Логично задать вопрос о том, может ли ИИ улучшить наши «взаимоотношения» с техническими системами, т.е., например, помочь организовать техническое обслуживание оборудования для достижения его максимальной или (будем реалистами) более высокой, чем сейчас, эффективности.
Мы задались этой целью и начали свой диалог с ИИ в лице ChatGPT-5. Возможно, на других платформах результат был бы иным, но об этом позднее.
Маленькое отступление: договоримся о понятиях.
|
То, чем большинство из нас пользуется в повседневной жизни, являются лишь небольшой частью ИИ — это БОЛЬШИЕ ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ (БЯМ/LLM), которые по сути остаются специализированным вероятностным алгоритмом, а не универсальным инструментом, подобным человеческому разуму (как указывают открытые источники). А Искусственный интеллект, или ИИ, Искусственный разум (англ. artificial intelligence; AI) в самом широком смысле — это комплекс инструментов, позволяющих решать задачи уровня человеческого интеллекта (такие как восприятие, обучение, рассуждение, решение проблем, принятие решений) и реализованный в машинных (компьютерных) системах. |
Поэтому не будем ожидать от БЯМ слишком многого, но проверим, на что эта модель способна, и для простоты будем называть её ИИ.
Чтобы начать квалифицированный диалог с ИИ, надо сформулировать для него задание, которое называется промпт. Хороший промпт должен содержать ответы по следующим позициям:
Роль, в которой он должен выступать (консультант, руководитель, исследователь и проч.)
Тему, которую надо раскрыть
Цель выполнения задания
Аудиторию, для которой выполняется эта работа
Стиль изложения (академический/научный, публицистический, социальный, юмористический, разговорный и т.д.)
Формат – размер текста
Для исследовательских заданий важно также указать период, область рассмотрения, глубину и детализацию ожидаемого результата.
Чем больше деталей будет содержать запрос, тем точнее полученный текст будет соответствовать вашим ожиданиям. При генерации текста можно не только задать формат и тему, но и перечислить важные тезисы или определить структуру ожидаемого материала.
Но вернемся к нашей задаче и предложим ИИ следующий промт:
«Ты — консультант (специалист) по организации производства. Тебе надо найти способы повысить КОЭ (Коэффициент общей эффективности работы оборудования), или OEE (англ.), с 80 до 95%. Опиши последовательность действий. Исполнителями предлагаемых решений должны быть производственники среднего звена (начальники цехов, участков, мастера). Стиль изложения должен быть простой лаконичный».
Вот какие ответы мы получили на первом уровне нашего общения с ИИ:
- Анализ текущего состояния: Проведите подробный анализ текущего OEE. Выявите, какие факторы способствуют низкому коэффициенту. OEE состоит из трех компонентов: доступности, производительности и качества.
2.Улучшение доступности:
-Профилактическое обслуживание: Убедитесь, что оборудование проходит регулярное техническое обслуживание для предотвращения простоев.
-Устранение узких мест: Определите и устраните узкие места в процессе, которые могут приводить к простоям.
3.Увеличение производительности:
-Оптимизация производственных процессов: Проанализируйте и оптимизируйте производственные процессы для повышения скорости работы оборудования.
-Обучение персонала: Инвестируйте в обучение сотрудников для повышения их квалификации и уверенности в работе с оборудованием.
4.Повышение качества:
-Контроль качества: Установите строгий контроль качества на каждом этапе производства для снижения процентного соотношения бракованной продукции.
-Анализ причин брака: Изучите причины брака и устраните коренные проблемы в производственном процессе.
5.Внедрение технологий:
-Автоматизация: Рассмотрите возможность внедрения автоматизации для улучшения процессов, что может снизить человеческий фактор и повысить эффективность.
-Системы мониторинга: Используйте системы мониторинга для реального анализа работы оборудования и быстрого реагирования на проблемы.
6.Управление данными:
-Сбор данных: Настройте систему сбора и анализа данных для мониторинга производительности оборудования и выявления проблемных областей.
-Анализ данных: Используйте аналитику для прогнозирования и предотвращения возможных сбоев.
7.Запуск инициатив по улучшению:
-Команды улучшения: Создайте команды для оперативного решения проблем и инициирования изменений, которые могут повысить OEE.
-Культура непрерывного улучшения: Поддерживайте корпоративную культуру, ориентированную на постоянное улучшение процессов.
8.Установление целей:
-Четкие цели: Установите четкие краткосрочные и долгосрочные цели по достижению OEE на уровне 95% и регулярно отслеживайте прогресс.
Важно вовлечь весь персонал в процесс улучшения и обеспечивать постоянное обучение и обмен опытом. Решения могут варьироваться в зависимости от специфики оборудования и производственного процесса, поэтому адаптируйте рекомендации под свои обстоятельства.
Далее запускаем итерационный процесс поиска, т.е. стараемся раскрыть и детализировать предложенные ИИ направления.
Второй уровень.
Раскрой, в чем должен состоять анализ текущего состояния
Третий уровень.
Как улучшить показатель ДОСТУПНОСТИ оборудования
Как увеличить показатель ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ
Что надо сделать, чтобы повысить коэффициент КАЧЕСТВА
Четвертый уровень.
Какие технологии следует внедрить для повышения OEE
Какими данными и как надо управлять для повышения OEE
Пятый уровень.
В чем состоит запуск инициатив по улучшениям, и как это сделать
Как устанавливать цели для повышения OEE
Шестой уровень
Какие инструменты надо использовать, чтобы повысить КОЭ/ОЕЕ с 80 до 95%
По этим итерационным запросам мы получили вполне удовлетворительные ответы, и ИИ сделал важный общий вывод, а именно: «Повышение КOЭ до 95% — мультифакторная задача, требующая внедрения систем для оценки, мотивации и развития сотрудников, а также создания позитивной культуры и условий труда. Важным является комбинирование технологий, процессов и человеческого подхода».
Но в некоторых ответах ИИ начал повторяться. Примем это во внимание.
Далее мы сделали следующий запрос:
НОВАЯ итерация: ПРОГРАММА работы по повышению КОЭ/ОЕЕ.
ПРОМПТ (коротко): Я хочу получить Программу работы по повышению КОЭ (ОЕЕ) на большом машиностроительном предприятии для раскрытия содержания каждого из предложенных выше пунктов:
Хотя ИИ выдал подробную Программу, но для ее адаптации сделал запрос о конкретной информации по объекту (состав и вид оборудования, его количество, состояние, характеристики выпускаемой продукции и проч.) И здесь ВНИМАНИЕ! Размещая такие данные, мы можем вступить на почву, регламентированную действием закона РФ № 152-ФЗ «О персональных данных». Положения этого закона запрещают размещение конфиденциальной информации (как личной, так и относящейся к предприятиям и организациям) на зарубежный сайтах, на которых работает ИИ.
Поэтому, если необходимо размещать данные, как минимум их нужно сделать полностью обезличенными, указать, что они не должны быть использованы в дальнейшем для обучения ИИ, а лучше сделать это на собственном защищенном информационном пространстве. Более подробно с этим можно познакомиться в законе РФ № 152.
Какие ВЫВОДЫ мы можем сделать из проведенного эксперимента (диалога с ИИ).
Возможности работы с ИИ:
1.ИИ открывает огромные, почти неограниченные информационные возможности ведь для его обучения использованы терабайты информации и обучение происходит непрерывно.
2.Обеспечивает высокую скорость формулирования ответов (от нескольких секунд до нескольких минут).
3.Дает системность в подаче материала.
4.Предоставляет возможность последовательно углублять и детализировать ответы на запросы.
5.Позволяет просто (без специальных знаний) работать по запросам (промптам) на естественном языке.
6.Дает возможность генерации ответов на параллельные запросы в академическом, социальном, финансовом ключе, а также позволяет сопоставлять ответы, которые генерируются по одинаковым промптам на разных платформах ИИ.
7.Позволяет выполнить валидацию (проверку достоверности ответов). Например, на платформе Perplexity по каждому тезису приводится источник информации и можно по его цифровому ключу (если он имеется, а должен быть у всех размещенных в цифровом виде официальных публикациях) оценить следующие параметры:
- Актуальность (время написания и получения данных)
- Уместность (соответствие теме нашего запроса)
- Авторитетность источника /автора
- Достоверность (реалистичность) подтверждения факта размещения данной информации по ее цифровому коду
- Цель публикации (заказная статья или независимое исследование, аналитический обзор)
Это позволит отделить «фантазии» и безосновательные выводы ИИ от реальных данных.
Но при всех достоинствах и возможностях ИИ надо учитывать ограничения и проблемы, которые неизбежно возникают при его использовании. Мы для себя отметили следующие:
1.Возможны ошибки и противоречия, так как они могут содержаться в исходной информации, по которой обучался ИИ.
2.Использование преимущественно англоязычных источников, что ограничивает «кругозор» ИИ.
3.Некорректный, а иногда и ошибочный перевод терминов на русский язык.
4.Низкий уровень креатива – нет выхода за рамки, ИИ предлагает в лучшем случае комбинации уже известных решений.
5.Решения генерируются по принципу «что надо делать», а составляющая «как сделать» представлена формально. Нет конкретизации обучения по принципу «ноу хау».
6.При детализации решений (углублении запросов) появляются повторы, ИИ «зацикливается» на одних и тех же рекомендациях, цитирует «сам себя».
7.ИИ может проявлять сервильность, т.е. он угадывает интересы автора запроса и старается угождать ему вопреки возможности предлагать более широкий круг решений.
Приведем пример проверки, которую ИИ НЕ ПРОШЕЛ. Сначала мы задали ему промпт на тему «Быстрой переналадки (SMED)». С этой задачей он справился прекрасно (правда, иногда путал внешнюю и внутреннюю переналадки, но это исправимо), даром, что в сети масса информации на эту тему. А потом мы предложили ИИ придумать решение не о том, как сократить ВРЕМЯ конкретной переналадки, а рационализировать КОЛИЧЕСТВО переналадок для оборудования участка. И здесь он нас не понял и сначала повторял рекомендации из SMED, а потом выдал вообще абсурдное решение: делать переналадку всех станков участка одновременно!? Как будто это практически возможно и осуществимо имеющимся персоналом наладчиков и операторов. Единственное решение «в тему» из более 10 направлений по SMED была группировка изделий по семействам, но при этом не указывалась, что их надо закреплять за конкретными единицами оборудования.
Из этого эксперимента мы сделали вывод, что, кроме проблем с креативом, ИИ глубоко англоязычный и публикации на русском языке «не читает», т.к. более года назад опубликовали на нашем сайте статью, где подробно описали четыре блока принципиально возможных проверенных нами в консультационной практике решений по рационализации количества переналадок. Этот же материал вошел и во второе издание нашей книги «Система ТРМ (англ.): 30 лет внедрения…» (ссылка)
Так какие же рекомендации мы можем предложить по поводу использования ИИ в повышении эффективности работы оборудования:
1.Использовать ИИ для поиска направлений работы и их детализации, но не доверяться слепо, а проверять данные им рекомендации. Ориентироваться на печатные источники, на несколько интернет ресурсов, приемы валидации, которые мы привели выше.
2.Активно использовать для экономии времени макеты планов, шаблоны документов, формулы для расчетов и другую информацию ИИ.
3.Адаптировать все предложения ИИ к своим условиям, а если возможно, изначально задавать условия в промпте.
4.Владеть собственным ноу-хау для передачи практических навыков персоналу и для решения конкретных производственных проблем, т.е. как бы наложить рекомендации ИИ на собственные компетенции.
5.Не надеяться на креативные «подсказки» ИИ, а включать творческие способности коллектива.
И тогда ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ — НАМ В ПОМОЩЬ!