Tokian tokiko jarduera: adimen artifiziala 4.0 industriarako prozesuetan

César Tomé

«Kolorezko zurrusta da mundua» abesten zuten Disneyren ekoizpenetako batzuen sarreran; bada, pantailan xarmanta den hori, ez da zuzena. Datu zurrusta den mundu batean bizi gara; eta garrantzizko informazioa lortzeko ahalegina egiten du gure entzefaloak, baina ez beti arrakastaz.

Datuak aktibo ekonomiko bat direlako kontzientzia gorpuzten ari da Facebook eta halako enpresetan; erabiltzaile elemenia baten datuak biltzen, antolatzen eta sailkatzen ari baitira, beren produktuentzat publiko zehatz bat aurkitu nahian dabiltzan iragarleei eskueran ipini ahal izateko.

Egunero munduan sortzen den datu kopurua egundokoa da. Eta haietatik informazioa lortzea ez da erraza, alajaina, horrenbesteko datu kopurua maneiatzeko behar den gaitasuna dela-eta, eta informazio baliagarria ateratzeko gai izango diren algoritmoen diseinua eta garapena dela-eta. Horregatik irabazten du dirua Facebookek.

Baina ez da sare sozialetan amaitzen guztia. Gaur egun masiboki ari dira garatzen produktuak eta zerbitzuak hainbat alorretan: gauzen interneta, robotika, biki digitalen garapena [1], fabrikazio gehigarria (3D inprimaketa), errealitate areagotua eta beste asko. Ezaugarri komun hauek dituzte guztiek: datuak, datu gehiago eta datuen analisia. Pentsa dezagun tailerra baino zertxobait gehiago den lantegi batek teraka datu sortzen dituela egunean.

Datuen trataera adimenduna gauzen fabrikazioa iraultzen ari da: 4.0 industria deitzen denaren parte da. Big Data deitu ohi dena Huge Data deitu beharko litzateke, bil eta prozesa litekeen datu kopuru ikaragarria kontuan izanda. Genioen bezala, edozein lantegik teraka datu sortzen dituela egunean. Hain dira handiak aurrean ditugun datu kopuruak, non oso zaila baita prozesatzea erabilpen baliagarri baterako. Hori nahikoa ez, eta topo egiten dugu datuen jatorriaren pikortasunarekin: prozesu industrial bakoitzak bere denbora zikloari erantzuten dio, eta litekeena da horietako asko deterministak ez izatea; eta horrek berekin dakar denborazko serieak birdefinitu beharra [2].

4.0 industrian, gainera, gogoan eduki behar da datu-prozesaketan zenbait maila daudela:

• Gailu/makina/etapa mailakoa. Prozesuarekin interakzio fisikoan diharduten sentsoreek eta eragingailuek ematen dituzte datuak. Gauzen interneta baino harago doa hori, eta berariazko garapenak eskatzen ditu, batzuetan hodeiarekiko (hitz egingo dugu gero horretaz) konexioa ere behar dezaketenak. Izena ere badauka horrek, edge computing, mundu fisikoaren eta digitalaren arteko interfasea baita.
• Ekoizpen lerroaren (gauza zehatz bat ekoizten duten gailu/makina/etapa koordinatuen multzoa) mailakoa. Fabrikazio baten faseak elkarren artean komunikatzen dira, eta, hala, prozesu industriala optimizatzeko aukera dago. Horretarako ere badugu izena: fog computing, behe-lainoko konputazioa; behe-lainoa, dakigun bezala, lurrari erantsita dagoen hodeia dugu.
• Lantegi/enpresa mailakoa. Ekoizpen lerro guztiak koordinatu egin behar dira enpresaren sailekin (erosketak, salmentak, administrazioa, langileak, kalitatea, segurtasuna eta higienea), eta, hala, elkarreragin gurutzatu asko eta optimizatzeko aukera gehiago sortzen dira. Hor agertzen da cloud computing [3] deitzen dena, non egundoko datu kantitateak jasotzen baitira hainbat iturritatik, eta guztiak prozesatzen baitira ardura bakarreko zerbitzari batean. Operazio horiek gehienbat enpresaren eta ekoizpenaren zuzendaritzarako izaten dira.

Zer egiten dugu datu horiekin guztiekin? Era askotako helburuetarako lagunduko digun informazioa bilatzen dugu haietan: hobeto ekoitzi, hobeto saldu, kalitatea optimizatu eta horrekin guztiarekin enpresaren irabazkina hobetu [4]. Horretarako, datuen zientzia erabiltzen da, korrelazioak, patroiak eta jarraibideak aurkitzeko datuetan.

Edge computingaren punta-puntako adibide bat. Hauts-ohantze bidezko fusioa da doitasunezko eta geometria konplexuko metalezko objektuak fabrikatzeko teknologia lehenetsia. Zenbait prozesu daude horretarako, erabiltzen den bero iturria (laser sorta edo elektroi sorta) eta materialaren fusio maila (sinterizatua edo fusioa) zein den. Metalezko piezak fabrikatzeko prozesu ohikoena laser bidezko fusio selektiboa (selective laser melting, SLM) izaten da. SLM bidez prozesa litezke material hauek, besteak beste: altzairu herdoilgaitza, erremintetako altzairuak, titanio aleazioak, nikela oinarri duten aleazioak eta aluminio aleazioak.

Lortek kooperatibak, adibidez, aldi berean 4 laserrekin lan egiten duen makina bat erabiltzen du SLMrako. Datuak denbora errealean monitorizatzea bera bada jada datu kantitate handi baten igorpen (big data streaming), azterketa (data analytics) eta adimen artifizialeko ariketa bat, akatsik gabe fabrikatzea helburu dela. Adimen artifizialari dagokionez, esan behar da Lortek enpresak deep learning (ikasketa sakona) erabiltzen duela, ezagutza kausitzeko algoritmoak, zeinek hutsetik abiatuz ikasten duten, landuz. Algoritmo horiek gai dira prozesuan estres egoerak detektatzeko, zenbait baldintzatan akatsak egiteko probabilitatea iragartzeko, baita horiek nola eragotzi aholkatzeko ere.

Eta hori guztia makina bakarrean…

Oharrak:

[1] Produktu, zerbitzu edo sistema erreal baten erreplika birtuala da biki digitala, eta arazoei aurrea hartzeko eta funtzionalitate berriak abian jarri baino lehen arriskurik gabe esperimentatzeko bidea ematen du.

[2] Denborazko serie bat da une jakin batzuetan neurtutako eta kronologikoki antolatutako datuen segida bat.

[3] Oinezko arruntak (Internetera konektatuta bizi den hankabiko ugaztunak) uste izaten du Amazonek onlineko bere saltoki handiekin irabazten duela dirua. Irabazten du, bai, baina oso gutxi; % 2ko marjina, doi-doi. Cloud computinga da Amazonen negozio potoloa.

[4] Komeni da gogoan izatea enpresak dirua irabazteko sortzen direla. Irabazkinik ez badago, desagertu egiten dira; eta, haiekin batera, enplegua eta zergak, nola enpresak ordaintzen dituenak hala langileenak. Jende jantzia poztu egiten da enpresek irabaziak dituztenean.

Egileaz:

Cesár Tomé López (@EDocet) zientzia dibulgatzailea da eta Mapping Ignorance eta Cuaderno de Cultura Cientifica blogen editorea.

Itzulpena: UPV/EHUko Euskara Zerbitzua.