Сон Мин Су, генеральный директор AIV [Корреспондент До Хён Чжон]
Искусственный интеллект (ИИ) становится гарантией инноваций в различных областях, таких как бытовая техника, медицина, торговля и ИТ-услуги. Однако в обрабатывающей промышленности все еще мало мест для ИИ и глубокого обучения. Это связано с тем, что перед обрабатывающими предприятиями стоят куча неотложных проблем, таких как различные административные барьеры, резкий рост затрат на рабочую силу и усиление конкуренции со стороны развивающихся стран.
Южнокорейский стартап AIV (генеральный директор Сон Мин Су) занимается цифровой трансформацией обрабатывающей промышленности, и уже сделал первый шаг к этому - выявление бракованной продукции.
Миссия компании состоит в том, чтобы предоставить производителям решения для промышленной автоматизации с использованием как аппаратного, так и программного обеспечения, сказал Сон Мин Су, генеральный директор AIV. «В качестве первого шага в промышленной автоматизации мы решили сосредоточиться на выявлении дефектов» - сказал он.
На данный момент AIV разрабатывает решение, которое использует как аппаратное (устройство для машинного зрения), так и программное обеспечение (алгоритм глубокого обучения), чтобы определить, является ли конечный продукт производителя дефектным. Традиционно в заводах контроль качества осуществлялось с помощью людей или простых устройств. В одних предприятиях человек-инспектор невооруженным глазом проверял наличие дефектов в продукте, а в других бракованные продукты выявлялись через механизированный процесс, например путем измерения веса или размера изделия. Хотя неоднократно предпринимались попытки оцифровать данный процесс, большинство из них касалось лишь разработки программного обеспечения, что затрудняло внедрение соответствующего аппаратного обеспечения.
«Очень часто обрабатывающие компании имеют производство на нескольких зарубежных рынках, и точность контроля в каждых местах разный, поскольку он зависит от местной рабочей силы» - сказал Сон и добавил: «для поддержания определенного уровня необходимо машинное зрение, а оно должно основаться на искусственном интеллекте, так как традиционные алгоритмы не работают».
Решение AIV начинается с видеосъемки конечного продукта клиента и последующего определения его состояния. На основе полученного видеоматериала ИИ определяет, является ли то или иное изделие дефектным. Глубокое обучение ИИ осуществляется на основе тренировочных данных, включающих в себе нормальные и бракованные изделия.
Конкуренты на мировом рынке сосредотачиваются на выявлении бракованной продукции с помощью алгоритмов, основанных на правилах. Однако AIV решил пойти другим путем: повысить уровень глубокого обучения, чтобы преодолеть ограничения алгоритма, основанного на правилах.
Генеральный директор Сон отметил, что существующие алгоритмы, основанные на правилах, требуют, чтобы люди от начала до конца прописали функцию, определяющую дефекты. Такие алгоритмы могут оценивать только ограниченное количество свойств, такие как цвет и размер.
«Люди не могут составить все правила, необходимые для работы алгоритмов. Правила, касающиеся инородных веществ, повреждений или аномального цвета покрытия, будут постоянно меняться. Мы сделали возможным их алгоритмизацию с помощью глубокого обучения» - сказал он.
Сон подчеркнул, что применение ИИ в обрабатывающей промышленности бессмысленно, если его точность не достигает 99,99%. «Производство — это борьба за «конечный выход». Для этой сферы, которая требует коммерциализации и массового производства, что-то вроде «80% точности» не имеет особого смысла».
Алгоритм, разработанный AIV, одержал победу в международном конкурсе ИИ, который в прошлом году организовал MVTec, лидер в области машинного зрения. Корейская фирма заняла первое место в категории «обнаружение аномалий в наборах промышленных данных через обучение без учителя».
Несмотря на то, что технология является главным преимуществом стартапа, у него нет технического директора (CTO). «Мы имеем дело с несколькими техническими областями, но они очень разнородны - от оптической инженерии до проектирования приборов и разработки программного обеспечения, поэтому мы не можем найти технического директора, который мог бы понять все это», — сказал он.
Причем генеральный директор Сон тоже не является специалистом в области ИТ-технологии. После окончания факультета делового администрирования в Университете Ёнсе он получил степень магистра делового администрирования в Стэнфордском университете в США и построил свою карьеру в консалтинговых компаниях, таких как Accenture и Boston Consulting Group. Точкой его соприкосновения с ИТ-сферой можно считать основание Qeexo, компании по машинному обучению, в Кремниевой долине в 2002 году. А также тот факт, что его отец, который основал компанию по производству автозапчастей и вырастил ее до уровня «крепкого середнячка», внимательно следил за положением обрабатывающей промышленности в Южной Корее, повлияло на стартап AIV.
Хотя AIV в настоящее время сосредоточена на выявлении бракованных изделий, она планирует запустить комплексное решение для умных заводов, которое позволит проверять весь процесс производства - от ввода сырья до обработки и сборки.
«В Южной Корее наблюдается высокий спрос на технологию для умных заводов, причем то же самое происходит в Германии. В этих странах высока доля обрабатывающей промышленности, однако стоимость рабочей силы быстро растет» - сказал Сон.
В качестве примера можно привести одну южнокорейскую фирму, который относится к категории «крепкий средний». В этой компании, чей годовой объем продаж составляет около 600 миллиардов вон (495 млн. долл. США), работает около 1500 инспекторов. Более того, в последнее время все больше компании создает производство за границей, следуя требованиям заказчиков или тенденциям на основных экспортных рынках, поэтому они и за границей сталкиваются с быстрорастущими затратами на рабочую силу.
Сон воспринимает эту ситуацию как возможность, и в настоящее время AIV работает над 20 проектами. Стартап, который в прошлом году привлек инвестицию серии A на сумму 5 миллиардов вон (4 млн. долл. США), собирается увеличить количество сотрудников до 50 чел. в этом году.
«Многие из наших клиентов, которые имеют в Южной Корее часть производства, выразили желание применить наше решение в своих зарубежных филиалах, если оно даст удовлетворительный результат. А достижения внутри страны, в свою очередь, позволят нам выйти на мировой рынок. Если бы нам пришлось расширить свой бизнес за границу на основе собственной платформы, то мы бы рассмотрели Германию как самый перспективный рынок, так как она испытывает те же проблемы, что и Южной Корея» - сказал он.
Корреспондент До Хён Чжон
kate01@heraldcorp.com
Comments