На прошлой неделе мы побывали на фабрике одного из наших заказчиков — современное, отлаженное производство с лучшим в своей области оборудованием, множеством цифровых систем, автоматическим контролем качества и так далее.
Но вот ультрабыстрая линия останавливается. К этой мощной машине, оснащённой камерами с компьютерным зрением, точнейшим лазером и другим умным оборудованием, подходит мастер с киянкой и слегка простукивает входную воронку — ультрабыстрая линия засорилась, и без помощи человека не обойтись.
Эта «последняя миля» автоматизации — путь от цифровых систем до реальной машины и реального инженера — остаётся непройденной для большинства проектов.
А на этой неделе мы увидели интервью с создателем чешского стартапа Edmund, который как раз занимается этой самой последней милей. Проработав несколько месяцев на современном производстве, основатель компании Якуб Шлаур понял: системы предиктивного обслуживания на практике имеют очень ограниченное применение. Самой ценной «системой» остаётся мастер с отверткой (или киянкой) — тот, кто действительно идёт и налаживает машину. И неважно, сколько AI-отчётов и графиков построено и сколько данных собрано. Многие проекты по автоматизации лишь усложняют существующий порядок: добавляют больше датчиков, больше данных, больше систем.
Решение, которое предлагают в Edmund — универсальная LLM, которая берет уже имеющиеся данные со всех существующих в компании систем (а обычно таких систем много, каждая отвечает за свою часть) и через 24 часа готова выдавать пользователю информацию. Главное преимущество, о котором говорят создатели — пользователь получит только ту информацию, которая действительно нужна именно ему, без лишнего мусора. То есть мастер на производстве увидит только машину, к которой прямо сейчас лучше подойти с киянкой, чтобы позднее не пришлось тормозить производство.
Если уж быть честными, описание решения от Edmund принципиально не отличается от множества похожих — это тоже ещё одна система, добавленная к уже существующим. Но компания имеет успех у инвесторов в Центральной Европе, и мы желаем ей удачи. Для нас интереснее озвучивание текущих проблем отрасли — отрыв теоретического “предиктивного обслуживания” от реальности и бесконечное наращивание систем аналитики, которые лишь усложняют жизнь.
На российском рынке тоже уже нужны скорее интеграторы, чем новые системы. Нужно упрощать, а не усложнять, чтобы наконец пройти эту последнюю милю автоматизации.