Kuken Industries otsib 70 aasta jooniste seast minutitega

Kuken Industries valmistab kliima- ja ventilatsiooniseadmeid suurtele hoonetele, kaubanduskeskustele ja tehastele. Ettevõttel on Jaapani jahutustornide turul üks suurimaid turuosi. Need tornid juhivad ringleva vee soojuse õhku, aidates jahutada nii suuri hooneid ja kaubanduskeskusi kui ka andmekeskuste seadmeid.

Kui jahutustorn vajab varuosa, pöörduvad Kukeni insenerid jooniste arhiivi poole, mis hõlmab 70 aasta jooksul paigaldatud seadmeid. Väiksema kogemusega inseneri jaoks tähendas õige joonise leidmine sageli seda, et tuli kogenud kolleegilt küsida, kust otsida ja kuidas joonist lugeda. Kuken soovis, et väiksema kogemusega insenerid suudaksid need dokumendid ise üles leida, neis kajastuvatest otsustest õppida ja pühendada rohkem aega remondilahenduse leidmisele.

Tänapäeval toodetavad detailid ei sobi alati vanematele jahutustornidele. Ilma algse jooniseta, mis näitab paigaldatud lahendust, võib inseneridel olla vaja asendusdetail nullist projekteerida ja valmistada.

Mudeli või detaili nime järgi otsides võib leida mitu joonist. Kuken on üle 70 aasta kohandanud oma seadmeid iga kliendi vajaduste järgi, mistõttu tehnilised andmed erinevad olenevalt kliendist ja paigaldusajast. Kui arhiiv oli veel paberil, võis otsing võtta pool päeva. Hiljem digiteeris Kuken arhiivi, kuid insenerid pidid endiselt teadma, millist nime või numbrit otsida ja kust faili leida. Eriti väiksema kogemusega inseneridel kulus aega nende andmete kokkupanekule.

Kuken soovis, et kõik insenerid saaksid kogemustasemest olenemata arhiivist iseseisvalt otsida. Uurides AI kasutusvõimalusi, võttis Kuken ühendust Jaapani AI-idufirma ja OpenAI ametliku partneri Recursive’iga.

Kaks ettevõtet töötasid ühiselt välja otsingusüsteemi ja objektil kasutatava rakenduse, tuginedes Kukeni arhiivile ja inseneride tagasisidele. Nad katsetasid mitut AI-mudelit eri joonistega, et hinnata, kui täpselt ja millise kuluga suudab iga mudel andmeid välja lugeda. OpenAI mudelid andsid häid tulemusi mõlema näitaja puhul ning OpenAI API pakkus meeskonnale paindlikkust otsing otse rakendusse integreerida.

Otsingu toimimisviisi kujundasid vestlused objektidel töötavate inseneridega. Insenerid saavad sisestada joonise- või detailinumbri või laadida üles joonise või detailide loendi pildi või PDF-failina.

Loendi kuvatõmmise kleepimine säästab insenere iga numbri käsitsi sisestamisest. Rakendus loeb detailinumbrid välja ja kuvab võimalikud vasted, sealhulgas sarnaste konstruktsioonide joonised. Õige joonise leidmiseks kontrollivad insenerid torni tehnilisi andmeid ja varasemate asenduste dokumentatsiooni.

Kuken toob otsingutööriista kasutamise ja katsetamise kohta välja järgmised tulemused.

• Kukeni hinnangul vähendab tööriist jooniste otsimisele aastas kuluvat aega ligikaudu 90%.

• Kogenud insenerid kasutavad osa säästetud ajast uute kolleegide juhendamiseks.

• Insenerid saavad jooniseid rakenduses üle vaadata, mis vähendab printimiskulusid.

Inseneridel kulub nüüd vähem aega joonise otsimisele ja rohkem selle uurimisele. Nii väiksema kogemusega kui ka kogenud inseneride sõnul annab see neile võimaluse kaaluda konstruktsiooni täiustamist ja uurida ideid, mille jaoks varem aega nappis.

Väiksema kogemusega insenerid saavad nüüd iseseisvalt hakkama mitmekesisemate töödega. Kogenud kolleegidel, kes varem neid igal otsingul juhendasid, on rohkem aega õpetamiseks ja oma inseneritööks.

Kuken arendab ka tööriista partnerite koostatud jooniste kontrollimiseks. Praegu võrdlevad insenerid iga joonist tehniliste nõuetega silma järgi, otsides mittevastavaid üksikasju või koguseid. Kuken soovib, et tööriist tooks need erinevused esile, et insenerid saaksid jooniseid kiiremini kontrollida ja avastada vigu, mis muidu võivad märkamata jääda.

Kukeni sõnul osutus prototüübi katsetamisel ligikaudu 90% AI märgitud probleemidest tegelikeks lahknevusteks. Kui tööriist igapäevatöös kasutusele võetakse, peaks see Kukeni hinnangul oluliselt vähendama inseneridel jooniste kontrollimiseks kuluvat aega.

Iga joonis talletab otsused, mille insener on konkreetse paigaldise jaoks teinud. Muutes need otsused lihtsamini leitavaks ja mõistetavaks, soovib Kuken anda selle kogemuse edasi järgmisele inseneride põlvkonnale.