Kuken Industries: 70 anni di disegni consultabili in pochi minuti

Kuken Industries produce apparecchiature di climatizzazione e ventilazione per grandi edifici, centri commerciali e fabbriche. Detiene una delle maggiori quote del mercato giapponese delle torri di raffreddamento. Queste torri rilasciano nell’aria il calore dell’acqua in circolazione, contribuendo al raffreddamento di grandi edifici, centri commerciali e apparecchiature nei data center.

Quando una torre di raffreddamento necessita di un ricambio, gli ingegneri di Kuken consultano un archivio di disegni che copre 70 anni di installazioni. Per un ingegnere con meno esperienza, trovare il disegno giusto significava spesso chiedere a un collega esperto dove cercare e come leggerlo. Kuken voleva che gli ingegneri con meno esperienza potessero trovare quei documenti da soli, imparare dalle scelte progettuali che contengono e dedicare più tempo a capire come eseguire la riparazione.

I componenti prodotti oggi non sono sempre compatibili con le torri di raffreddamento più vecchie. Senza il disegno originale che mostra cosa è stato installato, gli ingegneri potrebbero dover progettare e realizzare un ricambio da zero.

Una ricerca per modello o nome del componente può restituire diversi disegni. In oltre 70 anni, Kuken ha adattato le proprie apparecchiature alle esigenze dei singoli clienti, perciò le specifiche variano in base al cliente e alla data di installazione. Quando l’archivio era cartaceo, una ricerca poteva richiedere mezza giornata. In seguito Kuken ha digitalizzato l’archivio, ma gli ingegneri dovevano comunque sapere quale nome o codice cercare e dove trovare il file. Soprattutto gli ingegneri con meno esperienza impiegavano tempo a ricostruire queste informazioni.

Kuken voleva che gli ingegneri di ogni livello di esperienza potessero consultare l’archivio in autonomia. Nell’esplorare il possibile contributo dell’IA, Kuken è entrata in contatto con Recursive, una startup giapponese di IA e partner ufficiale di OpenAI.

Le due aziende hanno sviluppato insieme il sistema di ricerca e la relativa app per l’uso sul campo, basandosi sull’archivio di Kuken e sui contributi dei suoi ingegneri. Hanno testato diversi modelli di IA su una serie di disegni per valutare con quale accuratezza ciascuno riuscisse a estrarre i dettagli e a quale costo. I modelli di OpenAI hanno ottenuto buoni risultati su entrambi i fronti e l’API OpenAI ha dato al team la flessibilità necessaria per integrare la ricerca direttamente nell’app.

Il confronto con gli ingegneri sul campo ha contribuito a definire il funzionamento della ricerca. Gli ingegneri possono inserire il codice di un disegno o di un componente, oppure caricare un’immagine o un PDF di un disegno o di una distinta componenti.

Incollando uno screenshot della distinta, gli ingegneri evitano di inserire ogni codice a mano. L’app legge i codici dei componenti e restituisce le possibili corrispondenze, inclusi i disegni di progetti simili. Per trovare il disegno giusto, gli ingegneri controllano le specifiche della torre e lo storico delle sostituzioni.

Kuken riporta i seguenti risultati ottenuti utilizzando e testando lo strumento di ricerca.

• Kuken prevede che lo strumento ridurrà di circa il 90% le ore dedicate alla ricerca dei disegni nell’arco di un anno.

• Gli ingegneri esperti dedicano parte del tempo risparmiato alla formazione dei colleghi con meno esperienza.

• Gli ingegneri possono esaminare i disegni nell’app, riducendo i costi di stampa.

Ora gli ingegneri passano meno tempo a cercare un disegno e più tempo a studiarlo. Sia gli ingegneri con meno esperienza sia i veterani affermano che questo permette loro di valutare miglioramenti progettuali ed esplorare idee che prima avevano poco tempo per approfondire.

Gli ingegneri con meno esperienza possono ora gestire autonomamente una gamma più ampia di incarichi. I colleghi esperti, che prima li guidavano in ogni ricerca, hanno più tempo per insegnare e dedicarsi ai propri lavori di ingegneria.

Kuken sta inoltre sviluppando uno strumento per controllare i disegni preparati dai suoi partner. Oggi gli ingegneri confrontano visivamente ogni disegno con le specifiche, cercando dettagli o quantità che non corrispondono. Kuken vuole che lo strumento segnali queste differenze, così che gli ingegneri possano verificare i disegni più rapidamente e individuare errori che altrimenti potrebbero sfuggire.

Secondo Kuken, nei test del prototipo circa il 90% dei problemi segnalati dall’IA corrispondeva a discrepanze effettive. Se lo strumento entrerà in produzione, Kuken prevede che ridurrà notevolmente il tempo che gli ingegneri dedicano al controllo dei disegni.

Ogni disegno documenta le decisioni prese da un ingegnere per una specifica installazione. Rendendo queste decisioni più facili da trovare e comprendere, Kuken mira a trasmettere quell’esperienza alla prossima generazione di ingegneri.