Kuken Industries: поиск по чертежам за 70 лет за считаные минуты
С помощью инструмента на базе API OpenAI инженеры Kuken находят чертёж запасной детали за 4,5 минуты вместо почти часа.
90%
Ожидаемое сокращение времени на поиск чертежей (за год)
4,5 мин
Время поиска чертежа — раньше он занимал почти час
Kuken Industries производит оборудование для кондиционирования и вентиляции крупных зданий, торговых центров и заводов. Компания занимает одну из крупнейших долей рынка градирен в Японии. Градирни отводят тепло от циркулирующей воды в воздух, обеспечивая охлаждение самых разных объектов — от крупных зданий и торговых центров до оборудования в центрах обработки данных.
Когда в градирне нужно заменить деталь, инженеры Kuken обращаются к архиву чертежей установок за 70 лет. Чтобы найти нужный чертёж, начинающему инженеру часто приходилось спрашивать опытного коллегу, где его искать и как читать. Kuken хотела, чтобы начинающие инженеры могли сами находить эти документы, учиться на отражённых в них решениях и уделять больше времени проработке ремонта.


Детали, выпускаемые сегодня, не всегда подходят для старых градирен. Без исходного чертежа, показывающего, что было установлено, инженерам порой приходится проектировать и изготавливать замену с нуля.
Поиск по модели или названию детали может выдать несколько чертежей. Более 70 лет Kuken адаптирует оборудование под конкретных заказчиков, поэтому технические характеристики зависят от клиента и даты установки. Когда архив был бумажным, поиск мог занимать полдня. Позже Kuken оцифровала архив, но инженерам по-прежнему нужно было знать, какое название или номер искать и где находится файл. Особенно много времени на сбор этих сведений уходило у начинающих инженеров.
Kuken хотела, чтобы инженеры с любым уровнем опыта могли самостоятельно искать документы в архиве. Изучая возможности ИИ для этой задачи, Kuken связалась с Recursive — японским ИИ-стартапом и официальным партнёром OpenAI.
Компании совместно создали поисковую систему и приложение для работы на объектах, опираясь на архив Kuken и рекомендации её инженеров. Они протестировали несколько моделей ИИ на разных чертежах, чтобы оценить точность извлечения данных и стоимость работы каждой модели. Модели OpenAI показали хорошие результаты по обоим критериям, а гибкость API OpenAI позволила команде встроить поиск прямо в приложение.

Принципы работы поиска определили по итогам бесед с инженерами, работающими на объектах. Инженеры могут ввести номер чертежа или детали либо загрузить чертёж или перечень деталей в виде изображения или PDF.
Вставив скриншот перечня, инженеры избавляются от необходимости вводить каждый номер вручную. Приложение считывает номера деталей и выдаёт возможные совпадения, в том числе чертежи похожих конструкций. Чтобы выбрать нужный чертёж, инженеры сверяются с техническими характеристиками градирни и записями о предыдущих заменах.
По итогам использования и тестирования поискового инструмента Kuken сообщает о следующих результатах.
Kuken ожидает, что инструмент сократит время, затрачиваемое на поиск чертежей, примерно на 90% (за год).
Часть сэкономленного времени опытные инженеры посвящают наставничеству.
Инженеры могут просматривать чертежи в приложении, что снижает расходы на печать.
Теперь инженеры тратят меньше времени на поиск чертежа и больше — на его изучение. И начинающие, и опытные инженеры отмечают, что это позволяет им обдумывать улучшения конструкций и прорабатывать идеи, на которые раньше почти не было времени.
Теперь начинающие инженеры могут самостоятельно решать более широкий круг задач. У опытных коллег, которые раньше помогали им при каждом поиске, появилось больше времени на обучение новичков и собственные инженерные задачи.
«Теперь у сотрудников есть время попробовать себя в работе, которая давно их интересовала, и взяться за новые задачи. Это стало для них настоящим источником мотивации».


Kuken также разрабатывает инструмент для проверки чертежей, подготовленных её партнёрами. Сейчас инженеры визуально сверяют каждый чертёж со спецификацией, выявляя несоответствия в деталях или их количестве. Kuken хочет, чтобы инструмент отмечал эти расхождения: так инженеры смогут быстрее проверять чертежи и замечать ошибки, которые иначе могли бы пропустить.
По данным Kuken, при тестировании прототипа около 90% проблем, отмеченных ИИ, оказались реальными несоответствиями. Kuken ожидает, что в случае внедрения инструмент существенно сократит время, которое инженеры тратят на проверку чертежей.
Каждый чертёж отражает решения, принятые инженером для конкретной установки. Упрощая поиск и понимание этих решений, Kuken стремится передать накопленный опыт следующему поколению инженеров.
«Я верю, что технологии OpenAI помогут таким производителям, как мы, передавать навыки следующему поколению. Для нас это давно непростая задача».


