Jó gyakorlatok

A GINOP-3.2.8-20 kiemelt projekt megvalósítása során olyan jó gyakorlatokat gyűjtöttünk, amelyek támogathatják vállalkozása digitális fejlesztését. Minden megoldás, amelyet bemutatunk, sikerrel került kipróbálásra más cégeknél.

Tapasztalataink szerint a cégek a digitalizációs fejlesztések során elsősorban az optimalizálást tartják szem előtt. Legyen szó a termelés optimalizálásáról, a munkafolyamat optimalizálásáról vagy egy útvonal minél pontosabb megtervezéséről, az elsődleges cél a folyamatok minél pontosabb megtervezése, az emberi hibalehetőségek kiszűrése. Erre nagyon jó példa a Waberer’s International Nyrt-nél bevezetett fejlesztés. A mesterséges intelligenciával rendelkező új „munkatárs” fejlett matematikai és statisztikai elemzőképességeinek köszönhető, hogy a cég teljesen automatizálni tudja fuvartervezési folyamatait, eredményessé tenni a szállítóeszközök kihasználtságát. A megvalósítás tehát egy kiemelkedően hatékony üzleti megoldás.

Az MVE is a digitális tervezés területét érintő alkalmazást vezetett be, amely felhőszolgáltatást nyújt a vonatalkatrészek gyártásának optimalizálásához, nemcsak szerkezeti szempontból, hanem a teljes technológiai folyamatot is figyelembe véve, azaz a marásra, a hegesztésre és az összeszerelésre vonatkozóan is. Olyan API-t fejlesztettek ki, amely lehetővé teszi a programozók számára, hogy anélkül integrálják a legmodernebb optimalizálási módszereket, hogy mélyebben el kellene merülniük a tudományos háttérben. A folyamat magában foglalja az optimalizálási algoritmusokat, a párhuzamos számítást és a HPC adminisztrációt a felhő alapú számítási infrastruktúra bevonásával, ami összességében jelentős megtakarítást jelent.

A mai világban a közlekedés optimalizálása több vállalkozás számára is kiemelt cél. A multiszenzor alapú kooperatív és adaptív környezetérzékelés és monitorozás segítségével hatékonyan támogatható az intelligens közlekedésirányítás. Azonban egy fejlett környezetérzékelési funkciónak a közlekedési infrastruktúra valamennyi objektumával (gyalogosokkal, okos városi szenzorokkal, útmenti objektumokkal, közlekedési lámpák stb.) folyamatosan kapcsolatban kell lennie, információt kell velük cserélnie, és ezeket hatékonyan fel is kell dolgoznia. A kooperatív intelligens közlekedési rendszerek (C-ITS) ez irányú fejlődése magával hozza az IoT és a V2X világ gyorsuló konvergenciáját, aminek támogatásához szenzorfúziós és szenzoraggregációs algoritmusok, valamint adatátviteli sémák szükségesek.

Automatizálni és optimalizálni azonban a cégen belüli folyamatokat is lehet, például a HR folyamatokat. A HAVI Logistics Kft. belső kommunikáció javítására egy digitális megoldás, a chatbot tűnt megfelelőnek. A chatbotok egyre komplexebb beépített technológiájukkal (pl. mesterséges intelligencia) támogatják a cégeket mind az ügyfelekkel, mind az alkalmazottakkal történő kommunikáció során. Az általunk megismert jó gyakorlatban a munkáltató egy titkosított, átlátható, biztonságos chatplatformon érte el valamennyi munkavállalóját, amelyen keresztül egy gombnyomással kiküldhetők üzenetek, (titkosított és nyílt) dokumentumok, kérdőívek, vagy akár eseménymeghívások is. A chatbot 0–24 órában automatikusan megválaszolja a visszatérő rutinkérdéseket, így a HR-nek és a vezetésnek több ideje marad az egyedi kérdések rendezésére.  A HAVI-nál a fentiek eredményeként a munkavállalók több mint 90%-a csatlakozott a cég CHEQ csatornájára.

Vannak azonban olyan munkafolyamatok, amelyeknél nem elegendő az optimalizált munkafolyamat bevezetése, ilyen például egy munkadarab minél pontosabb elkészítése. Ezeknél a feladatoknál a gépi látás biztosította előnyök a legoptimálisabbak, ugyanis a kamerák által vizsgált munkadarabok mindig sokkal alaposabban kerülnek vizsgálatra, mint az emberi szem.

A Terrán Tetőcserép Gyártó Kft. gyáraiban a munkafolyamatok során először a gyártósorról lejövő termékeket ellenőrizték a munkavállalók, majd az érlelőt elhagyó cserepek ismét átestek egy vizuális vizsgálaton. Mindkét esetben a gyártást felügyelő munkatárs szűrte ki a hibás termékeket, ami amellett, hogy roppant fárasztó, több hibalehetőséget rejtett magában. Az új gépi látás alapú rendszer speciális, nagyfelbontású kamerákat használ, amelyeket kifejezetten a mesterséges intelligenciás alkalmazásokhoz fejlesztettek. A kamerás egység mögött egy képfeldolgozó szerver elemzi a képeket, ami jelentősen kevesebb hibával működik, mint a korábbi rendszer.  

Szintén gépi látás alapú fejlesztés született az In-Vision Digital Imaging Optics GmbH-nál. A vállalkozásnál azonban nem a kész termékeket, hanem a munkavállalókat figyelték meg, méghozzá ergonómiai szempontból. A gyárban az összeszerelési folyamat mindig manuálisan történt, meglehetősen részletes munkautasítások alapján, ezért sajnos nagy hibázás lehetőséget rejtett magában. Ezt a kockázatot minimalizálhatta, ha az alkalmazottak ergonómiailag a legkényelmesebb testhelyzetben végezték a feladatukat.   A gyártás és a minőségbiztosítás digitális modellezését, valamint értékelését az érzékelőkkel ellátott ruhadarabok adatainak összegyűjtésével végezték, amelyek elemezték a munkavállalók mozgását és a munkafolyamat hatékonyságát. A virtuális hitelesítés során optimalizálták a munkakörnyezetet, a tervező munkaállomásokat és a munkafolyamatokat. A végeredmény: olyan munkavállalói testtartás, amely kényelmes és veszélytelen, és ennek hatására pontosabb munkavégzés.

Vannak olyan esetek, amikor a problémákra a megoldást a digitális iker technológia jelenti. A digitális iker egy virtuális modell, amely egy fizikai folyamatot, szolgáltatást vagy rendszert szimulál. A digitális ikrek főképp arra összpontosítanak, hogy egy termék hogyan működik, nem pedig a fizikai megjelenésre. Egy valós eszköz digitális manifesztációjával a tervezők és a mérnökök könnyebben tesztelhetik a hatékonyságot és azonosíthatják a problémákat anélkül, hogy minden egyes iterációt fizikailag meg kellene jeleníteni. Ennek hatása az állásidő csökkentése és a jobb jövőbeli tervezés lehetősége. Erre példa a Croom Precision Medical, ahol a porfúziós technológiát használták. Az additív gyártás előnyeit azonban sajnos ellensúlyozza, hogy nagy figyelmet kell fordítani az optimális gyártási folyamatparaméterek és az anyagfeldolgozás feltételeinek megválasztására. Így ezen rendszerek ipari felhasználásának kritikus eleme a feldolgozási feltételek ellenőrzése.   A fejlesztés során a porágyfúziós technológia felhőalapú folyamatmodelljét dolgozták ki. Az ilyen rendkívül összetett modellek kiszámításához hagyományos módszerekkel drága hardverekre lenne szükség, de a felhőalapú platform szinte a nullára csökkenti a költségeket, és lehetővé teszi a modell eredményeinek gyorsabb kiszámítását.

A népszerű mesterséges intelligencia alapú alkalmazások mellett nem feledkezhetünk meg az adat alapú fejlesztésekről sem. Ezek a fejlesztések a vállalkozások mindennapi működése közben képződött adatok egyszerű, pontos áttekinthetőségét támogatják, és ezzel segítik a hatékony vezetői döntések megszületését, ezzel a jobb piaci helyzet elérését.

Erre jó példa a D-Tag Analytics Zrt. alkalmazása, amely a StartUp Online rangsorában 3. helyezést ért el. A program a gyorsan változó vevői igények gyors és pontos megismerése érdekében napi több tízmillió online adat mélyelemzését végzi el a másodperc töredéke alatt. Fejlesztésük igény szerint költséghatékony felhő környezetben (public cloud), felhőben (private cloud) vagy kereskedelmi/állami felhő környezetben (secure/government cloud), egyedi rendszerként telepíthető és testre szabható. Emellett elérhető a biztonságos, tűzfal mögötti (on-premise) verzió, amelyre jelenleg a piacon lévő egyéb platformmegoldások nem biztosítanak lehetőséget.

Adatok könnyen képződnek az ügyfélszolgálati rendszerekben is. Az Invitel üzleti céljai között fontos helyet foglalt el a zökkenőmentes, könnyen elérhető és hatékony ügyfélszolgálat, azonban a vállalkozás nem rendelkezett olyan online felülettel, amely ügyfelei számára lehetővé tette volna, hogy üzleti szolgáltatásaikat a nap 24 órájában, önkiszolgáló módon kezeljék, vagy csak ellenőrizzék, megszerezzék a szükséges információkat. Mivel egy komplex rendszer átállításra volt szükség, kritikus tényező volt a gyorsaság. Az ügyfélszolgálati munka jellegéből adódóan elengedhetetlen a folyamatos fejlesztés, hogy a rendszer megfeleljen a mindenkori aktuális igényeknek, könnyen továbbépíthető legyen.

Ha az adatok gyors és pontos áttekintésére van szükség, akkor érdemes azokat olyan dashboardon megjeleníteni, amelynek paraméterei könnyen alakíthatók, és amiből pontos adatokat szűrhetünk le. A DEMÓ-k között már szerepel leírásunk ebben a témában, ezt itt olvashatják el.

Az adat alapú fejlesztések jelentős hasznot generálhatnak az ipari és orvosi alkalmazások területén is. Például egy élelmiszeripari cégnél egy adatvezérelt modellezéssel készített, IoT alapú folyadékkezelő modult vezettek be, amelyek lehetővé tették a fermentálás során a létfontosságú kémiai elemzések elvégzését. Így megtörtént a folyamatos mintavétel, amely segítségével jobb minőségű termék állt elő, és kevesebb selejt keletkezett, valamint ez az alkalmazás jelentősen csökkentette a fermentációs folyamatra fordítandó időt.

Az adatalapú gondolkozás azonban nem csak a vállalkozásunk, hanem magánéletünk során is hasznos lehet. Például mindennapi életünk során nem kevés időt rabol el, ha sorba kell állnunk egy szolgáltatás igénybevételére, még akkor is, ha előre bejelentkeztünk. Amellett, hogy a várakozás igen időigényes, helyette sokkal hasznosabb dolgot is tudnának csinálni. A Linistry Zrt. fejlesztett ki egy olyan alkalmazást, amely célja a sorban állás és időpontfoglalás automatizálása. Így a várakozás nem igényli a személyes jelenlétünket, hiszen akár a mobiltelefonunk is sorban állhat helyettünk, csak egy megfelelő rendszert kell használnunk. Az emberek bárhonnan tudnak sorszámot húzni, vagy konkrét időpontot foglalni az interneten keresztül, ezt néhány másodperc alatt el tudják intézni a szolgáltató weboldalán. Plusz előnye a rendszernek, hogy egy informatikai felhőben működik, így a szolgáltatónak nincs üzemeltetési kötelezettsége.

Az adatok sok céges terület működését támogathatják, például a HR-t, a pénzügyet, a könyvelést is. A könyveléssel, a könyvelőkkel kapcsolatosan legfontosabb követelményeket manapság a következő ismérvek jelentik: megbízhatóság, szakértelem, pontosság, átláthatóság, ellenőrizhetőség, a határidők betartása, gyorsaság, elérhetőség, rendelkezésre állás, hibátlan működés, illetve az, hogy az esetleges NAV-ellenőrzéskor ne kelljen aggódnia a megbízónak. A jó szakember egyre drágább, a hagyományos modellben – emberi feldolgozással – mind nehezebb könyvelni a folyamatosan felpörgő gazdaságot, lekövetni a napi eseményeket, nem beszélve az egyre inkább teret nyerő elektronikus kereskedelemről. A számlázási, fizetési, banki és állami rendszerek kinyílásával lehetővé válik a könyvelés élőmunka-idejének drasztikus csökkentése. 

Az Acounto egy digital-first könyvelési szolgáltatás, amely automatizációt alkalmazva az ügyfelek kényelmének javítása, valamint a költségek jelentős csökkentése mellett számottevően csökkenti a könyvelés élőmunka-idejét. Magyarországon már minden számlázóprogram online NAV-kapcsolattal rendelkezik, így fel lehet jogosítani az Acounto-t, hogy céges rendszereink hozzáférjenek a szükséges adatokhoz. Az Acounto szolgáltatásnak jelenleg 71 céges előfizetője van, és az igénybevevők az eddigi mérések alapján a könyvelés élőmunka-idejének 50–75%-át tudják megtakarítani.

Egy másik online rendszer – az IBOOKR© – emberi beavatkozás nélkül, mesterséges intelligencia segítségével végez könyvelési tevékenységet, emellett egy webes felületen keresztül összeköti a könyvelőt a vállalkozóval. Az IBOOKR© a könyvelőket célozza meg, fejleszti az irodájukat, ügyfeleik pedig élvezhetik a rendszer által nyújtott előnyöket. A vállalkozás mára már több mint 100 szerződött, havi díjat fizető ügyféllel rendelkezik, akik sikeresen vezették be a cég Mesterséges Intelligenciájú Könyvelő Rendszert (MIKRO^©), amely az eddig csak a könyvelők számára elvégezhető feladatok automatizálását célozta meg.