PIACI TRENDEK: AI, DIGITALIZÁCIÓ, TERMÉKEK ÉS SZOLGÁLTATÁSOK VÁLTOZÁSA
Béke Gyula, az Enterprise Group Technologies, ipari tervezés- és gyártástámogatási megoldásokkal foglalkozó üzletágának vezetője betekintést nyújt a legújabb ipari digitalizációs piaci trendekbe. Górcső alá veszi a digitalizáció és a mesterséges intelligencia alkalmazásának növekvő szerepét, valamint a vállalatok előtt álló kihívásokat és lehetőségeket is.
A technológiai fejlődés üteme soha nem látott sebességgel halad előre, és ennek hatásai a hazai piacon is egyre inkább érezhetők.
Az interjú során szó esik az ipari folyamatok digitalizáció általi optimalizálásáról és azokról a készségekről, amelyek elengedhetetlenek a mérnökök és fejlesztők számára a mai, gyorsan változó technológiai környezetben.
Mik a legmeghatározóbb technológiai irányok a hazai piacon?
Miben más ez, mint mondjuk 5 évvel ezelőtt?
Azt hiszem, jelenleg több, egymástól akár gyökeresen eltérő meghatározó technológiai irány is megfigyelhető a hazai piacon, amelyek közül néhányat különösen izgalmasnak találok. Szinte egészen bizonyosan jól látszik, hogy az érettebb gyártó cégek bátrabban nyúlnak a hatékonyságnövelő technológiákhoz. Jellemző például az anyagáram-szimulációs vagy gyártásütemezési megoldások egyre markánsabb térnyerése.
Összességében azonban nincsenek könnyű helyzetben a hazai vállalatok makroszinten. Két éve recesszióban van a hazai ipar. Nehéz tervezni a jövőt – legyen szó belföldi vagy exportpiacokról –, és több helyen az látszik, ez nem elsősorban pénz kérdése. Leginkább vállalkozói jövőképből és akaratból van hiány az üzletfejlesztéshez és további befektetéshez, érthető módon. A cégek nagyobbik részének kihasználatlan kapacitásaik vannak, nehezen vagy nem érik el a méretgazdaságos működési tartományt. Így a meglévő gyártási folyamataik optimalizálásával igyekeznek költséget csökkenteni vagy megtérülés alapon fejleszteni.
De itt érdemes megemlítenünk azt a piacon jól látható törekvést is, ami a cégen belüli „szigetszerűen” működő alrendszerek integrációira fókuszál. Egyre több olyan projektben veszünk részt – legyen az kicsi vagy nagyobb –, ahol különböző vállalati rendszerek, például ERP, PLM/PDM, termelésirányítási vagy CRM rendszerek összehangolása a cél. Ezekben a feladatokban leginkább az a kihívás a cégek számára, hogy „tiszta” adatokat legyenek képesek létrehozni a digitális integrációhoz. Kizárólag ekkor van esély arra, hogy eredményként egy egységes, átlátható kép alakuljon ki arról, mi is történik a gyártásban.
Ugyanakkor egy másik izgalmas folyamatot is látok, nevezetesen annak az igénynek a megerősödését, hogy az ügyfelek be szeretnék építeni és implementálni a napi működésük során a mesterséges intelligenciát (AI) a folyamataikba és a napi működésükbe.
Mint a Siemens Digital Industries Software stratégiai partnere, folyamatosan lépést tartunk a készülő ez irányú fejlesztésekkel, javaslatokat is megfogalmazunk. Az Altair akvizíciójával a Siemens célja, hogy megerősítse ipari mesterségesintelligencia (AI) képességeit, különösen a tervezési, szimulációs és gyártási folyamatok optimalizálásában. Az Altair portfóliója kiterjed fejlett gépi tanulási, prediktív analitika és adatvizualizációs technológiákra, amelyek már most is ipari környezetekben működnek. Ezek az AI-eszközök lehetővé teszik a digitális ikrek automatizált finomhangolását és a szimulációk intelligens vezérlését, így gyorsítva a termékfejlesztést. A Siemens Xcelerator platformba integrálva az AI-funkciók szélesebb ügyfélkör számára is elérhetővé válnak, úgymint az adatelemzők, a folyamat- és gyártástámogató mérnökök, de a tervezők számára is.
Milyen területeken látod leginkább, hogy az AI már nem a jövő, hanem a jelen része?
Úgy látom, hogy az automatizálás és az AI ma már több területen is szervesen beépült a napi működésbe – nemcsak mint technológiai lehetőség, hanem mint gyakorlati eszköz. A leglátványosabb előrelépést talán az ipari tervezés és gyártás különböző szintjein látjuk. Egyrészt ott van a CAD/CAM világa, ahol már több szoftver, például a nálunk elérhető Solid Edge vagy a Mendix is kínál beépített, mesterséges intelligenciával támogatott funkciókat. Ezek pedig nemcsak egyszerű automatizmusok, hanem ténylegesen gépi tanuláson alapuló javaslattevő rendszerek. Abban segítenek, hogy egy adott mérnöki szituációra ötleteket adjanak, szcenáriókat generáljanak, vagy akár egy munkafolyamat bizonyos lépéseit önállóan elvégezzék.
A Siemens CAD-megoldásainál már az AI-hype előtt, még 2020 környékén megjelentek olyan megoldások, mint a Javasolt parancsok (Predict command) vagy Javasolt kiválasztás (Selection prediction), amelyek a tervezőmérnökök napi munkáját támogatják. A CAM területén is ott van az AI, hisz a szoftverhasználati szokásokat figyelve egy automatikus, egyszerűsített beállítási ablakot biztosít a Javasolt menün (Prediction menu) keresztül, segítve a gyorsabb programozást, finomhangolást. A CAM Programming Copilot megmunkálási stratégiákat, szerszámokat és szerszámpályákat ajánl, miközben folyamatosan rögzíti a vállalat gyártási, megmunkálási know-how-ját. Miután a Teamcenterben vannak tárolva az adatok, így az egy igazi kincsesbánya az AI számára, nagyon sok lehetőséggel. Fontos megjegyezni, hogy ezek a megoldások a nagyvilágtól elzárt, lokális rendszerek, ezért a kapott eredmények is megbízhatóak.
Az AI esetében három fejlődési fokot azonosíthatunk be a digitális gyártási megoldások támogatásával kapcsolatban.
Jelenleg inkább a felhasználók, modellezők munkájának gyorsítására, hatékony munkavégzés támogatására alkalmas igazán. Mint egy interaktív súgó, választ ad, hogy hol érhetők el adott funkciók. Fejlődésének következő szintje – ami pl. a Mendix low-code fejlesztői környezetében kezdetleges már elérhető – a modellezés támogatása lehet. Felmérve az eddig fejlesztett elemeket, vagy a felhasználó direkt kérésére javaslatokat adhat arra, hogy egy adott rendszert vagy funkciót hogyan érdemes modellezni a gyártási folyamatban.
A harmadik szinten az AI a valós rendszerek optimalizálásában nyújthat majd hamarosan segítséget. A modellek eredményeit elemezve tehet javaslatokat a hatékonyabb működésre, mint pl. optimális gyártási tervek készítése, operátorok terheltségének elosztása, szűk keresztmetszetek detektálása.
Összességében tehát elmondható, hogy a mesterséges intelligencia (AI) és az automatizálás már nem a jövő – hanem a gyártóiparban konkrét előnyöket hozó, napi szinten használt megoldásokként vannak jelen. És ez a tendencia egyre erősödik, főként azoknál a vállalatoknál, amelyeknek van jövőképük, fejlesztési szándékuk és hajlandóságuk tanulni.
Hogy látod, milyen tudásra, készségekre van leginkább szükség most a mérnököknek, fejlesztőknek?
A mai ipari környezetben a jó mérnök ismérve nem csak a technikai tudás, hanem az, hogyan gondolkodik és hogyan tanul. A technológiai eszköztár gyorsan változik. A szoftverek sokkal többet tudnak és kínálnak, mint öt évvel ezelőtt, és ezt ki is kell tudni használni. Ezért az egyik legfontosabb készség az alkalmazkodóképesség. De fel tudok még néhány dolgot sorolni, ami szintén egyre fontosabb.
Ilyen a rendszerszemlélet, az összefüggések átlátása a gyártástól a logisztikán át a tervezésig, a nyitottság. Az új technológiák befogadására, kipróbálására, a kísérletező hozzáállás, hogy ne riadjon vissza az újtól, hanem legyen kíváncsi, mit tud kihozni belőle.
A lifelong learning, ugyanis a folyamatos tanulás ma már nem opció, hanem alapelv, és persze végül, de nem utolsósorban az alázat, abban az értelemben, hogy el kell fogadni. Nem mindig az „első megoldás” a legjobb, és az eszközök tudása sokszor túlmutat a saját rutinon. Ez utóbbi különösen fontos például az AI használatakor: a generatív rendszerek ugyanis csak akkor adnak jó válaszokat, ha jó kérdéseket kapnak.
Összességében tehát ma nem elég csak „jó szoftverhasználónak” lenni, fejlesztői attitűdre, kreativitásra, tanulási hajlandóságra is szükség van, ha valaki lépést akar tartani a technológiai fejlődéssel.
Használjátok már az AI-t valamilyen formában a saját rendszereitekben vagy szolgáltatásaitokban?
Igen, az AI nálunk már több szinten is jelen van – mind belső működésben, mind az általunk forgalmazott megoldásokban. Belső szinten például a tartalomelőállítás, az oktatási anyagok vagy műszaki dokumentációk szerkesztése során használunk mesterségesintelligencia-alapú eszközöket.
Ezek megkönnyítik az előkészítést, gyorsítják a munkát, és egyre jobban beépülnek a napi gyakorlatba. Ami az értékesített rendszereket illeti: már több szoftver is tartalmaz AI-funkciókat. Ilyen például a Solid Edge 2025 vagy a Mendix fejlesztési platform.
Ezekben megtalálhatók olyan intelligens javaslattevő és támogató megoldások, amelyek a felhasználó rutinjai, korábbi beállításai vagy éppen a gépi tanulás (ML) alapján segítenek egy adott funkció használatában. Ezek a funkciók kiegészítik, gyorsítják és segítik a mérnöki munkát – pontosan ott, ahol az ismétlődő feladatokat lehet kiváltani vagy új ötleteket lehet nyerni a szoftverből.
Mit gondolsz, a generatív AI-nak lesz helye a CAD/CAM világában? Vagy ez még messze van?
Határozottan úgy gondolom, hogy a generatív AI-nak helye van a CAD/CAM világában. Sőt, ez már el is kezdődött, csak még nem mindenki ismeri fel.
Egy háromlépcsős fejlődési folyamat látszik kibontakozni:
- egy, a kereséstámogatás – a mérnök gyorsabban megtalálja a szükséges funkciókat, adatokat vagy korábbi megoldásokat
- kettő, az alternatív javaslatok – a rendszer ötleteket/alternatívákat kínál, például másféle megoldási utat egy tervezési problémára
- három, az automatikus modellrészlet-generálás – konkrét CAD-elemek, rajzok, címkék, metainformációk előállítása, akár részben autonóm módon.
Ma még főként az első kettő működik gyakorlatban, de a harmadik is egyre közelebb van, főként a repetitív, adatintenzív területeken. Fontos ugyanakkor látni, hogy a generatív AI nem váltja ki a mérnököt, hanem egyfajta szakmai társként létezik.
Ahol nagy mennyiségű adat áll rendelkezésre, ott képes hasznos mintákat felismerni és akár optimalizálni is. De az igazán komplex, egyedi mérnöki problémák megoldása továbbra is az emberi kreativitás és tapasztalat területe marad. A generatív AI tehát nem távoli jövő – inkább egy fokozatosan kibontakozó valóság, amire már ma is lehet és kell is építeni.
Hol van az egyensúly a mérnöki kreativitás és az algoritmusok döntéshozása között?
Úgy gondolom, hogy a lényeg nem az, ki hozza a döntést – hanem az, hogy a végeredmény értékes és működőképes legyen. Ha egy algoritmus jobb ötletet ad, mint amit egy mérnök elsőre kitalált, akkor használjuk.
Ha viszont egy egyedi, összetett helyzetben a mérnök tud rugalmasabban gondolkodni, akkor az ő megoldása fog előre vinni. Ezért a jövő valószínűleg egy hibrid modell lesz: az ismétlődő, jól strukturált, adatvezérelt feladatokban az algoritmusok egyre hatékonyabbak lesznek, és sokszor gyorsabb, pontosabb javaslatokat adnak. Az egyedi, kreatív, tapasztalatot igénylő döntésekben pedig továbbra is a mérnök lesz az elsődleges értékteremtő. Vagyis nem egymás ellen, hanem egymást kiegészítve dolgozik a gép és az ember.
Egyre inkább az lesz a kulcs, hogy a mérnök mennyire tudja jól használni az algoritmust – és fordítva: mennyire tudja az algoritmus értelmezni a mérnök szándékait.
Milyen új megoldásokat vezettetek be az utóbbi időszakban, amelyek kifejezetten a piac változásaira reagálnak?
Az utóbbi időszakban három olyan területen vezettünk be új megoldásokat, amelyek konkrét piaci igényekre válaszolnak. Ezek jól mutatják, hogyan alakul át a mérnöki gyártástámogatás itthon is.
- EPLM START – belépő szintű PDM-rendszer: a mérnökök részéről egyre nagyobb igény mutatkozik arra, hogy a termékadatokat (CAD-fájlok, verziók, módosítási előzmények stb.) rendszerezett módon, könnyen kezelhető platformon tárolják. Ezen megoldásunk egy testreszabott, gyorsan bevezethető termékadat-kezelő rendszer, amelyet kifejezetten kis- és középvállalatoknak, a KKV-k számára fejlesztettünk. Kimondottan sikeres megoldás a lezárt projektek és ügyfél-visszajelzések alapján.
EPLM Start - Digitális gyártás portfólió bővítése: itt erősítettük azokat a Siemens-technológia-alapú megoldásokat, amelyek a gyártási folyamatok modellezését, ütemezését, pozicionálását vagy anyagáramának szimulációját segítik.
Digitális gyártás - Szoftverhasználati audit: bevezettünk egy új szolgáltatást is, amelynek keretében néhány napra „leköltözünk” az ügyfélhez, és helyszíni elemzést végzünk a szoftverhasználat hatékonyságáról. Megnézzük, hol vannak időrabló lépések, kihasználatlan funkciók vagy nem optimálisan működő folyamatok. Erről az ügyfél egy részletes elemzést kap, amely alapján fejlesztheti a tervezési munkafolyamatokat – vagy a kollégák tudását.
Ezek a megoldások mind arra válaszolnak, hogy a cégek ma már nemcsak technológiát akarnak venni, hanem valódi működési előnyt keresnek – és ehhez olyan partnert választanak, aki képes reagálni az egyedi helyzetükre.
Van olyan iparág vagy probléma, ahol különösen nagy igény van a digitalizált megoldásokra?
Igen, a digitalizálás iránti igény gyakorlatilag minden iparágban megjelent, de természetesen vannak olyan területek, ahol ez különösen hangsúlyos – akár a versenykényszer, akár a gyártási volumenek, akár a szabályozási környezet miatt. Jelenleg az élelmiszeripart emelném ki, mint különösen aktív szereplőt. Ebben a szektorban azt látjuk, hogy van akarat, van fejlesztési szándék, és sok esetben megvan hozzá a tőke is. Az ottani vállalatok – különösen a nagyobb, országos vagy nemzetközi beszállítói láncok részei – egyre tudatosabban keresik azokat a digitális és automatizálási lehetőségeket, amelyekkel növelhetik a hatékonyságot, a kiszámíthatóságot és a termelési biztonságot. Fontos ugyanakkor hozzátenni, hogy nem csak az iparág számít – legalább ennyire fontos az adott cég tulajdonosi háttere és jövőképe. Azok a vállalkozások, amelyek képesek hosszú távra tervezni, hajlandóak fejleszteni, és hisznek abban, hogy a mostani beruházásuk versenyelőnyt hozhat később, sokkal nyitottabbak a digitalizáció iránt – függetlenül attól, hogy épp milyen szektorban dolgoznak.
Mennyire formálják az ügyfelek visszajelzései a fejlesztéseiteket?
Nagyon is. Bár nem fejlesztünk saját szoftvert a nulláról, mégis jelentős hatással vagyunk arra, hogy milyen irányba fejlődnek az általunk képviselt Siemens-rendszerek. Ezt figyelembe véve alakítjuk a saját szolgáltatásainkat. Az egyik oldal az, hogy nagyon szoros kapcsolatban állunk a Siemens szoftverfejlesztőivel. Rendszeresen részt veszünk bétatesztelésben, funkciótesztekben, valamint konkrét javaslatokat is teszünk új funkciókra.
Például több olyan funkció is van a Solid Edge szoftverben, amit kifejezetten magyar ügyféligény vagy a mi javaslatunk indított el. A másik oldal a szolgáltatásfejlesztés, ahol már teljes egészében a hazai ügyfelek tapasztalatai alapján dolgozunk. A szoftverhasználati audit vagy a már említett EPLM START termékadat-kezelő rendszer olyan igények alapján születtek, amelyeket több cégnél, több projektben is láttunk visszatérni. Ilyenkor felismerjük a mintát – és válaszul kialakítunk egy testreszabott, gyakorlatias megoldást. Összességében tehát azt mondhatom: az ügyfél-visszajelzés nálunk nem adminisztratív formalitás, hanem stratégiai iránytű.
Hasznos linkek:
Webinar:
mAI menü: Solid Edge 2025 + Vegyesköret – EPLM
Váltson Solid Edge-re! Megmutatjuk miért! – EPLM