Az elmúlt évtizedben az Ipar 4.0 fogalma egybefonódott a digitalizációnak már létező ipari folyamatokba való beágyazódásával. Ebbe a körbe tartoznak az olyan technológiák, mint a blokklánc, a metaverzum, a Big Data, a robotika, és nem utolsó sorban a mesterséges intelligencia, amely várhatóan óriási hatással lesz a műanyagiparra és számos lehetőséget kínál a gyártási, tervezési folyamatok optimalizálására, a műanyag hulladék kezelésének és újrahasznosításának javítására.
Ma már szinte mindenki a mesterséges intelligenciáról (MI, angolul artificial intelligence, AI) beszél, szakértőket és laikusokat is egyaránt foglalkoztatja ezeknek az elektronikus agyaknak a széleskörű tudása és elemző ereje, az öntanuló algoritmusok zsenialitása. Ezeket a rendszereket, bármily meglepő, sokan az emberi intellektus felett állónak tekintik. Azonban akármilyen érdekessé is válnak ezek a digitális megoldások, nem szabad szem elől tévesztenünk működésük alapvető elemeit és azt, hogy a technológia fejlettségétől függetlenül változó mértékben mindig szükség lesz az azt működtető emberekre.
A gyártó vállalatoknál, különösen a kis- és középvállalkozásoknál (kkv) egyre fontosabbá válik a folyamatok optimalizálása az erőforrás-felhasználás, a hulladék csökkentése és a szennyezőanyag kibocsátás szempontjából. Egy másik fontos mozgatórugó a digitalizáció és az ezzel járó adatmennyiség növekedés. Ezek az eszközök és rendszerek sokaságából származó adatok hatalmas potenciált kínálnak, ami még a kisebb vállalatoknál is növeli az intelligens, dinamikus elemzési modellek iránti igényt.
A fenntartható gazdaság kiépítésének kihívásai összetettek és megfelelő megoldásokat igényelnek. Az informatika területéről különösen gyakran esik szó a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás alkalmazásáról. Míg a nagyvállalatok egész részlegekkel rendelkeznek a gépi tanulás fejlesztésére és megvalósítására, a kis- és középvállalkozások a kihívások miatt vonakodnak belépni erre a területre. A kkv-k a digitalizációt bonyolultnak és költségesnek
tartják, és egyes esetekben nem látják szükségét sem, mert a nagyvállalatokkal ellentétben a sikertelen kísérletek gyorsan pénzügyi és személyzeti problémákhoz vezethetnek.
Németországban egy tanulmány keretében vizsgálták a mesterséges intelligencia lehetőségeit a feldolgozóiparban és arra a következtetésre jutottak, hogy a belső kompetencia hiánya az MItechnológiák használatának egyik legnagyobb akadálya. A német kkv-k mindössze 15-20 százaléka használ mesterséges intelligenciát, az MI-n alapuló folyamatirányítás automatizálásának mértéke még mindig rendkívül alacsony. A munkavállalók szakmai képzettsége a mesterséges intelligencia területén szintén csak mérsékelten fejlett. A vállalkozások több mint fele lemaradónak tekinti magát ezen a területen. A legtöbb vállalatnál a megvalósításhoz szükséges emberi erőforrások sem állnak rendelkezésre, ezért a digitalizáció és különösen a mesterséges intelligencia használata még mindig túl bizonytalan és nagyrészt ragaszkodnak a régi struktúrákhoz.
Mesterséges intelligenciának nevezzük azt a viselkedést, amiben számítógépes rendszerek szimulálják az emberi gondolkodást a matematika és a logika segítségével. Ilyen például az érvelés, a tanulás, a kreativitás és a tervezés készsége. Az új információk alapján tanulnak, adatokat dolgoznak fel, ebből következtetéseket vonnak le, majd ezeket integrálják a döntési folyamatokba és reagálnak rájuk. Ez a mechanizmus teszi őket kifejezetten alkalmassá előrejelzések nyújtására, vagy meglévő adatok mintázatán alapuló műveletek végrehajtására. Újdonságuk abban rejlik, hogy korábbi döntéseik, működésük hatásainak elemzésével képesek viselkedésüket úgy módosítani, hogy a megadott célt egyre hatékonyabban érjék el.
KULCSFONTOSSÁGÚ TRENDEK 2024-BEN
A Plastics Engineering online portál összefoglalta azt a hét kulcsfontosságú trendet, amely 2024-ben alakítani fogja a műanyagipart. Ezek együttes jellemzője a dinamikusság, valamint a fenntarthatóság, az innováció és a digitális átalakulás iránti elkötelezettség hangsúlyozása.
A fenntarthatóság és a körforgásos gazdaság felkarolásával a vállalatok proaktív intézkedéseket hoznak annak érdekében, hogy környezetbarát anyagokat és csomagolási megoldásokat integráljanak működésükbe, összhangban a körforgásos gazdaság elveivel. Ennek eredményeként ez a megközelítés kiemeli a felelős fogyasztást és a csökkentett környezeti hatást.
A bioműanyagok és a bioalapú, megújuló forrásokból származó anyagok javuló elfogadottsága a fenntarthatóság iránti növekvő elkötelezettséget tükrözi. Ezért ennek a váltásnak a célja a hagyományos műanyagokhoz kapcsolódó ökológiai lábnyom csökkentése, kielégítve a fogyasztók környezettudatos alternatívák iránti preferenciáit.
Előrelépések történnek az újrahasznosítási technológiák és rendszerek újragondolása terén a magas reciklálási arány elérése érdekében. Az iparág élen jár az újrahasznosítási technológiai innovációkban, különös tekintettel a kémiai reciklálásra és depolimerizációs folyamatokra. Ezek a fejlesztések a hagyományos újrahasznosítási módszerek kihívásaira irányulnak.
Lendületet kap az intelligens és funkcionális anyagok integrálása olyan iparágakban, mint az autóipar és az elektronika. Példaként említhető, hogy az öngyógyító tulajdonságokkal, kiemelkedő tartóssággal és fejlett funkciókkal rendelkező anyagok szerves alkotóelemekké válnak, kikövezve az utat az úttörő terméktervezés és teljesítmény előtt.
A várható szabályozási változások és az egyszer használatos műanyagokra való fokozott összpontosítás arra készteti a vállalatokat, hogy újragondolják anyag- és csomagolási stratégiáikat. A szabványokban leírtak betartása és a proaktív fenntarthatósági megközelítések létfontosságúak. Ezenkívül bizonyos anyagok és műanyagok egyes országokban potenciális betiltással szembesülhetnek.
Az Ipar 4.0 korában a műanyagipar is digitális forradalmon megy keresztül. Következésképpen a vállalatok kihasználják a mesterséges intelligenciát és a gépi tanulást a folyamatok egyszerűsítésére, az ellátási láncok optimalizálására és az adatközpontú döntések meghozatalára. Az iparág digitális technológiáinak felkarolása növeli a hatékonyságot, csökkenti a költségeket és elősegíti a versenyelőnyt.
A mesterséges intelligencia hasznosítása az anyagfejlesztésben
sarkalatos trendként emelkedik ki. Az MI felgyorsítja az anyagok felfedezését, megjósolja a tulajdonságokat és optimalizálja a termékeket, előmozdítva ezzel a kutatást és fejlesztést. Ez a technológiai ugrás lehetővé teszi az extrém tulajdonságokkal és funkciókkal rendelkező anyagok létrehozását.
Ahogy az iparág alkalmazkodik ezekhez a trendekhez, 2024 fenntarthatóbb, innovatívabb és digitálisan vezérelt jövőt ígér a műanyagipar számára. Ezeknek a trendeknek a felkarolása és az újrahasznosítási rendszerek újragondolása a vállalatokat iparági vezetőkké teheti, hozzájárulva egy felelősségteljesebb és rugalmasabb globális anyagkörnyezet kialakításához.
MILYEN HATÁSSAL LESZ A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA A MŰANYAGIPARRA?
A műanyagipar jelentős változásokkal szembesülhet a mesterséges intelligencia használata révén. A lehetséges hatások közül az alábbiakat érdemes kiemelni.
Terméktervezés és anyagválasztás
A mesterséges intelligencia segíthet a tervezési folyamatban az anyagtulajdonságok szimulálásával és optimalizálásával, ami kulcsfontosságú a műanyagiparban. Az MI-algoritmusok kihasználásával a gyártók azonosíthatják az adott alkalmazásokhoz legmegfelelőbb anyagokat, javíthatják az anyagösszetételt és optimalizálhatják a terméktervezést a teljesítmény, a tartósság és a fenntarthatóság érdekében.
Energiahatékonyság és folyamatoptimalizálás
A mesterséges intelligencia a gyártási folyamat különböző szakaszaiból származó adatok elemzésével optimalizálhatja az energiafogyasztást. Az energiaigényes lépések azonosításával és a folyamatmódosítások ajánlásával az MI-algoritmusok segíthetnek csökkenteni a termelési költségeket és a környezeti hatást.
Minőségellenőrzés
A mesterséges intelligencia felhasználható a gyártási folyamat minőségellenőrzésére, biztosítva, hogy az előállított műanyagok megfeleljenek a szükséges szabványoknak. A gépi tanulási algoritmusok képesek elemezni az érzékelőkből és kamerákból származó adatokat a hibák észlelése, a termék méreteinek meghatározása és az inkonzisztenciák azonosítása érdekében. Ez segít csökkenteni a hulladékok képződését és javítani a műanyag termékek általános minőségét.
Prediktív karbantartás
A mesterséges intelligencia prediktív karbantartási rendszereket tesz lehetővé a műanyagiparban használt gépek és berendezések adatainak elemzésével. A különböző paraméterek, például a hőmérséklet, a nyomás és a vibráció figyelésével az MI-algoritmusok azonosíthatják a mintázatokat, sémákat és megjósolhatják, mikor lehet szükség karbantartásra vagy javításra. Ez a proaktív megközelítés csökkentheti az állásidőt és növelheti a működési hatékonyságot.
Az ellátási lánc optimalizálása
A mesterséges intelligencia optimalizálhatja az ellátási láncot a korábbi adatok, a keresleti előrejelzések és a piaci trendek elemzésével. A gépi tanulási algoritmusok javíthatják a kereslet előrejelzés pontosságát, egyszerűsíthetik a készletkezelést és módosíthatják a termeléstervezést. Ez segít csökkenteni a készletköltségeket, a túltermelésből származó hulladékot és javítja a piaci ingadozásokra való reagálási időt.
Fenntarthatóság és hulladékcsökkentés
A mesterséges intelligencia hozzájárulhat a műanyagipar fenntarthatósági erőfeszítéseihez. A gépi tanulási algoritmusok segíthetnek azonosítani a hulladékcsökkentés, az újrahasznosítás és az újrafelhasználás lehetőségeit. Az újrafeldolgozási arányokra, az anyagjellemzőkre és a piaci keresletre vonatkozó adatok elemzésével a mesterséges intelligencia támogathatja a hatékonyabb újrafeldolgozási és hulladékgazdálkodási stratégiák kidolgozását.
Intelligens válogatás és újrahasznosítás
Az MI-alapú válogató rendszerek javíthatják az újrahasznosítási folyamatokat. A gépi tanulási algoritmusok képesek elemezni a vizuális adatokat, hogy azonosítsák a különböző típusú műanyagokat, ennek megfelelően osztályozva azokat. Ez javítja az újrahasznosítás hatékonyságát, csökkenti a szennyeződést és növeli a kiváló minőségű újrahasznosított anyagok kihozatalát.
KIHÍVÁSOK A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA HASZNÁLATÁVAL KAPCSOLATBAN
A mesterséges intelligencia hatalmas lehetőségeket kínál a műanyagipar számára, fontos azonban megjegyezni, hogy sikeres integrációja megköveteli az adatvédelem, az etikai vonatkozások, valamint a szükséges infrastruktúra és szakértelem fejlesztésének gondos mérlegelését, ugyanakkor a műanyagiparban történő alkalmazása sajátos kihívásokkal is jár.
Az adatok rendelkezésre állása és minősége tekintetében az MI-modellek nagy mennyiségű és kiváló minőségű adatot igényelnek a betanításhoz. A műanyagiparban a releváns adatok megszerzése kihívást jelenthet a védett információk, az adatbankok és a nem egységes formátumok miatt. A vállalatoknak ezért be kell fektetni az adatgyűjtésbe és -szűrésbe, valamint a szabványosításba. Az együttműködések és az adatmegosztási kezdeményezések segíthetnek e kihívás kezelésében.
A műanyaggyártás bonyolult, összetett folyamatokat foglal magában, több változóval. Ezeknek a folyamatoknak az MI segítségével történő pontos modellezése nem egyszerű feladat. A kutatóknak és mérnököknek a folyamatokat kezelhető összetevőkre kell bontaniuk, és az egyes szakaszokra jellemző MI-modelleket kell kidolgozniuk. A szakértelem kulcsfontosságú ezen a téren.
Az MI-modelleket, különösen a mély tanulást (deep learning) gyakran fekete doboznak tekintik. Annak megértése, hogy mi alapján hozzák meg a döntéseket, elengedhetetlen a bizalom és a szabályozási megfelelés szempontjából. Léteznek már az értelmezhetőbb MI-modellek létrehozására irányuló erőfeszítések. Az olyan technikák, mint a megmagyarázható MI (XAI, Explainable AI) és a funkciók vizualizációja segíthetnek.
A mesterséges intelligencia megvalósítása hardverbe, szoftverbe és képzett személyzetbe való befektetést igényel. A kisebb vállalatok számára ez pénzügyi kihívást jelenthet. A felhőalapú megoldások, a nyílt forráskódú eszközök és az együttműködések csökkenthetik a költségeket. A vállalatoknak hatásuk alapján kell rangsorolniuk az MI-projekteket.
Felmerülhetnek etikai és elfogulsági aggályok is. Az MI-algoritmusok örökölhetik a betanítási adatokból származó torzításokat, ami tisztességtelen döntésekhez vezethet. A műanyagiparban a torzítás befolyásolhatja az anyagválasztást, a tervezést vagy a hulladékgazdálkodást. A szigorú tesztelés, a különböző betanítási adatok és a folyamatos monitorozás elengedhetetlen. Etikai iránymutatásokat és sokszínűséget szem előtt tartó mesterséges intelligencia gyakorlatokat kell követni.
A mesterséges intelligencia régi rendszerekbe való utólagos integrálása összetett lehet. A kompatibilitási problémák, az adatáttelepítés és a változásokkal szembeni ellenállás gyakori akadályok. A fokozatos integráció, a moduláris megközelítések és az informatikai szakértőkkel való együttműködés megkönnyítheti az átállást.
A műanyagipar a biztonsággal, a környezeti hatásokkal és a termékminőséggel kapcsolatos szabályozások szerint működik. Az MI-rendszereknek meg kell felelniük ezeknek a szabványoknak. A vállalatoknak jogi és szabályozási szakértőket kell bevonniuk a mesterséges intelligencia bevezetésének korai szakaszába. Az átlátható MI-modellek megkönnyíthetik a megfelelést.
Az ember-MI együttműködés kérdésében az alkalmazottak ellenállása a mesterséges intelligenciával szemben akadályozhatja a sikeres bevezetést. Alapvető fontosságú az emberi szakértelem és az MI képességei közötti egyensúly. Megoldás lehet az alkalmazottak képzése, a mesterséges intelligencia hangsúlyozása inkább segédeszközként, mint helyettesítőként, és a folyamatos tanulás kultúrájának előmozdítása is elengedhetetlen. Az ágazatnak be kell fektetnie a tudatosság növelésébe a mesterséges intelligencia lehetséges előnyeiről és kihívásairól. Ez magában foglalja műhelytalálkozók, szemináriumok és képzési programok szervezését a MI technológiák és azok műanyagiparban való alkalmazásának megértése és ismerete érdekében.
A biztonság és adatvédelem sem megkerülhető. Az érzékeny adatokat (pl. anyagösszetételeket, gyártási folyamatokat) kezelő mesterséges intelligencia rendszereknek biztonságosnak kell lenniük és védeniük kell a szellemi tulajdont. Robusztus kiberbiztonsági intézkedésekre, hozzáférés-vezérlésre és titkosításra van szükség. Az adatvédelmi előírásoknak való megfelelés létfontosságú.
Az MI-modellek folyamatos frissítéseket és karbantartást igényelnek. A hosszú távú fenntarthatóság és alkalmazkodóképesség biztosítása elengedhetetlen. A vállalatoknak erőforrásokat kell elkülöníteniük a modell karbantartására, átképzésére és az MI fejlesztéseivel kapcsolatos információk fenntartására.
Az iparági szereplők, kutatóintézetek és MI-szakértők közötti együttműködés ösztönzése kulcsfontosságú. Ez magában foglalja
egyetemekkel, kutatóintézetekkel való partnerségek kialakítását a műanyagiparra jellemző MI-megoldások feltárása érdekében. Az együttműködési erőfeszítések elősegíthetik az innovációt, megoszthatják a bevált gyakorlatokat és leküzdhetik a közös kihívásokat.
ÖSSZEFOGLALÁS
A cikk zárásaként a mesterséges intelligenciát, a ChatGPT-t kértem meg, hogy foglalja össze, mit gondol az MI és a műanyagipar kapcsolatáról. Íme a válasza: A műanyagipar és a mesterséges intelligencia kapcsolata számos lehetőséget rejt magában a fenntarthatóság és hatékonyság terén. A gépi tanulás és automatizáció segíthet optimalizálni a gyártási folyamatokat, csökkentve a hibák számát és növelve a termelékenységet. A mesterséges intelligencia alkalmazása a minőségellenőrzésben pontosságot és megbízhatóságot hozhat, minimalizálva a selejtet. A műanyagok újrahasznosításában és fenntarthatóbb gyártásában is kulcsszerepet játszhat a gépi tanulás. Az etikai szempontoknak és környezeti fenntarthatóságnak azonban kiemelt figyelmet kell kapnia a fejlesztések során. Fontos, hogy a mesterséges intelligencia alkalmazása ne járjon környezeti károkkal, és a műanyagiparban való elterjedése hozzájáruljon a globális környezetvédelemhez. A felelős technológiafejlesztés révén a mesterséges intelligencia segíthet megoldani a műanyagok környezeti terhelését és támogathatja a zöld innovációkat. A kutatásoknak és fejlesztéseknek olyan területekre kell összpontosítaniuk, amelyek elősegítik a környezetbarát megoldásokat, például a biológiailag lebontható műanyagok vagy környezetbarát csomagolóanyagok fejlesztésére. A műanyagipar és a mesterséges intelligencia kombinációja lehetőséget teremt a környezetvédelem és gazdasági hatékonyság összehangolására, de csak felelős és fenntartható megközelítéssel érhető el az optimális eredmény.
DR. LEHOCZKI LÁSZLÓ
FELHASZNÁLT FORRÁSOK
Artificial Intelligence and its Potential Impact on the Plastics Industry, Interplas Insights, 2023. november 23., https://interplasinsights.com
7 Key Trends Shaping the Plastics Industry in 2024, Plastics Engineering, 2024. január 29., https://www.plasticsengineering.
org
AI can play a role throughout the plastics manufacturing process: Deloitte, Plastics Machinery & Manufacturing, 2023. november 14., https://www.plasticsmachinerymanufacturing.com/
How will AI impact the European plastics industry?, Plasteurope.
com, 2023. július 7., https://www.plasteurope.com
Willenbacher, M.; Scholten, J.; Wohlgemuth, W.: Machine Learning for Optimization of Energy and Plastic Consumption in the Production of Thermoplastic Parts in SME, Sustainability, 13(12), 6800 (2021).
ChatGPT, https://chat.openai.com
