Lumnio

Lukáš Smelík: České firmy často řeší automatizaci, digitalizaci, umělou inteligenci, a přitom jim ve stejnou chvíli odcházejí lidé, kteří 20 let věděli, jak konkrétní zařízení třeba jenom opravit. Technologie koupíte, ale co uděláte s know-how, které odejde domů spolu s posledním zkušeným údržbářem nebo jiným pracovníkem ve výrobě? I o tom si budeme povídat s Bohuslavem Paulem za společnost Lumnio, která nabízí technologické řešení těchto i dalších problémů ve výrobě a v údržbě. Vítám k tomuto povídání.
Bohuslav Paule: Dobrý den.
Lukáš Smelík: Jak dnes řeší firmy ten odchod toho know-how? Je to pro ně vlastně téma, protože je to jedno z klíčových témat, které Lumnio reprezentuje — ten přenos toho know-how. Ale vnímají firmy, že se to děje, nebo je musíte nejprve přesvědčit o tom, že se to děje a potom, že je na to řešení?
Bohuslav Paule: Firmy to vnímají velmi intenzivně. Když tuhle tu otázku položíme někde nějakému publiku na konferenci nebo nějakým našim potenciálním zákazníkům, zpravidla reagují okamžitě: „Jo, to je pro nás velké téma a nevíme vlastně, jak ho řešit. Protože víme, že nám v příštích pěti letech odejde spousta zkušených techniků, zkušených inženýrů, kteří tady pracovali desítky let, ale prostě jdou do důchodu. Nemáme v současné chvíli systém, jak to jejich know-how dostat do nějaké digitální podoby, ledaže by oni sepisovali nějaké dlouhé manuály, a to jsou lidé, kteří jsou často velmi vytížení a ani nejsou moc zvyklí takovéhle nějaké elaboráty sepisovat.“
Lukáš Smelík: Takže klasická situace ve výrobě, tak jak já si ji představuji: Tady tohleto umí Franta, tohleto ví Franta a tyhle informace jsou u Franty, ale Franta zaspal, takže vlastně nevíme, kde se k tomu dostat. A jak tohle vyřešit, když nefunguje ten klasický systém, že by někdo něco někde zapsal, což ten Franta, protože chodí pozdě, ale všechno ví, takže jsme ho nevyhodili, asi neudělá? Takže je tam ta technologie ten klíč k tomu, jak ten přenos uskutečnit?
Bohuslav Paule: Já vás trošku opravím, z mé zkušenosti tihle Frantové právě nejsou ti, co zaspávají, to jsou spíš ti… je to spíš ta mladší generace. Nicméně Franta už je prostě v letech a může se mu stát nějaká zdravotní komplikace a je zkrátka těžko nahraditelný. Není zvyklý psát manuály a nemá na to ani čas, protože je jeden z těch, kteří opravdu… tohle ví Franta, tamhle to ví Franta, Franta pořád běhá kolem zařízení a pomáhá jiným. A my jsme přesvědčeni, že technologie v tom může pomoct zcela zásadně. Naše technologie vlastně umožňuje to, že Franta si pouze vezme nějaké zařízení na hlavu a udělá tu práci tak, jak ji dělá úplně běžně. Může ji okomentovat drobně, to, co dělá, ale není to úplně nutné, záleží, jak se mu… jak to umí, jak se mu chce. A my potom dokážeme tuhle tu jeho… tu provedenou práci vlastně, což… která vlastně zahrnuje to jeho know-how, převést do strukturovaných návodků, které prostě potom dokáže konzumovat kdokoli, i ta mladá generace.
Lukáš Smelík: Takhle vlastně v praxi si to dovedu celkem jednoduše představit, a přitom my tady používáme spoustu těch moderních témat, o kterých se často bavíme. Je tam umělá inteligence částečně, je tam rozšířená realita a vzdálená spolupráce. Můžeme si tedy konkrétně popsat třeba právě na tom přenosu informací, jak by se to dělalo, třebas než by do toho vstoupilo Lumnio, a jak se to dneska dělá s tím Lumniem?
Bohuslav Paule: Tak je asi možné, že když by si vzal třeba nějaký mobil nebo nějaké zařízení, mobil s nějakým držákem, mohl by vlastně tu činnost natočit i bez Lumnia. Pak vám ale vznikne řádově hodinové, dvouhodinové video z nějakých operací a musí si k tomu někdo sednout, kdo má nějaký střihací software, musí být schopen v tom zachytit ty důležité okamžiky a je to prostě spousta a spousta manuální práce, kterou ten Franta právě udělat neumí, protože to jsou zase… co si budeme povídat, lidé, kteří typicky úplně s počítači nebo se softwarem si netykají. Musí to dělat někdo jiný, kdo už zase třeba… se mu to těžko rozlišuje, takže je to prostě velmi pracné. A realita je taková, že firmy to prostě z těchhle důvodů nedělají.
Když začnu od umělé inteligence, jak k tomu může pomoct, dneska my dokážeme v našem nástroji, který je právě podporovaný umělou inteligencí, vzít to hodinové nebo dvouhodinové video a rozpoznat v něm klíčové okamžiky, kde se děje něco důležitého, doplnit k tomu popis a udělat vlastně tu krokovou pracovní návodku tak, jak jako kdyby ji připravoval nějaký ten, řekněme, juniorní nebo středně zkušený pracovník, a to v řádu mnohonásobně rychlejším. Takže je tam obrovská úspora času na to, kdy mám na jedné straně ten vstup a na druhé straně už mám připravený výstup, který je vlastně připravený pro nějakou verifikaci, ověření toho, jestli ten postup je správný.
Takže to je umělá inteligence. Další z těch technologií, které jste zmiňoval, rozšířená realita. My jsme se rozšířenou realitou zabývali dlouhá, dlouhá léta. Zjišťujeme, že klasická rozšířená realita, když si představíme nějaký ten 3D model, který se promítá do obrazu, tak není úplně prakticky použitelná. A to jednak z důvodu toho, že neexistují úplně vhodná zařízení, na kterých se ta rozšířená realita dá konzumovat a která jsou zároveň vhodná do výroby. A druhý důvod je, že prostě příprava těch návodů v klasické rozšířené realitě, kdy potřebuji vhodné 3D modely, prostě detailní zpracování a tak dále, tak prostě trvá o několik řádů déle než to, jak to děláme my dneska v Lumniu, což je, řekněme, strukturovaná návodka obsahující fotografie a krátká videa. A to potom promítáme tomu člověku, který to konzumuje, do jeho obrazu, takže je to taková, řekněme, asistovaná realita.
Lukáš Smelík: My se tady bavíme o moderním nástroji, který může ulehčit spoustu práce. Ale v té praxi se někdy stává, že vedení nakoupí spoustu chytrých hraček, které pak nikdo nepoužije. Jak zabránit tomu, nebo spíše možná motivovat ty zaměstnance, aby skutečně ten nástroj využívali na maximum těch možností, té kapacity, co jim to pomůže udělat?
Bohuslav Paule: To se stává relativně často a my to vidíme i s naším produktem často tak, že zákazník to vidí, zákazník říká a i ti jeho zaměstnanci říkají: „Pch, tohle je přesně to, co my bychom potřebovali. Tohleto nám chybí, my ty strukturované návodky nemáme, know-how nám odchází, máme potíže se zaučováním nových pracovníků.“ Ale pak přijde to B, a to je, že se to prostě musí zpracovat, musí připravit a oni, jak mají spoustu té běžné operativy, tak nemají na to úplně čas.
Takže my na to máme několik přístupů, jak k tomu pomoct. První je už na začátku, když se se zákazníkem bavíme o nasazení Lumnia, tak se domlouváme o tom, jak to bude přesně probíhat, jaké tam nastavíme nějaké cílové kroky nebo cílový stav, kterého chceme v rámci nějakého pilotu typicky dosáhnout, a kdo se do toho bude jakým způsobem zapojovat. A vlastně provedení potom vlastně společně ten tým chce prezentovat: „My jsme tohle a tohle udělali.“ Takže musí to mít naprosto konkrétní zadání, konkrétní cíl, konkrétní KPIčka, to je jedna věc.
A často se taky setkáváme v poslední době s tím, že zákazníci zkrátka řeknou: „Kluci, my na to nemáme čas takhle zpracovávat, přestože to je vlastně docela jednoduché, neudělali byste nám to externě?“ A my nabízíme tuhletu službu spoustě zákazníkům, že jim prostě s tím zachycením toho know-how a se zpracováním těch návodů pomůžeme dodavatelsky, protože my to zase… máme, řekněme, nějaké best practices, jak to dělat, dokážeme to dělat efektivněji. Takže to jsou asi ty dvě cesty.
Lukáš Smelík: Mě by zajímalo, jestli v některé té fázi teďka do toho bude vstupovat umělá inteligence. Já si dovedu představit, že spousta z těch věcí právě v těchhle fázích by skutečně dobrý prompt nebo nějaká práce s umělou inteligencí mohla vyřešit. Ale jestli, co se tohleto bude dít, tak jak důležité je, aby tady tohleto všechno prováděl už opravdu ten seniorní pracovník, a to znamená, nevznikl tam v důsledku toho, že do toho vstoupí na straně zákazníka ta umělá inteligence, spíše šum a balast, který by byl nevhodný v tom předání?
Bohuslav Paule: Tak my samozřejmě nedoporučujeme úplně zákazníkům to, aby používali ty běžné, obecné jazykové modely, ať už z toho důvodu, že tam jsou nějaká rizika úniku nějakých informací, které jsou často vlastně docela chráněné nebo prostě rozhodně nejsou veřejné. Ale ty nástroje, které my máme přímo v Lumniu, tak jsou zkrátka optimalizované na to, co z toho my chceme udělat. To znamená, my jsme si s tím už dlouhodobě… máme za sebou dlouhou dobu nějakého ladění a zkoušení a prototypování s tím cílem, aby to dělalo to, co od toho opravdu potřebujeme. A aby vlastně vznikl opravdu pracovní postup, který už je, řekněme, v tom stavu, tak jak by ho byl schopen připravit nějaký ten, řekněme, juniorní nebo středně zkušený pracovník.
Ale vždycky tam musí přijít ten senior a ten vlastně musí říct: „Jo, takhle, jak to je, tak podle toho se to dá udělat, to odpovídá tomu, jak já to dělám.“ Bez toho se samozřejmě ta návodka nebo ten pracovní postup nedá pustit, nedá schválit a nedá pustit těm nezkušeným. Tady ale ten vstup té umělé inteligence šetří řádově 80 nebo 90 % času reálně.
Pak možná… protože vy jste to ze začátku zmínil v jedné z těch otázek, nějaká ta vzdálená pomoc. Protože teďko řekněme, už máme tu návodku a teďko přijde ten junior a má to podle toho provést. A tam zase vzniká několik situací, kde ta umělá inteligence může pomoct. První je, on neví vlastně, jak najít tu správnou návodku na tu konkrétní věc. Takže my zase jsme implementovali do systému funkci umělé inteligence, které říkáme AI Assistant, což si zase vlastně člověk může představit jako nějaký ten ChatGPT nebo Gemini, ale vlastně nad daty, která jsou v tom našem systému. Tím se to výrazně liší jednak, a jednak nejenom nad daty jako všeobecně všemi daty, ale jenom nad těmi daty, nad kterými ten konkrétní člověk má přístup. Takže my víme, že to je třeba elektrikář a že stojí u stroje XY, a hledáme tím pádem jenom elektrikářské návodky pro ten daný stroj. A takže on řekne: „Hele, stojím tady u tohohle stroje, tohleto, tohleto mi nefunguje,“ a ten asistent vlastně najde dokumentaci, najde návodky a doporučí mu vlastně, co dělat. A je tam vyloučená ta nějaká takzvaná halucinace nebo doporučování třeba návodů, které vůbec se k tomu danému stroji nevztahují.
Takže tam je vlastně ta druhá pomoc a vlastně my říkáme, že ten AI Assistant je pro ty pracovníky, kteří ty návodky provádějí, takovým seniorním kolegou instantním, kterého mají pořád v té aplikaci.
Ale pořád může ještě nastat situace, kdy ani s tímhle tím vlastně si neporadí a přichází na řadu zase ještě další nástroj, který máme taky součástí toho našeho systému, a to je vzdálená pomoc, kdy prostě on říká: „Už teďko fakt nevím.“ Zavolá kolegovi, který je zkušený, ale je doma nebo je na druhém konci světa, nebo je prostě jenom jinde ve fabrice. A ten mu vzdáleně pomáhá, kouká na to vlastně očima toho člověka, který stojí u toho stroje a provádí to, a vlastně on mu pomáhá vzdáleně a pomůže mu vyřešit tu situaci a pak zase ten může pokračovat samostatně.
Lukáš Smelík: Já se teďka na tu problematiku podívám trošku jinou optikou. Může tady být i mírné ohrožení toho, jak do budoucna jako ten průmysl, údržba může fungovat. Jsme byli zvyklí, že čeští údržbáři jsou takoví kreativní a polovinu věcí vyřeší gafou a podobnými nástroji, což jako úplně asi nechceme, v době digitalizace určitě ne. Ale nemůže mít ta přílišná závislost na té digitalizaci i vliv na to, že ztratíme kousek té odbornosti a ti mladí nemají tu tendenci se zlepšovat? Vnímáte tam to mírné ohrožení, nebo je to prostě realita, která přichází?
Bohuslav Paule: To je obecné ohrožení, které se diskutuje s nástupem umělé inteligence. Je to možné, že to určitou tu kreativitu těch lidí vlastně omezuje, na druhou stranu já si myslím, že to je právě ta kreativita, kterou třeba my právě nechceme. Protože kdo chce to, že ten člověk sice nějak spraví to, že ta mašina se v tu chvíli jako znova rozjede, ale za dvě hodiny se to porouchá znova, protože on to prostě neopravil dobře? Já si myslím, že je lepší usměrňovat do těch správných postupů a to, aby se učili postupovat podle těch certifikovaných, jasně zadaných postupů a neřešili to právě tím, že někde nějakou páskou nebo někde si nějak pomůžou. To se myslím, že takhle se daly spravovat auta sovětské výroby, ale moderní zařízení ve výrobních firmách, tam to nevidím jako optimální.
Lukáš Smelík: Když se přesuneme do budoucnosti těch pracovníků ve výrobě, v údržbě, servisu, je realistické, že dneska můžou nastupovat lidé s daleko nižší kompetencí nebo v budoucnu, že opravdu díky těmto nástrojům prostě přijdou k tomu stroji a krok po kroku, aniž by měli vysoké technické vzdělání, budou schopni většinu těch situací vyřešit?
Bohuslav Paule: Určitě ano a tady bych nemluvil o budoucnosti, tady bych mluvil o tom, že to je realita, která dneska v těch firmách je. My to pozorujeme u naprosté většiny zákazníků, že oni dneska tam nastupují na technické pozice lidé, kteří jsou profesí kuchaři, kteří k technice rozhodně nemají technické vzdělání potřebné. To znamená, nejsou právě schopni ani si hledat v technických návodech, nejsou schopni si hledat ve výkresech. To je realita dnešního dne. Je to přesně to, co se vlastně těmihle strukturovanými návodkami a pracovními postupy řeší.
A já vždycky na to mám takovou… když se snažíme popsat, jak ta správná návodka má vypadat, tak já vždycky říkám: měl bych to podle toho udělat ja. To znamená, já když přijdu k tomu stroji a nikdy jsem ho neviděl, tak bych měl být schopen podle těch kroků a podle toho jasného popisu to udělat. Tím neříkám, že není lepší, když ti pracovníci mají to technické vzdělání, protože určitě je tam spousta bodů, kde to dává smysl a budou efektivnější. Ale naše cesta je taková, že i ti pracovníci, kteří jsou méně technicky zdatní, tak aby byli schopni ty postupy provádět, a zpětná vazba je taková, že se tak opravdu děje.
Lukáš Smelík: Když vezmu projekty, které jste dělali, děláte, nebo naopak jste nakonec nedělali, kde se ukazuje ten největší problém při tom samotném zavádění? Je to technologie, jsou to chybějící data, jsou to chybějící procesy, a nebo jsou to právě lidé, kteří nejsou úplně ochotni přijmout tu změnu? Dá se říct, že by něco z toho bylo…?
Bohuslav Paule: Je to typicky kombinace. A je to asi projekt od projektu malinko různé. Narážíme občas i na to, že ti lidé, kteří mají to know-how v té hlavě, na tom mají postavenou nějakou svou nepostradatelnost pro tu firmu a cítí, že když to jejich know-how se přenese do té digitální podoby a do podoby, kterou tu jejich činnost bude potom schopen provádět každý, tak se tomu brání. Tak to je například jeden z limitů, na který jsme párkrát už narazili.
Pak samozřejmě technologie. To znamená, vezměte si tady teďko chytré brýle, vezměte si tablet, mobil, tam budete mít ten pracovní návod. Ale vzhledem k tomu, že to cílí spíš na tu právě mladší generaci, tak tam úplně tohle překážka není. Určitě je tam ten čas na to vytvoření těch pracovních návodů, proto se tak koncentrujeme na to, jak to maximálně zjednodušit, to už jsme diskutovali.
No a samozřejmě v konečném důsledku, protože ten systém a protože ti zákazníci naši občas požadují od toho systému — a ten systém to podporuje — vlastně nějakou formu jako sledování toho, jak ti jednotliví pracovníci rychle a kvalitně provádějí ty jednotlivé operace, tak samozřejmě pro ty lidi, kteří třeba nepracovali tím úplně optimálním, efektivním způsobem, někdy může být problém to, že na ně vlastně víc uvidí.
Lukáš Smelík: My jsme se bavili, že jednou z klíčových výhod může být právě přenos toho know-how z odcházejících pracovníků na ty budoucí. Jak obchodně pracujete s tím, že tady počítat nějakou návratnost, což je většinou klíčové? „My potřebujeme vědět, kdy se nám tahle investice zaplatí.“ Ale ten přenos know-how vyčíslit finančně, ekonomicky do ROIky je poměrně složité. Je to něco, s čím se setkáváte, nebo firmy chápu, že to je nutná investice?
Bohuslav Paule: Setkáváme, přesto ty firmy spíš chápou, že z toho mají naprosto reálnou obavu, že jim ti kvalifikovaní pracovníci odcházejí. Takže tam úplně ty ROIky třeba počítat nechtějí. Ale tam, kde… a samozřejmě ano, odejde nám jeden kvalifikovaný technik a my teď budeme pracovat o 20 % méně efektivně, to jsou řekněme čísla, kde si to člověk musí trošku vymýšlet.
Tam, kde se ta ROIka počítá v realitě daleko líp, je, když se změří provádění nějakého postupu opakovaného bez těch našich nástrojů, pak se vytvoří optimální pracovní postup a pak se to změří, když ten postup je optimální. To jsou detaily, to je to, že si člověk na začátku připraví nástroje a materiál, který k tomu potřebuje, protože ho to k tomu rovněž vede. Není tam, já nevím, přecházení z jedné strany na druhou, spousta takových neefektivních časů se odstraní.
Tak tam se ta ROIka počítá velmi dobře a realita u některých našich zákazníků je, že můžou ten čas výsledný těch právě typicky servisních, údržbářských operací, kde neprobíhala tolik v historii taková optimalizace jako v klasické výrobě, tak ho mohou zkrátit na polovinu, v některých případech extrémních až na třetinu. A tam samozřejmě potom ta návratnost je prakticky okamžitá.
Lukáš Smelík: Vy už nějaký čas chodíte, nasazujete systém, bavíte se se zákazníky. Dalo by se vypíchnout něco, co vás třeba příjemně překvapilo při aplikaci v praxi a výsledcích, a třeba i negativně možná na té straně přijetí těch technologií? Že jste si řekl takové ty velice pozitivní a velice negativní reakce, které zažíváte?
Bohuslav Paule: Přemýšlím o těch negativních… Tam se asi občas setkáváme s těmi limity, co už jsem zmiňoval, že prostě někdo nechce zachytit to své know-how, někdo nechce mít na hlavě chytré brýle s displejem, protože si připadá, že mu to ničí účes, nebo že v tom nevypadá dobře, nebo že do toho dobře nevidí. Ale to jsou podle mě detaily.
Ty pozitivní… pro mě největší pozitivum nebo největší takový ten efekt toho, že si říkám, jo, my děláme něco, co opravdu dává smysl, když to potom používají ti lidé na té dílně, ti reální, pro které je to určené, a oni říkají: „My jsme tady byli několikrát na školení na opravu nebo na servis téhle nějaké složité technologie a nikdy jsme to vlastně bez pomoci toho dodavatele nebyli schopni vyřešit. A teď tady máme s tímhle tím nástrojem vlastně i člověk, který na tom školení nebyl, tak je schopný to reálně provést.“ A když nám to říkají v uvozovkách… když nám to řekne ten v uvozovkách poslední údržbář — a to teďka vůbec nesnižuju —, ale řekne to ten člověk ne z managementu, ale ten, který s tím pracuje, tak to je pro nás to nejvíc, to je to, co nás nejvíc těší.
Lukáš Smelík: Já děkuji. Já myslím, že Lumnio hezky ztělesňuje to, co by ty moderní technologie měly přinášet, a to je usnadnění práce lidem ve výrobě a zefektivnění těch procesů, a zejména to, co se děje v poslední době, tady úbytek zkušených pracovníků, což jsme si taky ukázali, že můžeme vyřešit. A použijeme i nástroje umělé inteligence, rozšířené reality, takže můžeme být moderní. A můžeme být moderní právě díky Lumniu, a jak, nám vysvětlil Bohuslav Paule v další epizodě tohoto podcastu. Já moc děkuji.
Bohuslav Paule: Děkuju taky za rozhovor.