Kuken Industries сократила время поиска инженерных чертежей с помощью OpenAI API

Японская компания Kuken Industries, один из лидеров рынка градирен (охладительных башен) в Японии, внедрила поисковую систему на базе OpenAI API для работы со своим техническим архивом. Использование искусственного интеллекта позволило инженерам сократить время поиска нужного чертежа для ремонта с почти часа до 4.5 минут.

Контекст: сложность работы с историческими данными

Градиренное оборудование Kuken Industries используется для отвода тепла от циркулирующей воды в крупных зданиях, торговых центрах, фабриках и центрах обработки данных. За 70 лет работы компания накопила огромный архив чертежей. Поскольку оборудование адаптировалось под конкретных клиентов, спецификации сильно различаются в зависимости от заказчика и даты установки.

В прошлом, когда архив существовал на бумаге, поиск нужного документа мог занимать полдня. После оцифровки проблема не исчезла полностью: инженерам все еще нужно было знать, по какому имени или номеру искать файл. Молодым специалистам приходилось тратить много времени на сбор этих деталей и постоянно обращаться за помощью к более опытным коллегам, чтобы понять, где искать и как правильно читать старые схемы. Современные детали не всегда подходят к старым установкам, и без оригинального чертежа инженерам порой приходилось проектировать замену с нуля.

Детали реализации

Чтобы сделать архив доступным для инженеров любого уровня подготовки, Kuken Industries объединила усилия с японским ИИ-стартапом Recursive, официальным партнером OpenAI. Совместно они разработали поисковую систему и мобильное приложение для полевых инженеров.

Приложение позволяет искать информацию несколькими способами. Инженер может ввести номер чертежа или детали вручную, а также загрузить изображение, PDF-файл или снимок экрана со списком деталей. Система считывает номера деталей с изображения и выдает возможные совпадения, включая чертежи для аналогичных конструкций. Для окончательного выбора инженеру остается сверить спецификации башни и записи о прошлых ремонтах.

По данным компании, внедрение инструмента демонстрирует следующие результаты:

• Время на поиск одного чертежа снизилось до 4.5 минут.
• Ожидается, что за год общее время, затрачиваемое на поиск чертежей, сократится примерно на 90%.
• Снижаются затраты на печать, так как инженеры могут просматривать чертежи прямо в приложении.

Анализ: изменение рабочих процессов

Также по темеПроактивный контроль качества: как ИИ трансформирует гарантийное обслуживание автомобилей

Автоматизация поиска привела к качественным изменениям в распределении труда. Молодые инженеры получили возможность брать на себя более широкий спектр задач и работать самостоятельно. В свою очередь, опытные специалисты освободились от необходимости постоянно направлять новичков при каждом поиске.

Сэкономленное время используется более продуктивно: ветераны могут уделять больше внимания наставничеству и собственной инженерной работе. Как отмечает директор и руководитель завода Kuken Industries Такацугу Нараки, у сотрудников появилось время для тестирования новых идей и рассмотрения вариантов улучшения конструкций, на что раньше не хватало ресурсов.

Перспектива: автоматизация проверки чертежей

Kuken Industries не останавливается на поиске и уже разрабатывает инструмент для проверки чертежей, подготовленных партнерами. В настоящее время инженеры визуально сравнивают каждый чертеж со спецификациями, выискивая несовпадения в деталях или количествах.

Новый инструмент должен будет автоматически помечать такие расхождения, помогая инженерам быстрее проводить проверку и замечать ошибки. Согласно заявлениям компании, на этапе прототипирования около 90% проблем, отмеченных искусственным интеллектом, оказались реальными расхождениями. Если этот инструмент будет запущен в производство, Kuken ожидает существенного сокращения времени, которое инженеры тратят на проверку документации.