Nem feltétlenül egyszerű a mesterséges intelligencia megoldások bevezetése a szorosan vett gyártásba – de az ismerkedést, a felkészülést már most el kell kezdeni. Szénási Attila, a Richter Gedeon gyógyszergyártási igazgatója a „Bosch×Richter – Innovátorok napja” rendezvényen tartott kerekasztal után adott interjút az ITBUSINESS-nek.
– Nem most kezdődött a digitalizáció, az Ipar 4.0 technológiák bevezetése a Richternél, ahogy arra ön a kerekasztal-beszélgetésben is utalt. A mesterséges intelligencia is megjelent már ezekben a fejlesztésekben?
– Ha szigorúan a gyártást nézzük, akkor a mesterséges intelligencia által vezérelt tevékenység ezen a területen még nincs, és ennek több oka is van. Elsősorban a szabályozási környezetet említeném itt. A gyógyszergyártás rendkívüli mértékben szabályozott iparág, minden folyamatnak auditálható módon meg kell felelnie a GMP-ben, a Good Manufacturing Practice-ben lefektetett elveknek.
Nálunk a termékek életciklusa is rendkívül hosszú. Egy új gyógyszer kifejlesztése legalább tíz év, de inkább több, és még egy generikus gyógyszer törzskönyvezése is több évig tart. Emiatt mi csak már bevált, többszörösen validált technológiákat alkalmazhatunk a gyártásban. Az adatvédelemre is gondolnunk kell, nem mindegy, hogy milyen adatainkhoz kik férhetnek hozzá.
– Nem is kezdtek még bele az ezzel kapcsolatos tevékenységekbe, fejlesztésekbe?
| Névjegy – Szénási Attila
Nagykárolyban született, vegyészmérnök, felsőfokú menedzsment végzettséggel is rendelkezik. Vegyipari és gyógyszergyártási területen szerzett tapasztalatot ismert multinacionális vállalatoknál, mint az Unilever és Teva, ahol globális feladatokat is ellátott. 2019 elején csatlakozott a Richter Gedeon vállalathoz, ahol a társaság gyógyszergyártási igazgatójaként Budapest és három külföldi készgyógyszer gyár termeléséért egyaránt felel. |
– Úgy is fogalmazhatnék, hogy az MI használatának előszobájában vagyunk. Az Ipar 4.0-s projektjeink keretében már számos olyan terület van a gyártáson belül, ahol folyamatosan mérünk és gyűjtjük az adatokat, majd az így kialakuló adathalmazok elemzésével javítási, fejlesztési lehetőségeket tárunk fel. Óriási munka ez, még akkor is, ha az újabb gépek már megfelelő mennyiségű szenzorral vannak felszerelve; ahol pedig utólag kell „felokosítani” a gépeket, még nagyobb feladatot jelent. Szóval most még inkább csak tapogatózunk, de ezzel nem vagyunk egyedül. A McKinsey végzett egy globális felmérést gyártóvállalatok között. Ebből kiderült, hogy azon cégek körében, amelyek már használják a mesterséges intelligenciát, csupán 2 százalékuk alkalmazza azt a szűkebben vett gyártásban.
Ezzel együtt sem tehetjük meg, hogy ne foglalkozzunk a témával, mert ha megengedőbb lesz a szabályozási környezet, készen kell állnunk az MI széles körű alkalmazására. Digitalizáljuk a rendszereinket, a gépeinket, gyűjtjük az adatokat és a tapasztalatokat, hogy amikor készen áll a környezet, kihasználhassuk a lehetőségeket. Mert az egyértelmű, hogy aki nem alkalmazza majd az MI-t, óriási versenyhátrányba kerül.
– Milyen területeken látják elsősorban az előnyét a technológiának, hol tudnák a legnagyobb eredménnyel alkalmazni?
– Alapvetés, hogy az egyik komoly lehetőség a vállalatirányítási és a közvetlen termelésirányítási rendszerek összekapcsolásában van, például az erőforrás- és műszaktervező, illetve a MES (Manufacturing Execution Systems) rendszer összekötésében. Ha ezt még öntanuló, magát állandóan fejlesztő MI-vel is meg tudnánk támogatni, akkor szerintem hiperűrugrást hajtanánk végre a hatékonyságnövelésben.
Jó példa lehet a karbantartás is. Figyeljük a gépeket, elemezzük az adatokat, és tervszerűen kicseréljük az alkatrészeket, amelyeknél már nagyobb a meghibásodás veszélye. De ha ezt az összes gépre megtennénk, hozzákapcsolnánk a termelés optimalizálását az átállási idők figyelembe vételével, hozzátennénk a készlet- és raktári adatokat, a szállítmányozási kapacitásokat, majd az egészet össze tudnánk kötni egyetlen rendszerbe, hogy az MI elemezze az adatokat, megint csak óriásit tudnánk előre lépni költségcsökkentésben, hatékonyságnövelésben, megfelelőségben egyaránt.
