Machine Learning nepřijde sám, máme ještě pár domácích úkolů

-- 13.05.19

Mohla byste čtenářům krátce představit společnost Diribet? Čemu se věnujete a v čem jste dobří?

Jsme přesvědčeni, že 21. století stojí na interdisciplinární spolupráci. V oblasti naší práce to znamená propojení technického a statistického know‑how, navíc pevně stojícího na IT kompetenci. (Mimochodem jsme tři společníci právě z těchto tří oblastí.) Jméno Diribet pochází z latinského diribere, což znamená něco jako utřídit, vybrat, nabo také nachy.stat. A pomocí našeho standardního modulárně postaveného softwaru chy.stat „nachystáváme“ chytré vizualizace, výpočty a predikce. Těžiště naší práce tkví v on‑line zpracovávání výrobních a kvalitářských dat.

Jste celkem mladá firma, přesto máte za sebou spoustu zajímavých zakázek u významných výrobců. Pro koho a na čem jste pracovali?

Motto naší konference znělo: „Machine learning nepřijde sám od sebe, čeká nás ještě řada domácích úkolů.“ Ať již hovoříme o malých či středních podnicích, nebo o velkých korporátních společnostech, digitalizace a práce s daty je i v roce 2019 stále na počátku. Naše společnost je netypickým softwarovým dodavatelem.

V partnerském vztahu se zákazníkem vytváříme společně už od počátku celý koncept digitalizačních projektů. Například výrobu převodovek ve Škodě Auto jsme kompletně zbavili papírových záznamů, vytvořili management měřených úloh a každodenní ranní schůzky ve výrobní hale vybavili on‑line informací o kompletním stavu výroby, jež je prezentována na velké dotykové obrazovce s možností „drilldown“ funkcí. Naším důležitým zákazníkem zákazníkem/partnerem je firma Bosch Automotive, kde zpracováváme velká množství dat v on‑line toku (mimo jiné 80 vstřikolisů se stovkami různých nástrojů s různým počtem hnízd, každý s 60 procesními parametry a velmi rychlým taktem). Počítáme/odhadujeme alarmy změn stavu a potenciálních problémů jak u výrobních, tak i u montážních linek.

Jak byste charakterizovala český segment firem, které analyzují data? Čím je specifický a jak si vede ve srovnání se zahraničím?

V oblasti analýzy dat nejspíš neexistuje nic jako „český segment“, na to je svět už moc propojený, nové metody vznikají bez „místa původu“. V naší práci vycházíme také z tradice oborů, na kterých data mining stojí. To je hlavně (konzervativní) statistika a znalost oblasti aplikace, tedy průmyslové výroby. Ani tady však nevidím nějakou českou výjimečnost, odborná kompetence je prostě transnárodní charakteristika.

Můžete představit nový produkt, který jste prezentovali na konferenci Big Data v Břevnově? V čem je revoluční, průlomový?

Do Břevnovského kláštera se nám podařilo přivést zajímavou skupinu velmi rozdílných přednášejících. Zdaleka ne všichni „zpívají naši píseň“ a přesně tak má odborná konference vypadat. Na komplikované otázky je třeba hledat odpovědi v různých pohledech. Po konferenci jsme představili nový software Yarvyn pro výpočty nejistot měření v prostředí sériové výroby. Je to patrně první „cloudová aplikace“ pro průmyslové účely. Chceme tímto softwarem přispět k čistotě velkých dat, pomoci přímo v místě, kde se ve výrobě sbírají. Tento software má řadu funkcí, které jsou v tomto kontextu velmi inovativní a hlavně se nesnaží předělat technologa nebo metrologa na statistika.

Respektujeme, že každá odbornost má co říct a má svou odpovědnost za výsledek (například strojového učení). To nejde dělat tak, že jeden druhému bude fušovat do řemesla, tady musí jeden druhému usnadňovat práci a vycházet vstříc.

Jednou z vašich činností je statistická akademie. Jak funguje, co nabízí a jaký je o ni zájem?

Často se zamýšlíme nad tím, jakým způsobem lze šířit znalosti v našem oboru. Každá generace je v něčem lepší než ta předchozí, nyní je to hlavně schopnost rychle vyhledávat jednoduché informace. Naším posláním je částečně tomuto trendu vyjít vstříc, snažit se sebrat naše posluchače tam, kde jsou, a současně sdělit informace, které jsou neintuitivní, o kterých se musí přemýšlet a jejichž aplikace, co si budeme namlouvat, potřebuje také cvik a schopnost stavět na předchozích znalostech.

S tímto vědomím jsou připravovány kurzy v naší akademii, od oblasti průmyslové statistiky přes vyhodnocování způsobilosti výrobních procesů, měřidel až po specializované konzultace a pokročilá statistická témata. S uspokojením sledujeme stále rostoucí zájem.

Mimoto na našem YouTube kanálu Statisfaction zveřejňujeme k mnohým tématům videa, která se značnou nadsázkou a sebeironií popisují reálné aplikační případy a ukazují i vysvětlují často komplikované problémy. Chceme, aby analýza dat nebyla mysteriózní, aby se lidé „nevypnuli“, když někdo řekne směrodatná odchylka, a aby si nemysleli, že big data a umělá inteligence jsou řešením na každý problém.

Stali jste se novým strategickým partnerem společnosti mySCADA. Co si od tohoto kroku slibujete?

Pokud bych směla odpovědět s příchutí „nabubřelého“ marketingu, řekla bych, že integrace mySCADA a našeho chy.stat softwaru (myBeDa), doprovázená propojením znalostí mySCADA a našich kompetencí, tvoří produkt, který nemá na trhu konkurenci. Ale teď vážně. Strategické spojení našich dovedností nám umožní pouštět se do ještě komplexnějších projektů: společná koncepce a moderní IT architektura, vynikající SCADA vrstvy, naše datová analýza a tvorba predikčních modelů až po implementaci zpětné vazby zase pomocí mySCADA - to bude náš příspěvek ke čtvrté průmyslové revoluci. První společné projekty jsou už odstartovány. A ještě něco velmi důležitého. My a mySCADA máme velmi podobná etická pravidla vztahů k zákazníkům (tedy k partnerům) a hlavně vůči našim zaměstnancům, kterým patří na tomto místě velký a upřímný dík.

Autor: Vítězslav Fejfar, Control Engineering Česko