Az ENEOS Materials bevezeti a ChatGPT Enterprise-t a gyártásba

Az ENEOS Materials 2022-ben jött létre az ENEOS Csoporton belüli kulcsfontosságú vállalatként, amely az anyag üzletágra összpontosít. A vállalat termékek széles körét fejleszti, gyártja és értékesíti, beleértve az autó gumiabroncsokban és golflabdákban használt gumit, az ipari gumitermékeket, a lítiumion-akkumulátorokhoz való kötőanyagot, valamint a fejlett, következő generációs anyagokat.

Felismerve a termelékenység növelésének szükségességét a munkaerőhiány és a növekvő költségek közepette, valamint a mesterséges intelligencia biztonságos és pontos használatának szükségességét a védett információkkal, az ENEOS Materials Japánban az elsők között vezette be a ChatGPT Enterprise-t, és azóta kiterjesztette annak használatát minden alkalmazottjára.

Ennek a bevezetésnek a hatása az alábbi eredményekben látható:

• A munkavállalók 80%-a jelentős javulásról számolt be munkafolyamataiban a pilot fázis alatt
• Az adatösszesítéshez és adatelemzéshez szükséges idő 90%-os csökkenése a HR-osztálynál
• A kutatások időtartama hónapokról percekre csökken a ChatGPT mély kutatási képességeinek köszönhetően

Egy több szakterületet átfogó csapat együttműködött az OpenAI-jal a ChatGPT Enterprise bevezetésében, ami jelentős hatású felhasználási eseteket eredményezett több részlegen.

Japánban a feldolgozóipar olyan kihívásokkal néz szembe, mint a születések csökkenő száma és az elöregedő népesség miatti munkaerőhiány, valamint az emelkedő nyersanyag- és energiaköltségek. Az ENEOS Materials sem kivétel. Yoshirou Sakura, a gyártástechnológiai osztály vezetője megjegyzi: „A termelékenység növelését szolgáló digitális eszközök használata elengedhetetlen, ahogy csökken a munkaerő-állományunk. A hatékonyság javítása és annak bővítése, hogy a munkavállalók milyen feladatokat tudnak ellátni, kulcsfontosságú a versenyképesség megőrzéséhez.”

Ennek megoldására az ENEOS Materials a ChatGPT Enterprise felé fordult. Egy önkéntes, több részleget átfogó csapat célja az volt, hogy „először saját magunk sajátítsuk el a technológiát, majd megvizsgáljuk a gyártóipari lehetőségeket”, ami végül a bevezetéséhez vezetett. Taku Ichibayashi, a Kutatás és fejlesztés részleg vezetője így fogalmaz: „Ahhoz, hogy az AI segítségével maximalizáljuk üzleti eredményeinket, elengedhetetlen volt, hogy biztonságos környezetet adjunk a védett információk kezeléséhez. A ChatGPT Enterprise megfelelt a belső kiberbiztonsági követelményeinknek, és biztosította az általunk elvárt kimeneti pontosságot.”

A ChatGPT Enterprise bevezetése óta az ENEOS Materialsnál gyors ütemben terjedt el a használata, és több mint 1 000 egyedi GPT‑t hoztak létre. Vállalati szinten a munkavállalók több mint 90%-a legalább heti rendszerességgel használta a ChatGPT‑t, és több mint 80%-uk számolt be jelentős javulásról a munkafolyamatban. Erre a lendületre építve az ENEOS Materials szervezeti szinten vezette be a ChatGPT Enterprise-t, ahol az az új érték teremtésére irányuló törekvések központi elemévé vált. „A ChatGPT minden egyes munkavállalónk számára partnerré vált” – mondta Sakura.

„A mély kutatás segít leküzdeni a nyelvi akadályokat” – mondja Kenichi Sakemi, a magyarországi gyárat működtető ENEOS Materials folyamatfejlesztési és mérnöki részlegétől. „Ami korábban hónapokig tartott – a magyar források átkutatása –, most percek alatt elvégezhető, mert a mély kutatás átfogóan képes feldolgozni a helyi anyagokat.”

A termelékenység növelése, a termékminőség javítása és a környezeti hatás csökkentése iránt elkötelezett részleg a gyors és precíz, élvonalbeli technológiákra irányuló kutatásra támaszkodik, hogy megőrizze vezető szerepét. A mély kutatás alkalmazásával a csapat kézzelfogható eredményekké alakította ezt az ambíciót:

• Azok a vizsgálatok, amelyek korábban hónapokig tartottak, ma már percek alatt lezárulnak
• Magyar tartalom pontos japán fordítása a statisztika céljára
• A számítások és elemzések, amelyek korábban fél napot vettek igénybe, ma már percek alatt elvégezhetők

A mély kutatás az olyan, erősen specializált területeken is kiemelkedően teljesít, mint a vegyi mérnökség, ahol az összetett számítások és a magas szintű vizsgálatok immár gyorsan elvégezhetők.

A mérnöki osztály egyedi GPT‑t használ a vállalati szabványok szerinti üzemtervezéshez. Gyorsan készít optimalizált specifikációkat olyan bemeneti adatokból, mint a folyadéktípus, az áramlási sebesség, a csőátmérő, a nyomásveszteség és az anyagkövetelmények.

„Egészen a közelmúltig az anyagkorróziós kockázatok és a tervezési alapértékek ellenőrzése jelentős erőfeszítést igényelt” – mondja Sakemi. „Az egyéni GPT‑vel most már csak másodpercekbe telik.”

A ChatGPT a biztonságot is javítja azáltal, hogy a tervezés során jelzi az anyagválasztással kapcsolatos kockázatokat, az eszköz folyamatos használata pedig erősíti a védelmi intézkedéseket és az általános megbízhatóságot.

Az eszköz nemcsak felgyorsítja a tervezési munkafolyamatokat, hanem javítja a biztonsági szabványokat és a költséghatékonyságot is. A belső szabványok összevetésével és a ChatGPT számítási kapacitásának, valamint szakterületi tudásának felhasználásával lehetővé válik az üzem optimális tervezése, elősegítve az ENEOS Materials gyártási képességeinek fejlődését.

A HR-osztály évente számos munkavállalói képzést tart, és a képzések utáni visszajelzéseket gyűjti a későbbi programok finomításához. „Korábban az erőforrás-korlátok akadályozták a képzések hatékonyságának részletes elemzését” – mondja Marie Takeda, a HR munkatársa.

Az egyéni, oktatáselemzésre szolgáló GPT bevezetése lehetővé tette a HR számára, hogy jelentősen egyszerűsítse a folyamatait:

• Azok a feladatok, amelyek manuálisan 1–2 órát vettek igénybe, most 20 másodperc alatt elkészülnek
• Az AI-alapú rendszer a képzést bevett oktatási keretrendszerek alapján értékeli és elemzi
• Az adatvezérelt betekintések folyamatosan finomítják az oktatási tartalmat

Annak ellenére, hogy korábban nem volt programozási tapasztalata, Takeda még önállóan elkészített egy belső eszközt is, az adatösszesítés egyszerűsítésére. „Most próbálkoztam először programozással” – magyarázza –, „de a ChatGPT‑vel programozási ismeretek nélkül is képes voltam magam elkészíteni az eszközt.” Ennek eredményeként az adatok összesítéséhez szükséges idő körülbelül 90%-kal csökkent.

• A ChatGPT Enterprise-t az alkalmazottak több mint 90%-a használja hetente
• Az alkalmazottak 80%-a számolt be arról, hogy jelentős javulást tapasztalt a munkafolyamatokban a kísérleti időszak során
• A kutatások időtartama hónapokról percekre csökkent a mély kutatás révén
• A HR-adatösszesítés és -adatelemzés idejének 90%-os csökkenése
• Több mint 1000 egyedi GPT‑t hoztak létre a szervezeten belül
• Gyorsabb, biztonságosabb üzemtervezés és hatékonyabb képzés

„A ChatGPT nem csupán a munkaórák optimalizálásának lehetőségét kínálja, hanem értéket is teremt” – mondja Ichibayashi. A platform kiemelkedő előnyei az ENEOS Materialsnál a gyorsaság és az egyszerűség. Az olyan eszközökkel ellentétben, amelyek meredek tanulási görbével rendelkeznek, a ChatGPT lehetővé teszi, hogy bármely alkalmazott japán nyelven leírja, mire van szüksége, és azonnal magas minőségű eredményeket kapjon programozási ismeretek nélkül. Ahogy nő az önbizalom, a csapatok természetesen kezdenek bele fejlett munkafolyamatokba, és váratlan innovációkat fedeznek fel.

A jövőbe tekintve az ENEOS Materials azt tervezi, hogy a ChatGPT‑n túl is kiterjeszti az AI használatát, beépítve azt a működés egészébe, hogy segítsen kezelni a gyártásban jelentkező munkaerőhiányt, amelyet Japán elöregedő és csökkenő népessége okoz, miközben erősíti versenyképességét belföldön és nemzetközi szinten egyaránt. A Sakura azt a jövőképet követi, hogy a házon belül betanított AI-modelleket közvetlenül a berendezésekbe integrálja, és a gyártócsarnokban természetes nyelvű ellenőrzést biztosítson.