ENEOS Materials․ ChatGPT Enterprise-ը գալիս է արտադրության ոլորտ

ENEOS Materials-ը ստեղծվել է 2022 թվականին որպես ENEOS Group-ի՝ նյութերի գործունեությունն իրականացնող հիմնական ընկերություն։ Ընկերությունը մշակում, արտադրում և վաճառում է արտադրանքների լայն տեսականի՝ ներառյալ ավտոմոբիլային անվադողերում և գոլֆի գնդակներում օգտագործվող ռետինը, արդյունաբերական ռետինե արտադրանքները, լիթիում-իոնային մարտկոցների համար նախատեսված կապակցիչները և հաջորդ սերնդի առաջադեմ նյութերը։

Գիտակցելով աշխատուժի պակասի և աճող ծախսերի պայմաններում արտադրողականությունը բարձրացնելու, ինչպես նաև ընկերության ոչ հանրային տվյալների հետ ԱԲ-ի անվտանգ ու ճիշտ աշխատելու անհրաժեշտությունը՝ ENEOS Materials-ը Ճապոնիայում առաջին ընկերություններից մեկն էր, որ ներդրեց ChatGPT Enterprise-ը, ապա դրա կիրառությունը տարածեց բոլոր աշխատակիցների վրա։

Այս ներդրման ազդեցությունը կարելի է տեսնել հետևյալ արդյունքներում.

• Դեռ փորձնական փուլի ընթացքում աշխատակիցների 80%-ը հայտնել է իր աշխատանքային հոսքերում էական բարելավումների մասին
• Մարդկային ռեսուրսների բաժնի տվյալների համախմբման և վերլուծության ժամանակի 90% կրճատում
• ChatGPT‑ի խորքահին ուսումնասիրության շնորհիվ հետազոտությունների տևողությունը ամիսներից կրճատվել է մինչև րոպեներ

ChatGPT Enterprise-ը ներդնելիս բազմագործառույթ թիմը համագործակցել է OpenAI-ի հետ, ինչի շնորհիվ տարբեր բաժիններում ձևավորվել են արդյունավետ և նշանակալի կիրառության դեպքեր։

Ճապոնիայում արտադրական արդյունաբերությունը բախվում է մարտահրավերների, ինչպիսիք են աշխատուժի պակասը՝ ծնելիության նվազման և բնակչության ծերացման պատճառով, ինչպես նաև հումքի և էներգիայի ծախսերի աճը։ ENEOS Materials-ը բացառություն չէ։ Արտադրական տեխնոլոգիաների բաժնի ղեկավար Յոշիրոու Սակուրան նշում է. «Արտադրողականությունը բարձրացնելու համար թվային գործիքների կիրառումը կարևոր է, քանի որ մեր աշխատուժը կրճատվում է։ Արդյունավետության բարելավումը և աշխատակիցների կարողությունների ընդլայնումը մրցունակ մնալու բանալին է»։

Այս խնդիրը լուծելու համար ENEOS Materials-ը դիմեց ChatGPT Enterprise-ի օգնությանը։ Տարբեր բաժինների կամավորներից կազմված թիմի նպատակն էր՝ «նախ ինքներս տիրապետենք տեխնոլոգիային, ապա ուսումնասիրենք դրա ներուժն արտադրական ոլորտում», ինչն էլ հանգեցրեց դրա ներդրմանը։ Հետազոտության և զարգացման բաժնի ղեկավար Տակու Իչիբայաշին բացատրում է․ «Որպեսզի մեր բիզնես արդյունքներն ԱԲ-ի օգնությամբ առավելագույնի հասցնեինք, շատ կարևոր էր ընկերության ոչ հանրային տվյալների հետ աշխատելու համար անվտանգ միջավայր ապահովել։ ChatGPT Enterprise-ը համապատասխանում էր մեր ներքին կիբեռանվտանգության պահանջներին և ապահովում էր մեզ անհրաժեշտ արդյունքների ճշգրտությունը»։

ChatGPT Enterprise-ի ներդրումից ի վեր ENEOS Materials-ում դրա կիրառումը արագորեն տարածվել է․ ստեղծվել է ավելի քան 1000 անհատականացված GPT։ Ամբողջ ընկերությունում աշխատակիցների ավելի քան 90%-ը ChatGPT‑ն օգտագործել է շաբաթական առնվազն մեկ անգամ, իսկ ավելի քան 80%-ը նշել է աշխատանքային հոսքերի արդյունավետության զգալի աճի մասին։ Այս հաջող ընթացքի վրա հիմնվելով՝ ENEOS Materials-ը ChatGPT Enterprise-ը տարածել է ամբողջ կազմակերպությունում, որտեղ այն կարևոր դեր է ստանձնել նոր արժեք ստեղծելու նախաձեռնության շրջանակներում։ «ChatGPT‑ն դարձել է մեր յուրաքանչյուր աշխատակցի գործընկերը»,- ասում է Սակուրան։

«Խորքային ուսումնասիրությունը մեզ թույլ է տալիս հաղթահարել լեզվական խոչընդոտները»,- ասում է ENEOS Materials-ի Գործընթացների մշակման և ինժեներական բաժնի ներկայացուցիչ Կենիչի Սակեմին, որը ղեկավարում է ընկերության Հունգարիայի մասնաճյուղը։ Նախկինում հունգարական աղբյուրների մանրակրկիտ ուսումնասիրությունն ամիսներ էր պահանջում, այժմ դա տևում է մի քանի տասնյակ րոպե, քանի որ խորքային ուսումնասիրությունը կարողանում է տեղական լայնածավալ նյութերի վերաբերյալ համապարփակ տեղեկություններ տալ»։

Կարևորելով արտադրողականության բարձրացումը, արտադրանքի որակի բարելավումը և շրջակա միջավայրի վրա ազդեցության նվազեցումը՝ բաժինն ապավինում է առաջատար տեխնոլոգիաների արագ և ճշգրիտ հետազոտությանը, որպեսզի պահպանի իր առաջատար դիրքը։ Խորքային ուսումնասիրության օգնությամբ թիմի այդ նպատակը վերածել է չափելի արդյունքների։

• Ամիսներ տևող հետազոտություններն այժմ կատարվում են րոպեների ընթացքում
• Հունգարերեն բովանդակությունը ճշգրտորեն թարգմանվում է ճապոներեն՝ արժեքավոր դիտարկումները որսալու համար
• Նախկինում օրվա կեսը զբաղեցնող հաշվարկներն ու վերլուծություններն այժմ կատարվում են մի քանի րոպեում

Խորքային ուսումնասիրությունը գերազանց արդյունքներ է ցույց տալիս նաև խիստ մասնագիտացված ոլորտներում, ինչպիսին է քիմիական ինժեներիան, որտեղ բարդ հաշվարկներն ու խորացված մասնագիտական հարցումներն այժմ ավելի արագ են իրականացվում։

Գործարանի նախագծման համար ճարտարագիտության բաժինն օգտագործում է հատուկ GPT՝ հիմնված ընկերության ստանդարտների վրա։ Այն արագ գեներացնում է օպտիմալացված տեխնիկական բնութագրեր՝ հիմնվելով այնպիսի մուտքային տվյալների վրա, ինչպիսիք են հեղուկի տեսակը, հոսքի արագությունը, խողովակի տրամագիծը, ճնշման կորուստը և նյութական պահանջները։

«Մինչև վերջերս նյութերի կոռոզիոն ռիսկերը գնահատելը և նախագծման հիմքային չափանիշները ճշտելը զգալի ջանք էր պահանջում»,- նշում է Սակեմին։ - «Անհատականացված GPT‑ի շնորհիվ դա այժմ վայրկյաններ է տևում»։

ChatGPT‑ն բարելավում է նաև անվտանգությունը՝ նախագծման փուլում ի հայտ բերելով նյութերի ընտրության հետ կապված ռիսկերը, իսկ դրա շարունակական կիրառումը նպաստում է պաշտպանական մեխանիզմների և ընդհանուր հուսալիության հետագա ամրապնդմանը։

Գործիքը ոչ միայն արագացնում է նախագծման աշխատանքային հոսքերը, այլև օգնում է բարձրացնել անվտանգության մակարդակը և բարելավել ծախսարդյունավետությունը։ Ներքին ստանդարտների համադրման և ChatGPT‑ի հաշվարկային հզորության ու ոլորտի գիտելիքի շնորհիվ հնարավոր է դառնում գործարանի առավել օպտիմալ նախագծումը, ինչը նպաստում է ENEOS Materials-ի արտադրական կարողությունների զարգացմանը։

ՄՌ բաժինը բազմաթիվ վերապատրաստումներ է կազմակերպում աշխատակիցների համար տարվա կտրվածքով․ դրանցից հետո հավաքում է աշխատակիցների կարծիքները՝ հետագա ծրագրերը կատարելագործելու նպատակով։ «Նախկինում ռեսուրսների սահմանափակությունը խոչընդոտում էր վերապատրաստումների արդյունավետության մանրամասն վերլուծությանը»,- ասում է ՄՌ բաժնի ներկայացուցիչ Մարի Տակեդան։

Ներկայացնում ենք ուսուցման վերլուծության համար նախատեսված անհատականացված GPT, որը ՄՌ բաժնին հնարավորություն է տվել զգալիորեն պարզեցնել իրենց աշխատանքային գործընթացները:

• Նախկինում 1-2 ժամ տևող ձեռքով արվող առաջադրանքներն այժմ կատարվում են 20 վայրկյանում
• ԱԲ-ով աշխատող համակարգը գնահատում և վերլուծում է ուսուցումը՝ հիմնվելով արդեն հաստատված կրթական շրջանակների վրա
• Տվյալների վերլուծությունից քաղվող դիտարկումները շարունակաբար կատարելագործում են ուսուցման բովանդակությունը

Չնայած ծրագրավորման ոլորտում նախկին փորձ չունենալուն՝ Տակեդան ինքնուրույն ստեղծեց ներքին գործիք՝ տվյալների համախմբման գործընթացը պարզեցնելու համար։ «Սա ծրագրավորման իմ առաջին փորձն էր»,- բացատրում է նա,- «բայց ChatGPT‑ի օգնությամբ ես կարողացա ինքնուրույն ստեղծել այդ գործիքը՝ առանց ծրագրավորման ոլորտի որևէ գիտելիքի»։ Արդյունքում, տվյալների համախմբման համար պահանջվող ժամանակը կրճատվել է մոտ 90%-ով։

• ChatGPT Enterprise-ը շաբաթական օգտագործում են աշխատակիցների ավելի քան 90%-ը
• Դեռ փորձնական փուլի ընթացքում աշխատակիցների 80%-ը հայտնել է իր աշխատանքային հոսքերում էական բարելավումների մասին
• Խորքային ուսումնասիրության շնորհիվ հետազոտությունների ժամանակը ամիսներից կրճատվել է րոպեների
• ՄՌ տվյալների համախմբման և վերլուծության ժամանակի 90% կրճատում
• Ավելի քան 1000 անհատականացված GPT է ստեղծվել ամբողջ կազմակերպությունում
• Գործարանի ավելի արագ և անվտանգ նախագծման գործընթաց և վերապատրաստման գործընթացի արդյունավետության բարելավում

«ChatGPT‑ն արժեք է ստեղծում, պարզապես չի օպտիմալացնում աշխատանքային ժամերը»,- ասում է Իչիբայաշին։ ENEOS Materials-ում հարթակի առավելությունները արագությունն ու պարզությունն են։ Ի տարբերություն բարդ ուսուցման գործընթաց ունեցող գործիքների՝ ChatGPT‑ն ցանկացած աշխատակցի հնարավորություն է տալիս ճապոներենով նկարագրել, թե ինչ է իրեն անհրաժեշտ, և անմիջապես ստանալ բարձրորակ արդյունքներ՝ առանց ծրագրավորման հմտություններ ունենալու։ Վստահության աճին զուգահեռ թիմերը բնականոն կերպով անցնում են ավելի առաջադեմ աշխատանքային հոսքերի և բացահայտում անսպասելի նորարարություններ։

Առաջ նայելով՝ ENEOS Materials-ը մտադիր է ԱԲ-ի կիրառությունը չսահմանափակել միայն ChatGPT‑ով և ներդնել այն իր գործունեության բոլոր ուղղություններում, որպեսզի լուծի Ճապոնիայի ծերացող բնակչությամբ պայմանավորված արտադրական աշխատուժի կրճատման խնդիրը և միաժամանակ ամրապնդի ընկերության մրցունակությունն ինչպես երկրի ներսում, այնպես էլ միջազգային շուկաներում։ Սակուրան պատկերացնում է մի ապագա, որտեղ ընկերության ներսում ուսուցանված ԱԲ մոդելները անմիջապես ինտեգրված կլինեն սարքավորումներին, իսկ արտադրամասում դրանք հնարավոր կլինի կառավարել բնական լեզվով տրված հրահանգներով։