Павел Димов е член на УС на Браншовата камара на

Павел Димов е член на УС на Браншовата камара на дървообработващата и мебелна индустрия (БКДМП) и ръководещ сътрудник на МОС Роботикс. Той е уверен, че изкуственият разсъдък има своето място в мебелната промишлеността и е значимо фирмите от бранша да влагат в разбор и обработка на данни, получени от производството.   Г-н Димов, какво е приложението на изкуствен интелект в секторите дървообработване и мебелно произвеждане и какви са Вашите директни наблюдения? Изкуственият разсъдък е просто модерният термин на софтуерни логаритми, които главно обработват огромни масиви от данни. Като във всяка промишленост оборудването и в мебелния бранш непрестанно се цифровизира и автоматизира, като събира данни за работата на техниката. Доставчиците на услуги, софтуерни решения и съоръжение се стремят непрестанно да усъвършенстват успеваемостта на клиентите, употребявайки и анализирайки тези данни. Всяка компания, която желае да увеличи своята успеваемост, би трябвало да влага време и средства в разбор на процесите си, точно там изкуствения разсъдък може да е извънредно потребен и да спести време за ръчна обработка на данни.   Чатботове и изкуствен интелект оказват помощ и модернизират мебелната промишленост, счита Павел Димов   За фирмите са нужни съответни Machine learning технологии и разнообразни чатботове за всеки бизнес     Павел Димов е член на УС на БКДМП и ръководещ сътрудник на МОС Роботикс. Той е уверен, че изкуственият разсъдък има своето място в мебелната промишлеността и е значимо фирмите от бранша да влагат в разбор и обработка на данни, получени от производството. Г-н Димов, какво е приложението на изкуствен интелект в секторите дървообработване и мебелно произвеждане и какви са Вашите директни наблюдения? Изкуственият разсъдък е просто модерният термин на софтуерни логаритми, които главно обработват огромни масиви от данни. Като във всяка промишленост оборудването и в мебелния бранш непрестанно се цифровизира и автоматизира, като събира данни за работата на техниката. Доставчиците на услуги, софтуерни решения и съоръжение се стремят непрестанно да усъвършенстват успеваемостта на клиентите, употребявайки и анализирайки тези данни. Всяка компания, която желае да увеличи своята успеваемост, би трябвало да влага време и средства в разбор на процесите си, точно там изкуствения разсъдък може да е извънредно потребен и да спести време за ръчна обработка на данни. Възможно ли всички системи, машини и програмен продукт в производството да са свързани и интерактивни и каква е практиката у нас и в чужбина? Това е международна тенденция освен за машини, а и за коли, домове и битова техника. Навлизането на Industry 4.0 като платформи, техника и софтуерни решения редуцира цените на технологията извънредно бързо и разрешава всевъзможен тип съоръжение да бъде непрестанно обвързвано, онлайн и налично за разбор и автоматизация. Производители като HOMAG, KUKA Robotics, Universal Robots дават вариантите за съгласуваност от повече от 15 години, като последните години това е допустимо и през облачни системи за отдалечен достъп и разбор, както и елиминиране на нуждата на сървъри и голям брой скъпи системи във всяка мебелна фабрика. Каква е ролята на чатботовете и изкуствения разсъдък в производството и какви са изгодите? Чатботовете са просто метод за връзка с крайния консуматор. Тъй като изкуствения разсъдък обработва извънредно огромно количество данни, той би трябвало да ги предава непрестанно на клиентите, а те няма по какъв начин да наблюдават бази данни, таблици и записи. Внедрявайки системи като чатботовете, използваме цялата информация от сървърите си и предлагаме на потребителя само значимите за него елементи, услуги, документи, чертежи и др. Има ли провокации в приложението на умния програмен продукт и цифровите системи, автоматизацията в бранш дървообработване и мебелно произвеждане у нас? Тези системи са умни, точно тъй като разполагат с доста данни, само че с цел да могат потребителите да стигнат до това равнище, се изисква извънредно доста работа в тенденция събиране на данни, цифровизация на процеси и сигурност в данните и процесите. За да можем да цифровизираме производството, би трябвало да сме на 100% сигурни, че това което използваме като данни е правилно, всяка една неточност изкривява действителността и надлежно рекомендациите не са правилни. Какви са идващите стъпки, които бизнесът и страната ни би трябвало да подхващат в посока на цифровизация и рационализация на двата бранша? Модернизация на настоящото съоръжение, като се актуализират софтуерните артикули, компютрите и терминалите на машините. Не е належащо закупуването на нови машини, техниката и елементите – там нещата не се трансформират толкоз бързо, само че софтуерните артикули остаряват и би трябвало да се актуализират. След рационализация би трябвало да се намерения и работи по бази данни и цялостна конструкция на данните, с цел да може в някакъв миг те да се употребяват за статистически цели или разбор от изкуствен интелект. В последно време чатботовете като ChatGPT са много настоящи. Каква е разликата сред тях и тези чатботове с изкуствен интелект, които се употребяват в бизнеса? Всъщност технологията, която ChatGPT употребява не е новаторска сама по себе си, този тип Machine Learning модели са познати от няколко години. Това, което прави ChatGPT толкоз добър и характерен е големите мащаби на данни (около 45 терабайта), на които е подготвен и надлежно скъпите запаси (сървъри), които са употребявани за задачата. Обучението на ChatGPT коства няколко милиона $. ChatGPT е доста забавен и потребен за елементарния консуматор, тъй като може да напише публикация по заложена тематика, да дава отговор на всевъзможни въпроси и други От бизнес позиция обаче казусът е, че ChatGPT прави неточности, тъй като е подготвен на голямо количество интернет данни, които включват всевъзможни отзиви и изказвания, даже спорни. Един бизнес не може да си разреши сходни неточности. Затова за фирмите е значимо да се концентрират върху персонализирани бизнес решения, които са подготвени единствено на това, което изисква клиента, тъй че да се избегне заплахата от изцяло неконтролируем отговор, каквато заплаха има да вземем за пример с ChatGPT. При създаването на подобен вид чатботове за бизнес цели нормално компаниите, които дават услугата, употребяват лична Machine Learning технология, която образоват единствено на данни, които са значими за клиента, с съответни термини.  Чатботовете за бизнес цели могат да дават отговор по доста по-обстойно, освен с текст като ChatGPT. Разполагат също с потребителски интерфейс, включващ бутони, видеа, картинки, уеб форми и тн. Допълнително сходни основани особено за дадена компания технологии работят с над 100 езика, в това число български.