Kako AI preoblikuje odpravljanje napak v industriji: od kod do rešitve v nekaj sekundah

V industrijski proizvodnji še vedno ostaja ena največjih ovir: ko stroj sproži alarm, se delo ustavi.
Operater pogosto ne ve, kaj alarm pomeni, rešitve so zakopane v PDF dokumentaciji, strokovnjaki niso vedno dosegljivi, posledice pa so lahko drage:

• zastoji v proizvodnji,
• izguba materiala,
• zgrešeni roki,
• ponavljajoče napake,
• velika odvisnost od “tribal knowledge”.

V predstavitvi Alarm Handling LLM so te težave jasno opisane:

“Alarms give cryptic error codes that don’t explain what to do next. Operators lack immediate guidance and must search manuals or wait for experts… Fixes are inconsistent, leading to repeat incidents.”

Alarm_handling_LLM

V podjetju GibrA smo razvili sistem, ki ta problem rešuje na sodoben in zanesljiv način: fine-tunan AI model, ki napako razume, analizira dokumentacijo in operaterju poda jasen postopek za odpravo.

V nadaljevanju predstavljamo, kako deluje ta pristop — ter zakaj predstavlja prihodnost industrijske diagnostike.

1. Problem: od alarma do dejanske rešitve je predolga pot

Ko stroj sproži alarm, se pojavijo trije ključni problemi:

1. Koda napake ni jasna
   Večina alarmov je skopih in ne pove kaj je šlo narobe, in še manj kaj je treba narediti.
2. Znanje je razpršeno
   Dokumentacija je pogosto v PDF-ih, starih mapah ali različnih sistemih.
3. Strokovnjaki niso vedno na voljo
   Nočne izmenske ekipe so pogosto najbolj izpostavljene.

V predstavitvi je to odlično povzeto:

“In short: when a machine throws an error, the path from code to clear, correct, step-by-step action is slow and unreliable—stopping throughput and burning money.”

2. Naša rešitev: AI model, prilagojen industrijskim napakam

Razvili smo istem, ki temelji na:

• fine-tunanem Qwen3-8B modelu,
• parametrsko učinkoviti LoRA metodi,
• podatkih iz realnih strojev,
• strukturiranih navodilih in dokumentaciji,
• povratnih informacijah operaterjev.

Zasnova sistema omogoča, da model:

• razume kodo napake,
• poišče ustrezno dokumentacijo,
• analizira kontekst stroja,
• generira natančen postopek za odpravo,
• poda vizualne ali opisne korake,
• omogoča hitro reševanje napak brez zunanje pomoči.

‍

‍

‍

3. Kako poteka integracija AI sistema v proizvodnjo

Integracija ne pomeni samo “namesti model”.
Gre za celovit proces, ki poteka v štirih fazah:

FAZA 1 — Priprava podatkov in fine-tuning modela

Zberemo:

• alarmne kode strojev,
• celotno tehnično dokumentacijo,
• zgodovino primerov,
• postopke vzdrževanja.

Model pripravimo preko LoRA:

“Instead of updating all model parameters, LoRA adds small low-rank adapter matrices… specializing the model for our domain.”

Rezultat:
model razume napake, postopke in kontekst strojev.

FAZA 2 — Vmesnik na stroju: zajem signalov in alarmov

Na stroj integriramo naš modularni vmesnik, ki:

• bere napake v realnem času,
• zajema kontekst (stanja, senzorje, parametre),
• strukturira podatke za AI analizo.

FAZA 3 — Validacija navodil in simulacija

Model generira postopke, mi pa:

• simuliramo napake,
• primerjamo navodila z dejanskimi postopki,
• izvajamo iterativno učenje.

Rezultat:
zanesljiva, varna in preverjena navodila.

FAZA 4 — Zagon v proizvodnji in učenje na podlagi povratnih informacij

Operater dobi navodila takoj.
AI se skozi delovanje stalno izboljšuje:

• beleži uspešnost postopkov,
• optimizira rešitve,
• posodablja vzorce diagnostičnih odločitev.

Model sčasoma postane vedno bolj natančen, hitrejši in uporaben.

‍

4. Tehnologija v ozadju: Qwen3-8B + LoRA

Model Qwen3-8B je bil izbran zaradi:

• močnega razmerja med zmogljivostjo in hitrostjo,
• odprtokodne licence (ključna za industrijske projekte),
• odličnih rezultatov pri razumevanju tehničnih opisov.

Predstavitev dodaja:

“Qwen3 is a family of large language models developed by Alibaba Cloud…
The 8B version provides a strong balance between reasoning power and efficiency.”

Alarm_handling_LLM

LoRA metodologija omogoča:

• hitro prilagoditev modela,
• nizko porabo virov,
• ohranitev splošnih sposobnosti modela.

To pomeni, da model postane specialist za napake vaših strojev.

5. Prihodnost: kaj pripravljamo naprej

V dokumentu so izpostavljene naslednje nadgradnje:

Kontinuirano učenje

Model bo avtomatsko izboljševal postopke na podlagi uspešnosti.

Časovni in kontekstualni vzorci

Sposobnost zaznavanja ponavljajočih napak.

Multimodalna diagnostika

Povezava AI-ja s kamerami in senzorji.

Primer:
kamera ob alarmu zajame sliko — AI analizira vidno stanje, kar dopolni tekstovni alarm.

Generalizacija med stroji

Modeli, ki delujejo na različnih robotih, CNC strojih ali linijah.

To je ključni korak k pravi tovarni prihodnosti.

6. Zaključek: AI, ki operaterjem vrne moč in podjetjem čas

Sistem AI za odpravljanje napak omogoča:

• hitrejšo odzivnost,
• manj zastojev,
• manj klicev “ekspertov”,
• standardizirane postopke,
• učenje na realnih podatkih,
• 24/7 podporo operaterjem.

Rezultat:
Proizvodnja teče. Napake se odpravljajo hitro. Znanje ostane v podjetju.

To ni prihodnost — to je tehnologija, ki jo v GibrA že razvijamo danes.

‍

‍