"Üks selle töö ajend oligi, et kui vaadata Euroopas ja maailmas ringi, siis me oleme digiriigi seisukohalt väga eesrindlikud. Kui aga vaadata tööstust, siis seal meie tulemused kahjuks nii head ei ole," ütleb Tavo Kangru. Eesrindlikkuse all peab ta silmas Tööstus 4.0 tehnoloogiaid ehk näiteks asjade internetti, seadmete kiiret ühilduvust, pilvelahendusi, tehisintellekti, virtuaalrealsust, aga ka tööstusroboteid.

Enne kui üks ettevõte hakkab looma robotiseeritud töökohta, tuleb Kangru sõnul hinnata, kas ja kuidas loodav töökoht end ära tasub. Paraku napib ettevõtetes sageli inimesi, kel oleks oskust ja aega sedasorti hinnanguid teha. Seega lõigi Kangru oma doktoritöös tehisintellektipõhise lahenduse, mis hindab ettevõtte vajadusi ja pakub välja just selle ettevõtte jaoks kõige tõhusama robottöökoha loomise viisi. 

Esialgu on lahendus mõeldud eeskätt teadusasutustele, kuid lahendust edasi arendades võiks see värske doktori sõnul jõuda ka tööstusesse laiemalt.

Masinõppega masinaid hinnates

"Ma proovisin oma töös ettevõtete probleemide lahendamiseks kõigepealt leida kõige mõistlikumad tööriistad, mis on praegusel juhul juba olemas," kirjeldab Tavo Kangru oma lahenduse valmimist. Seejärel püüdis ta hinnata, kui tõhusad oleks need tööriistad kindla ettevõtte jaoks. Sealt edasi lõi Kangru tehisintellektipõhise otsustusprotsessi, mis ettevõtte ja tööriistade kohta teadaoleva info põhjal annab ettevõttele vastuse, kas ja kuidas see võiks robotid tööle panna.

"Me kasutasime masinõppe või nii-öelda masinotsustuse mehhanisme," kirjeldab värske doktor.  "See võib olla süsteem, mida isegi ettevõte, kes igapäevaselt robotiseerimisega ei tegele, suudab kasutada, ja mis annab algselt laiemad suunad kätte." Esmaste juhiste järel pakub süsteem ettevõttele juba kitsamaid soovitusi ja lõpuks suunaks see iga ettevõtte juurde appi mõne asjatundja. 

Kangru sõnul on lahendus küll alles arendusjärgus, kuid tulevikus võiks masinõpe üha rohkemate kogemuste pinnalt just äsja kirjeldatud moel toimida. "Ma arvan, et tõsisem proov või katsetamine hakkab alles nüüd pihta," tõdeb ta.

Samas nendib ta, et isegi kui lahendus masinõppe toel ühel päeval hästi toimivaks süsteemiks areneb, on tegu siiski vaid mudeliga ehk päriselu võib alati ootamatuks kujuneda. "Näiteks COVID-i situatsioon näitas väga hästi, et meil oli mitmeid mudeleid, mis andsid erinevaid prognoose, aga elu läks hoopis teistmoodi," võrdleb ta.

Eesti eripärad

Tavo Kangru sõnul ajendas teda just sellist doktoritööd tegema tõsiasi, et Eesti tööstus vajab maailma suurtele tegijatele järelejõudmiseks lisatõuget. "Soomest oleme siin päris omajagu maas, võib-olla isegi kümme korda," märgib ta.

Kuigi Eestis leidub põhjanaabriga võrreldes tööstusroboteid hõredamalt, on meil mõnes valdkonnas Kangru sõnul pilt väga hea. "Näiteks on meil robotiseerimine hästi läinud käima keevitusvaldkonnas," sõnab ta. "Seda on täiesti fantastiline vaadata: käid tehastes ringi ja seal see rakendatavus on päris suur." Keevitusrobotite edu taga näeb Kangru nutikalt toodetud standardiseeritud roboteid, mida iga ettevõte saab oma vajaduste järgi seadistada. Teisisõnu, roboti kasuks otsustaval ettevõttel on oma valikus keskmisest suurem kindlus.

Tulles tagasi muu maailma juurde, on värske doktori sõnul levinud ka tööpinke teenindavad robotid. Eestis pole selliseid lahendusi laialdaselt kasutusele võetud. "Võib-olla meie partiide suurus on väike ja korratavus madal ehk kasu robotiseerimisest võib-olla ei ole kõige optimaalsem," tõdeb ta.   

Ühe Eesti omapärana nimetab Kangru riigi väiksust ehk sama valdkonna ettevõtjad tunnevad siin üksteist hästi. Kuna robottöökoha loomine on riskirohke investeering, heidavad meie ettevõtted pilke konkurentide käekäigule. "See oli kihvt, et kui kusagil samalaadsel tootmisel see tootmisüksus õigustas ennast, siis teised julgesid järgi investeerida," kirjeldab Kangru. "Niisiis teadmine on Eestis olemas: teine on küll konkurent, aga kui mul viimane häda käes on, siis saan temaga kaubale ja saan abi."

Kompetentsikeskused tulevad appi

Tavo Kangrut huvitas, miks on Eestil kõik just nõnda läinud. "Siin kindlasti ei ole kogu viga ainult ettevõtjatel, et nad ei ole suutnud rakendada roboteid," ütleb ta, kuid tõdeb, et kohati pole ettevõtetes sel teemal pädevaid inimesi. Isegi kui inimesed on, ei pruugi robottöökoha loomiseks eraldatud investeering siiski õigesse kohta jõuda. Uurija sõnul tuleb Eesti mahajäämuse põhjuseid vaadata suurema komplektina, mitte eraldi.

"Ettevõtjal on raske leida, kelle poole pöörduda spetsiifilise probleemiga: töökoht on võimalik ära robotiseerida, aga siin on vaja teha näiteks mingit arendustööd," nimetab Kangru üht põhjust.

Ta soovitab sel juhul ettevõtetel pöörduda kõrgkoolide poole. "Tallinna Tehnikakõrgkoolis ja Tallinna Tehnikaülikoolis saab näiteks mõned katsetused ära teha ja sealt minna kindlalt edasi. Siis on ettevõttel ka julgem teha finantseeringut või investeeringut," ütleb uurija ja lisab, et keevitusvaldkonnas on kõrgkoolis tehtud katsetest juba suurt abi olnud.

Kangru on enda sõnul käinud ka ettevõtetes, kus on oma jõududega püütud tulevase robottöökoha jaoks kuhugi maani ettevalmistusi teha. Sellised ettevõtted takerduvad sageli inimeste puudusesse. "Ettevõte peab ikkagi eelkõige raha teenima või oma põhiprotsessi tegema. Kui robot-tootmisüksuse arendamine ei ole põhiprotsess, siis see võib soiku jääda," ütleb värske doktor.

"Kõige tähtsam ongi see, et sul peab olema endal mingi osa arendustiimi olemas. Niisugused võtmeisikud, kes suudavad arendust teostada ja juhtida," paneb ta ettevõtjatele südamele.

Veel on paljud ettevõtted tekitanud Kangru sõnul endale ette võltsbarjääri, arvates, et 4.0 tehnoloogiad ühes robotiseerimisega nendesse ei puutu. Samas tuli uuringus välja, et sageli pole sellisel ettevõttel vajagi midagi ressursimahukalt muuta. Kasumlikkuse tõusuks piisab näiteks mõnest uuemast lähenemisest, kuidas kasutada olemasolevat tarkvara tõhusamalt.

"Igas ettevõttes peaks olema lühem ja pikem tulevikuvisioon," soovitab Kangru siinkohal. "Võiks vaadata kaugemasse tulevikku, ilma hirmuta, et 4.0 või mõni uus tehnoloogia ei käi minu kohta."

Kas see tähendab, et robotid ikkagi võtavad inimeselt töö ära? "Ma pigem ütlen nii, et inimesed peaksid tahtma osa töid robotitele üle anda," muigab Kangru. Ta lisab siiski, et ükski tark süsteem pole veel nii kaugel, et see suudaks inimese täielikult asendada. "Tehnoloogiad nagu tootmise digitaliseerimine, robotiseerimine ja koostöörobotite rakendamine ei ole tühja koha pealt tekkinud. Nad on juba tegelikult ennast mingil määral õigustanud ehk miks mitte neid kasutada," sõnab värske doktor.

Mehaanika ja tööstustehnika instituudi doktorant Tavo Kangru kaitses doktoritöö "Development of Intelligent Manufacturing Cell Structure for SME Digital Manufacturing Hub" ("Intelligentse robot-tootmise struktuuri arendus väike- ja keskmise suurusega ettevõtete digitaalsete töökohtade tarbeks") 29. jaanuaril Tallinna Tehnikaülikoolis. Tööd juhendasid professor Tauno Otto ja professor Jüri Riives.