Featured image for Ako strojové učenie mení výrobu čipov a fabrík

Ako strojové učenie mení výrobu čipov a fabrík

Moderná výroba sa láme na dve skupiny firiem: tie, ktoré vedia využiť dáta a umelú inteligenciu, a tie, ktoré budú o pár rokov bojovať len o prežitie. V polovodičovom priemysle je tento prechod extrémne viditeľný – bez AI dnes prakticky nie je možné udržať kvalitu, výkonnosť liniek ani konkurencieschopnosť.

V tomto článku sa pozrieme na to, ako strojové učenie vo výrobe polovodičov využíva výskumníčka Amina Mević – a čo z jej prístupu môže okamžite inšpirovať aj slovenské výrobné podniky, ktoré myslia vážne Priemysel 4.0, prediktívnu údržbu a pokročilú kontrolu kvality.

Článok je súčasťou série „AI pre Slovenské Výrobné Podniky: Priemysel 4.0“, v ktorej ukazujeme praktické príklady, ako môže umelá inteligencia priniesť reálnu hodnotu do fabrík.

Čo sa môžu slovenské fabriky naučiť z polovodičového priemyslu

Polovodičová výroba patrí medzi najkomplexnejšie a najpresnejšie priemyselné procesy na svete. Každá chybička stojí veľké peniaze. Práve preto je ideálnym „laboratóriom“ pre AI vo výrobe.

Výskum Aminy Mević sa sústreďuje na:

predikciu fyzikálnych vlastností kovových vrstiev pri nanášaní (physical vapor deposition),
využitie virtuálnej metrológie – teda odhadovania meraní bez reálneho fyzického merania,
vysvetliteľné strojové učenie, ktoré dokáže objasniť, prečo model urobil konkrétnu predikciu.

Pre slovenské podniky to nie je vzdialený sci‑fi svet. Rovnaké princípy sa dajú uplatniť v hutníctve, automotíve, plastikárskej výrobe, elektrotechnike, strojárstve či v potravinárstve.

Kto dokáže nahradiť časť fyzických meraní a testov virtuálnymi modelmi, získa rýchlejšiu spätnú väzbu, nižšie náklady a stabilnejší proces.

Čo je virtuálna metrológia a prečo je kľúčom k Priemyslu 4.0

Od fyzických meraní k digitálnym dvojčatám

V polovodičoch je meranie každého detailu extrémne drahé a časovo náročné. Preto sa používajú modely, ktoré z procesných dát odhadnú výsledné vlastnosti výrobku – hrúbku vrstvy, homogenitu, vodivosť a pod. Tento prístup sa volá virtuálna metrológia.

V praxi to znamená:

senzory a stroje zbierajú stovky parametrov (tlaky, teploty, časy, rýchlosti),
model strojového učenia sa naučí, ako tieto parametre súvisia s kvalitou výstupu,
pri každom novom cykle model rýchlo predpovie, či bude produkt v norme.

V klasickej výrobe toto často robíme manuálne – cez kontrolu kvality až na konci linky. Virtuálna metrológia prináša kontrolu kvality v reálnom čase, čo je základ pre digitálnu transformáciu a Priemysel 4.0.

Multi‑output modely: nie jedna, ale viacero vlastností naraz

Amina nepredpovedá len jednu veličinu, ale viacero vlastností kovových vrstiev súčasne – ide o tzv. multi‑output predikciu. V priemysle to môže znamenať napríklad:

súčasnú predikciu hrúbky, tvrdosti a drsnosti povrchu,
paralelný odhad spotreby energie, času cyklu a rizika poruchy,
kombináciu kvalitatívnych a kvantitatívnych ukazovateľov.

Pre podnik je to dôležité preto, že výroba je vždy kompromis – medzi kvalitou, rýchlosťou, nákladmi a životnosťou zariadenia. Multi‑output modely umožňujú tento kompromis lepšie riadiť.

Vysvetliteľné strojové učenie: AI, ktorej môže operátor veriť

Jedným z najzaujímavejších prvkov výskumu je dôraz na vysvetliteľnosť (explainable AI – XAI). V polovodičovej výrobe – rovnako ako v automobilke či oceliarni – je AI užitočná len vtedy, keď:

procesný inžinier rozumie, prečo model navrhuje zmenu,
operátor sa vie rozhodnúť, či modelu veriť,
manažment má istotu, že AI rozhodnutia sú v súlade s normami a reguláciami.

Amina preto vyvinula metódy, ktoré:

identifikujú najdôležitejšie vstupné premenné pre viac výstupov naraz,
podporujú výber senzorov a meraní, ktoré má zmysel sledovať,
pomáhajú inžinierom pochopiť súvislosti medzi procesom a kvalitou.

Čo to znamená pre slovenský podnik

Predstavme si typickú fabriku, ktorá má:

desiatky strojov, stovky senzorov,
rôzne PLC, historické databázy, excely,
tím technológov, ktorý „tuší“, čo s čím súvisí, ale nemá to presne kvantifikované.

Vysvetliteľné modely môžu priniesť:

zoznam TOP parametrov, ktoré najviac ovplyvňujú zmetkovitosť,
jasnú vizualizáciu, ako zmena nastavenia ovplyvní kvalitu či OEE,
argumenty pri rozhodovaní o investíciách – napríklad, ktoré senzory a merania sa oplatí doplniť.

To je obrovský krok od „čiernej skrinky“, ktorá len vydáva verdikt, k AI ako partnerovi technológa.

Od polovodičov k slovenskej fabrike: 4 praktické aplikácie

Na príklade výskumu v polovodičoch vidíme, kam smeruje moderná výroba. Ako tieto princípy preniesť do slovenského priemyslu?

1. Kontrola kvality v reálnom čase (virtual metrology)

Namiesto čakania na výsledky laboratórnych testov môže podnik:

zbierať procesné dáta (tlak, teplota, rýchlosť, vibrácie, prietoky),
natrénovať model, ktorý predpovedá, či bude výrobok v špecifikácii,
okamžite po cykle vidieť riziko zmetku a reagovať.

Výhody:

menej zmetkov a prepracovaní,
kratší feedback loop medzi problémom a zmenou nastavení,
lepšie využitie kapacity laboratórií na kritické analýzy.

2. Prediktívna údržba strojov

Amina plánuje pracovať aj s časovými radmi; to je kľúčové práve pre prediktívnu údržbu. Z historických dát je možné:

odhaliť vzory správania stroja pred poruchou,
určiť „zdravotný stav“ zariadenia v reálnom čase,
plánovať odstávky podľa skutočnej potreby, nie len podľa kalendára.

Pre slovenskú fabriku to znamená:

menej neplánovaných výpadkov,
dlhšiu životnosť kľúčových komponentov,
lepšiu dostupnosť náhradných dielov (plánované objednávky).

3. Optimalizácia receptúr a nastavení

Vo fyzikálnych procesoch – od povrchových úprav až po pekárenské linky – sa často pracuje s receptúrami a technologickými postupmi, ktoré sú zmesou skúseností a normy.

AI môže:

simulovať dopad zmeny parametrov bez rizika pre reálnu výrobu,
nájsť kombinácie nastavení, ktoré minimalizujú variabilitu,
podporiť proces „best practice“ naprieč linkami a zmenami.

Výskum, ktorý spája matematiku, fyziku a procesné inžinierstvo tak, ako ho robí Amina, je presne ten typ prístupu, ktorý potrebujú podniky, ak chcú získať udržateľnú konkurenčnú výhodu.

4. Zodpovedná a regulovaná AI vo výrobe

Európsky priemysel v roku 2025 rieši aj ďalšiu tému: reguláciu umelej inteligencie. Amina plánuje svoje metódy zosúladiť s princípmi EU AI Act – dôraz na bezpečnosť, transparentnosť a dohľad človeka.

Pre slovenské podniky je to dôležitý signál:

AI riešenia vo výrobe už nemôžu byť len „hračky IT oddelenia“,
pri dizajne systémov treba myslieť na auditovateľnosť, evidenciu rozhodnutí a dohľad,
vysvetliteľné modely a jasný proces zodpovednosti zjednodušia budúce kontroly a certifikácie.

Ako začať s AI vo výrobe: inšpirácia z doktorandského výskumu

Z príbehu Aminy Mević vyplýva ešte jeden dôležitý moment: úspešná AI vo fabrike je vždy tímová disciplína.

1. Prepojiť doménových expertov a dátových špecialistov

Amina pracuje ruka v ruke s inžiniermi z výroby. Podobný prístup odporúčame aj slovenským firmám:

vytvoriť spoločný tím technológov, údržby a dátových analytikov,
dopriať im priestor pochopiť proces do hĺbky (fyzika, chémia, technológia),
nastaviť formát spolupráce: pilotné projekty, pravidelné review, experimenty.

2. Začať malým, ale dobre ohraničeným pilotom

Namiesto veľkých a nejasných projektov „AI vo fabrike“ je oveľa efektívnejšie:

vybrať jeden konkrétny proces alebo stroj,
definovať jasný cieľ (napr. znížiť zmetkovitosť o 10 %),
zozbierať dostupné dáta a doplniť chýbajúce senzory,
vytvoriť prvý model a overiť ho v praxi,
až potom riešiť škálovanie na ďalšie linky.

3. Budovať interné kompetencie

Príbeh prechodu z teoretickej fyziky do AI, ktorý Amina opisuje, ukazuje, že talent sa dá nájsť aj interne. Vo vašej firme možno už dnes pracujú ľudia, ktorí:

majú silné matematické a technické zázemie,
rozumejú procesu z praxe,
potrebujú len šancu a podporu naučiť sa strojové učenie.

Investícia do ich rozvoja je často rýchlejšia a lacnejšia ako len nábor externých dátových vedcov bez znalosti výroby.

Záver: AI vo výrobe nie je budúcnosť – je to aktuálna konkurenčná výhoda

Polovodičový priemysel ukazuje, kam smeruje moderná výroba: virtuálna metrológia, vysvetliteľné modely, práca s časovými radmi a zodpovedná AI. Výskum Aminy Mević je ukážkou, že kombinácia fyziky, matematiky, inžinierstva a etiky nie je akademická hra, ale základ pre stabilnú, kvalitnú a efektívnu výrobu.

Pre slovenské výrobné podniky je teraz správny čas:

začať systematicky pracovať s dátami zo strojov,
otestovať prvé projekty prediktívnej údržby a virtuálnej metrológie,
vybudovať tím, ktorý prepojí know‑how z výroby s umelou inteligenciou.

Séria „AI pre Slovenské Výrobné Podniky: Priemysel 4.0“ má za cieľ pomôcť vám na tejto ceste. Otázka preto neznie, či sa do AI pustiť, ale kedy a v akej oblasti začnete ako prvej – práve tam totiž vznikne vaša najväčšia konkurenčná výhoda.