Tuleviku töökohad on tööstuses olemas juba täna

Isesõitvad bussid jõuavad Tallinna tänavatele üsna varsti. Isesõitvate autodega läheb kindlasti veel aega. Tööstuses on aga ise tootvad tehased, omavahel koostööd tegevad robotid ja inimese eest otsustav tarkvara juba tänapäeval.

Robotite, kõikvõimalikku infot koguvate sensorite ja iseõppivate tarkvara algoritmide kasutuselevõtt tööstusettevõtetes loovad uusi põnevaid töökohti. Kompetentsikeskuse TSENTER juhi Kalev Kaarna sõnul võivad ametinimetused endiselt jääda vanamoodsaks (nt meister, liinioperaator, tootmisjuht), aga töö sisu võib olla juba täiesti ulmeline. Kalev toob portaalis Delfi Noorte hääl välja üheksa ametikohta, mis juba on tööstusettevõtetes olemas või kohe-kohe tekkimas.

  • Suurandmete juht — tööstusseadmed, erinevad sensorid ja tarkvara sisestused loovad juba praegu tohutu suure hulga andmeid. Suurandmed võimaldavad leida täiesti uusi seoseid ning esitada täiesti uusi küsimusi. Suurandmete juhi ülesanne on tagada, et kõigil ettevõtte töötajatel oleks reaalajas otsuste tegemiseks õige ja arusaadav info.
  • Tööstusrobotite programmeerija — kui Robotexil saab iga noor tänapäeval panna roboteid mööda joont sõitma või muud võistluslikku tegema, siis üks koht, kus sa täiskasvanuna robotitega „mängimise” eest suurt raha võid teeninda, on tööstus. Ka Eestis on näiteks mööbli või akende-uste tehaseid, kus on peale inimeste kasutusel robotid. Inimesed, kes suudavad roboteid programmeerida ja panna nutikalt vajalikke asju tegema, muutuvad järjest vajalikemateks.
  • 3D-mudelite katsetaja — ruumiline mõtlemine ja suutlikkus mudeldada tooteid 3D-maailmas on uute toodete arendamiseks järjest hädavajalikum oskus. Väga hinnatud on inimesed, kes suudavad 3D-mudelite loomisel arvestada ka tootmisvõimalustega ning katsetada uue toote toomist arvutis, enne kui päris tootmiseks läheb.
  • Pildituvastuse algoritmide õpetaja — Eesti saekaatrites ja puidutöötlemisettevõtetes on juba kasutusel 3D-skannerid ja pildituvastuse algoritmid, mis langetavad inimese eest otsuse, kuidas palk laudadeks lõigata või lauast oksakohti välja lõigata. Osa algoritme vajavad inimesest õpetaja abi, et muutuda targemaks ja teha paremaid otsuseid.
  • Tehisintellekti haldaja — Soome ettevõte Tieto määras üheks ettevõtte hääleõiguslikuks juhiks tehisintellekti nimega Alicia T. Tehisintellektid vajavad täna veel meeskonda, kes hoolitseksid selle eest, et algoritmidel oleksid õiged andmed ning need teeksid õigeid järeldusi.
  • Nutikate toodete arendaja — tänapäeva autotööstusettevõtted ei teeni enamikku oma tuludest mitte autode tootmiselt, vaid hoolduselt ja varuosadelt. Tuleviku tuluallikaid nähakse toodete järjest nutikamaks muutmises ja uute digitaalsete teenuste pakkumises (nt reaalajas autoosade kulumise jälgimine). Järjest rohkem on vaja inimesi, kes suudavad lisada toodetele nutikust, et tootjad saaksid pakkuda digitaalseid teenuseid.
  • Sensorvõrgustike arendaja — tootmisettevõtetes võetakse järjest enam kasutusele sensoreid, mis mõõdavad ja koguvad erinevaid kasulikke andmeid. Vaja on inimesi, kes suudavad selliseid sensorvõrgustikke luua ja hallata.
  • 3D-printimise ekspert — 3D-printimine jõuab järjest rohkem tööstusse, kus see tehnoloogia võimaldab kiirendada tootearendust. Tööstusettevõtetel on vaja 3D-printimise spetsialiste, kes oskavad teha kiiresti uute toodete prototüüpe.

 

Loe originaalartiklit portaalist Delfi Noore hääl

Jaga postitust:

3D-modelleerimine rajab tee tulevikku

Kuidas kasutada 3D-modelleerimist puidu- ja mööblitööstuses ning milliseid võimalusi pakub TSENTER? Kui on kahtlust, kas osaleda 8. novembril toimuval 3D-teemahommikul, siis loe ajakirjanik Indrek Sarapuu tehtud intervjuud TSENTRI arendusjuhi Mart Nilsoniga.

Mart Nilson on õppinud metsamajandust tollases EPA-s, praeguses Eesti Maaülikoolis. Pärast kõrgkooli lõpetamist tegi ta metsainstituudis neli aastat teadustööd, tegeledes puidu täiendava juurdekasvu arvutamismetoodika väljatöötamisega. Loodud metoodika abil on võimalik hinnata inimtegevuse mõju metsa kasvule. Hiljem asus ta end teostama ärivaldkonnas. „See oli uute võimaluste teke, mida enne ei olnud,” arvab Mart põhjuse olevat, miks ta just selle tee valis.

Tänase päeva oskusteni on Mart jõudnud täiesti ise õppides ja arenedes.

„Pean tunnistama, et 3D-alal võin lugeda end haritud amatööriks. Et saada professionaaliks, tuleb täielikult sellesse valdkonda süveneda.” Mart peab seda, millega ta tegelikult TSENTRIS tegeleb, tootearenduse osaks. 3D võimaldab tekitada arvutisse täpsete mõõtudega objektist mudeli, millega võib teha mida iganes, alates restaureerimisest ja tootearendusest virtuaaltuurideni välja.

Mööbli tootearenduses on praktiline kasutus 3D-l unikaalsete toodete ja käsitöö tiražeerimine ning edasiarendamine. „Toode skaneeritakse sisse, tehakse see arvutis masinaga toodetavaks, et teha sellest seeriatoode. Eriti hea on kasutada seda tehnoloogiat erinevate mittestandardsete pindade puhul. Katsu sa võtta vanaisa käsitsi valmistatud kiiktoolilt mõõdulindiga täpsed mõõdud,” naljatleb Mart. Kõiki elemente, mida esineb nii looduses kui mujal, on võimalik tehnoloogia abil suurendada ja vähendada, kasutada ornamentikas ja mujal. Tööstuses on oluline ka ruumi skaneerimine. Suur osa praegusi tootmishooneid on vanad, millest ei ole säilinud väga täpseid jooniseid, on ümber ja juurde ehitatud. Puuduvad selged plaanid. Skaneerimise abil on näiteks võimalik ilma lae alla ronimata saada kogu laealustest kommunikatsioonidest täpsed mõõtmed ning täielik pilt.

„Meie ruumiskanneri mõõteulatus algab 1,5 meetrist ja ulatub kuni kilomeetrini. Kõige n-ö magusam skaneerimise ala on ca 3 kuni 100 meetrit. Selles alas suudab skanner mõõta ja salvestada andmeid täpsusega +/- 1 mm. Töökaugus kuni 300 meetrini on enamjaolt probleemivaba, edasi aga sõltub väga palju õhu läbipaistvusest. Käsiskanneri töökaugus on 17 kuni 35 cm, selle eest pinnalugemise täpsus on +/- 0,1 mm. Sellega on võimalik ülitäpselt skaneerida väikeseid objekte. Kahe skanneri toimekuse liitmisel on võimalik skaneerida suuri objekte, millele on lisatud väikesed detailid. Seda saab edukalt kasutada restaureerimise ettevalmistustel. „Näiteks on antiiksel toolil üks lõvi alles, teine aga kadunud — siis saab võtta allesoleva pealt täpse koopia ja sellest teha CNC-le programmi, millega valmistatakse uus.”

Mart leiab, et ühel tavalisel ettevõtjal ei ole vajalik endale skannerit soetada. Igapäevane ülesannete tekkevõimalus skanneri jaoks on siiski väike. Kui aga selline ülesanne tekib, on skanner asendamatu ja tasub tellida meilt vastav teenus, leiab Mart.

TSENTRI skanneritele on leitud rakendusi arhitektuuriprojektides rekonstrueerimise ja restaureerimise osas – vanad müürid oli vaja taastada, selgeks teha, kas ja kui palju need viltu on. On ette tulnud ka üksikuid tootearendusi, kus on kasutatud skaneerimise tehnoloogiat — nt toolile oli vaja kanda peale CNC-ga ehk arvjuhitava freespingiga graveering. Veel võib olla ülesandeks teha mõnest kahjustunud detailist 3D-mudel ja selle kaudu detail taastada. Kindlasti on ka virtuaaltuurid täismudelite baasil tulevikuteema, kus algseks sisendiks saavad olema fotogrammeetria abil ehk fotode põhjal loodud mudelid, mis ei ole üldjuhul piisavalt täpsed. Siin saab skaneerimine ulatada oma „abistava kiire“.

Skaneerimise tulemusena luuakse ruumiline punktipilv ja tõelised oskused algavad sealt, kus algab punktipilve tõlgendamine mudeliks, jõudmaks lõpuks masintöötluse jaoks vajaliku vektorgraafikani. Selles vallas võiks Mardi sõnul olla turul tegutsemas rohkem spetsialiste. „See on see, mida me siin TSENTRIS arendame.”

Pilt: Indrek Sarapuu

Intervjuud saab lugeda ka novembrikuus ilmuvast TSENTRI ajalehest.

Osale 8. novembril 3D-modelleerimise teemahommikul

Jaga postitust: