— Murodbek, bugungi kunda aksariyat yoshlar IT, veb-dasturlash yoki quruq dasturiy ta’minot yaratish sohalariga intilayotgan bir paytda, siz jismoniy dunyo va mexanika muhandisligi yo‘nalishini tanladingiz. Nega aynan raqamlar bilan boshqariladigan moddiy dunyo?
— Bilasizmi, IT va dasturlash — bu kelajakning eng mukammal tillaridan biri, ammo bu til moddiy dunyo bilan jismoniy ko‘prik orqali bog‘lanmas ekan, uning amaliy samaradorligi faqat virtual ekran ichida cheklanib qolaveradi. Mening fikrimcha, zamonaviy Mashinasozlik sohasining go‘zalligi hamda uning global bozordagi strategik ahamiyati aynan uning o‘ta ko‘p qirraliligida yotadi. U o‘z ichiga kompyuter yordamida loyihalash, raqamli ishlab chiqarish, avtomatlashtirish va robototexnikani uzviy birlashtiradi. Men faqatgina kompyuter monitorida virtual kod yozishni istamasdim. Men yozgan kod moddiy dunyoda yirik zavod liniyasi, robot qo‘li yoki yuqori aniqlikdagi texnologik qurilma ko‘rinishida qanday harakatlanishini, uning jismoniy dunyodagi fizik va kinematik qonuniyatlarga qanday bo‘ysunishini boshqarishni, muammolarni real vaqt rejimida hal qilishni maqsad qilgan edim. Biz bugun To‘rtinchi sanoat inqilobi haqida gapirganda, ko‘pincha faqat mavhum algoritmlarni tasavvur qilamiz, biroq haqiqiy transformatsiya zavod ichidagi mikronlar va millisekundlar ustidan to‘liq nazorat o‘rnatilganda sodir bo‘ladi.
Sanoat korxonalarida har bir millisekund va xomashyoning har bir grammi korxonaning kunlik moliyaviy barqarorligini belgilaydi. Masalan, iqlim yechimlari bo‘yicha transmilliy gigant hisoblangan Copeland korporatsiyasining Rushville shahridagi ishlab chiqarish ob’ektida joriy etgan loyihamiz bunaqa yondashuvga yorqin misol bo‘la oladi. Biz u yerda NX CAM platformasidan foydalangan holda, yuqori aniqlikdagi CNC dastgohlarining asboblar harakatlanish trayektoriyasini butunlay avtomatlashtirdik. Bu esa detallarga ishlov berish vaqtini 33 foizga qisqartirishga va operatorlar tomonidan G-kodni qo‘lda tahrirlash kabi xavfli va ko‘p vaqt oladigan jarayonlarni 40 foizga kamaytirishga zamin yaratdi. Shu bilan birga, MATLAB dasturlash muhiti va ilg‘or LIFO materiallar oqimi strategiyasi asosida yirik xomashyo omborining logistik tuzilishini matematik modellashtirish orqali korxonaning inventar aniqligini 20 foizga oshirishga erishdik. Bu shuni ko‘rsatadiki, zamonaviy muhandis nafaqat temirni, balki ma’lumotlar oqimini ham boshqarishi shart. Sanoatda avtomatlashtirish faqat mexanik qismlarning harakatlanishi emas, balki axborot oqimining to‘g‘ri taqsimlanishidir.
— Robototexnika sohasidagi eng katta qiyinchiliklardan biri — robotlarning o‘z atrofini vizual idrok eta olmasligidir. Siz Corning Inc. kompaniyasida robotlashtirilgan manipulyatorlar va sun’iy intellekt integratsiyasi bo‘yicha qanday yechimlar yaratdingiz?
— Ha, an’anaviy robotlar faqat o‘ziga oldindan yozib berilgan qat’iy koordinatalar bo‘yicha harakatlanadi, atrof-muhit o‘zgarsa, ular xatoga yo‘l qo‘yadi. Dunyoning eng yirik optik tolali materiallar ishlab chiqaruvchisi hisoblangan Corning Inc. kompaniyasidagi faoliyatim davomida biz aynan robotlarga "ko‘z" va intellekt berish loyihasi ustida ishladik. Yuqori aniqlikdagi optik tolalarni liniyaga yuklash jarayonini avtomatlashtirish uchun men SLS 3D bosma texnologiyasi hamda yuqori aniqlikdagi mexanik ishlov berish orqali yangi maxsus moslama loyihalashtirdim, bu esa yuklash sikli vaqtini 60 foizga qisqartirdi. Ammo robot manipulyatorlari ob’ektlarni vizual aniqlay olishi uchun biz Python, OpenCV va TensorFlow kutubxonalariga tayanib, avtomatlashtirilgan kompyuter ko‘rishi (Computer vision) tizimini ishlab chiqdik. Mazkur intellektual tizim optik tolalarning joylashuv aniqligini 98 foizgacha bo‘lgan ko‘rsatkichda xatoliksiz aniqlab, inson omilidan kelib chiqadigan vizual tekshiruv nuqsonlarini butunlay bartaraf etdi.
— Bu tizimni mutaxassislar "yopiq siklli ishlab chiqarish" (Closed-loop manufacturing) deb ham atashadi. Bu tushunchaning mohiyati va og‘ir sanoat uchun afzalligi nimada?
— Yopiq siklli ishlab chiqarish — bu shunday tizimki, unda sifat nazorati datchiklaridan olinadigan metrologik ma’lumotlar to‘g‘ridan-to‘g‘ri dastgoh yoki robotning ish oqimiga integratsiya qilinadi. Ya’ni, robot yoki CNC dastgohi detalni qayta ishlash jarayonida mikron darajasidagi xatolikka yo‘l qo‘ysa, kompyuter ko‘rishi yoki CMM datchiklari buni zudlik bilan aniqlaydi va tizimning o‘zi inson aralashuvisiz, real vaqt rejimida keyingi harakat koordinatalariga o‘zgartirish kiritib, xatoni tuzatadi. Bu esa yaroqsiz mahsulotlar ishlab chiqarilishini nolga yaqinlashtiradi. Bugungi kunda jahon sanoatida aynan Edge AI, ya’ni bulutli serverlarga tayanmasdan, to‘g‘ridan-to‘g‘ri zavodning o‘zidagi lokal mikroprotsessorlarda ishlaydigan neyron tarmoqlari ommalashmoqda. Sanoat sharoitida ma’lumotlarni bulutga uzatish va u yerdan javob kutish katta vaqt yo‘qotilishiga olib keladi. Aynan mahalliy mikroprotsessorlarda ishlaydigan algoritmlar robotning mikrosekundlar ichida qaror qabul qilishini ta’minlaydi.
— Siz Janubiy Florida universitetidagi akademik tahsildan tashqari, Stanford va Michigan universitetlarining professional dasturlarini ham muvaffaqiyatli tamomladingiz. Ushbu global ta’lim markazlarining yondashuvida sizni eng ko‘p hayratlantirgan narsa nima bo‘ldi?
— Meni eng ko‘p hayratlantirgan va dunyoqarashimni o‘zgartirgan narsa — bu ta’limning o‘ta moslashuvchanligi va mutlaqo amaliy xarakterga egaligidir. U yerda muhandislik shunchaki murakkab formulalarni yodlash emas, balki krizis sharoitida tizimli muammolarga optimal texnik va iqtisodiy yechim topish san’ati sifatida o‘rgatiladi. Stanford va Michigan tizimi sizga nafaqat texnik algoritmlarni loyihalashni, balki ushbu loyihaning zavod miqyosidagi moliyaviy rentabelligini, materiallar logistikasini va ekologik barqarorligini bir butunlikda hisoblab chiqishni talab qiladi. Ya’ni, siz laboratoriyada yozgan har bir kod liniyasi ortida real biznes hisob-kitobi va ijtimoiy mas’uliyat turishini anglab yetasiz. Amerika oliy ta’lim tizimida akademik nazariya va korporativ amaliyot o‘rtasidagi chegara deyarli sezilmaydi, universitetda o‘rganilgan keyslar bevosita ertasi kuni zavod liniyasida qo‘llaniladi.
Zamonaviy muhandislik ekotizimida mutaxassislardan faqat bir yo‘nalishda chuqurlashish emas, balki tizimli fikrlash talab etiladi. Agar siz ishlab chiqayotgan mexanik konstruksiya yuqori aniqlikda bo‘lsa-yu, uni boshqaradigan dasturiy ta’minot sust ishlasa yoki aksincha, dastur mukammal bo‘lib, mexanik tizim yuklamani ko‘tara olmasa, loyiha muvaffaqiyatsizlikka uchraydi. Shuning uchun ham Stanford kabi ta’lim platformalarida mexatronika va intellektual boshqaruv tizimlari sinteziga alohida urg‘u beriladi. Global bozor bugun universal va sohalararo fikrlay oladigan mutaxassislarni qidirmoqda va bu raqobatda g‘olib bo‘lish uchun an’anaviy qarashlardan voz kechish kerak.
— Murodbek, kelajakdagi rejalaringiz va ushbu global muhandislik tajribasini mamlakatimiz ekotizimida qo‘llash imkoniyatlari haqida to‘xtalib o‘tsangiz.
— Mening maqsadim — xalqaro miqyosda, Amerikaning ilg‘or sanoat laboratoriyalari va korporatsiyalarida orttirgan amaliy tajribalarimni, kompyuter ko‘rishi, raqamli modellashtirish va avtomatlashtirish yechimlarini kelajakda O‘zbekiston ishlab chiqarish tarmoqlariga transfer qilishdir. Mamlakatimizda bugun sanoatni modernizatsiya qilish, ishlab chiqarish liniyalarining energiya va xomashyo samaradorligini oshirish, zavodlarda ma’lumotlarga asoslangan boshqaruv tizimlarini joriy etish o‘ta dolzarb masalaga aylanib bormoqda. Biz faqat xorijdan tayyor texnologiyalarni sotib olish bilan cheklanmasdan, o‘zimizning lokal sharoitlarimizga moslashtirilgan intellektual avtomatlashtirish algoritmlarini yaratishimiz shart. Sanoat jarayonlarini to‘liq raqamlashtirish orqali ishlab chiqarish xarajatlarini sezilarli darajada kamaytirish va milliy mahsulotlarimizning xalqaro bozordagi raqobatbardoshligini mutlaqo yangi bosqichga olib chiqish mumkin. Yangi avlod muhandislari sifatida biz global maydondagi eng ilg‘or tajribalarni o‘zlashtirgan holda, mamlakatimiz og‘ir sanoati va ishlab chiqarish ekotizimining innovatsion arxitekturasini qurishga o‘z hissamizni qo‘shishga tayyormiz.
Muallif: Sher-Ali Bo'riboyev
Комментарии