Pelupusan sisa di kilang besi berubah dengan AI
Berita mengenai syarikat keluli utama Korea, Kilang Besi Gwangyang, yang memperkenalkan sistem AI bernama “Waste GPT” menjadi perbualan hangat. Sistem ini dibina sebagai platform panduan bersepadu berasaskan kecerdasan buatan untuk mempercepatkan proses pelupusan sisa yang terhasil di dalam kilang. Pada pandangan pertama, anda mungkin fikir “ini cerita syarikat besar semata-mata”, tetapi sebenarnya kes ini mengandungi petua penting yang boleh diaplikasikan oleh PKS dalam penggunaan AI.
Saya sendiri pernah menggunakan AI untuk menganalisis dan menyusun semula semua e-mel, peraturan, dan undang-undang dalam rundingan undang-undang di Malaysia. Ketika itu, saya sedar bahawa AI benar-benar menunjukkan nilainya bukan dalam “tugas istimewa”, tetapi dalam “tugas harian yang rumit”. Kes Kilang Besi Gwangyang adalah contoh baik di mana AI digunakan untuk tugas pelupusan sisa yang membosankan dan sering bergantung pada individu tertentu.
Mengapa pelupusan sisa perlukan AI?
Pelupusan sisa di kilang atau premis perniagaan adalah tugas yang rumit dengan undang-undang, peraturan tempatan, dan peraturan dalaman yang saling berkait. Soalan seperti “Adakah sisa ini sisa industri atau sisa am?” atau “Siapa yang patut diupah untuk melupuskannya?” selalunya hanya diketahui oleh pekerja berpengalaman sebagai pengetahuan tersirat. Ini menjadi punca pergantungan pada individu, yang boleh menyebabkan gangguan operasi apabila pekerja tersebut bertukar atau bersara.
“Waste GPT” yang diperkenalkan oleh Kilang Besi Gwangyang adalah sistem yang membolehkan AI mempelajari pengetahuan khusus ini, supaya sesiapa sahaja boleh mendapatkan kaedah pelupusan yang betul dengan mudah. Di kilang besar seperti ini, jenis sisa yang dikendalikan sangat banyak. Sistem panduan bersepadu berasaskan AI adalah penyelesaian yang tepat.
Poin yang boleh diaplikasikan oleh PKS
Namun, ini bukan hanya cerita syarikat besar. Di kilang atau pejabat PKS, peraturan pengasingan sisa dan prosedur pelupusan juga sering bergantung pada individu tertentu. Contohnya, di kilang kecil dalam sektor pembuatan, tidak jarang pekerja perlu bertanya kepada pekerja berpengalaman setiap kali tentang “Bagaimana nak buang minyak buangan ini?”
Jika anda membina pangkalan pengetahuan dalaman menggunakan AI generatif untuk tugas sebegini, kesan yang sama seperti Kilang Besi Gwangyang boleh dicapai. Secara khusus, anda hanya perlu mencipta chatbot yang mempelajari manual pelupusan sisa dalaman dan undang-undang berkaitan menggunakan ChatGPT atau Claude. Dengan kos serendah beberapa ribu ringgit sebulan, halangan untuk memulakan adalah sangat rendah.
Reka bentuk urutan adalah kunci kejayaan
Bersama berita ini, satu lagi topik yang patut diberi perhatian ialah bahan mengenai “reka bentuk urutan” untuk membantu PKS menggunakan AI, yang dikeluarkan secara percuma. Bahan ini menekankan bahawa untuk berjaya dalam penggunaan AI, anda tidak boleh hanya memasang alat secara rambang, tetapi perlu menyusun proses perniagaan dan merancang urutan penggunaan AI.
Berdasarkan pengalaman saya membantu lebih 38 pelanggan dalam penggunaan IT, faktor kegagalan terbesar dalam penggunaan AI adalah “ketidakjelasan tujuan”. Idea “cuba-cuba pasang AI” selalunya berakhir dengan alat yang tidak digunakan dan ditinggalkan.
Dalam kes Kilang Besi Gwangyang, terdapat “masalah yang jelas” iaitu pelupusan sisa, dan sistem khusus “Waste GPT” diperkenalkan untuk menyelesaikannya. Jika urutan “masalah → penyelesaian” ini terbalik, penggunaan AI akan gagal.
Langkah-langkah penggunaan yang spesifik
Jadi, apakah urutan yang perlu diikuti oleh PKS untuk berjaya dalam penggunaan AI? Berdasarkan pengalaman saya, saya cadangkan langkah-langkah berikut:
Pertama, lakukan inventori proses perniagaan. Kenal pasti berapa banyak masa yang diambil untuk setiap tugas, dan tugas mana yang hanya boleh dilakukan oleh individu tertentu. Kedua, kenal pasti masalah yang boleh diselesaikan dengan AI. Tugas berasaskan pengetahuan yang bergantung pada individu, atau tugas yang boleh diputuskan berdasarkan peraturan, adalah keutamaan. Ketiga, buat prototaip dengan kos minimum dan uji keberkesanannya. Anda tidak perlu memasang sistem besar secara tiba-tiba.
Dengan mengikuti langkah-langkah ini, walaupun tanpa penggunaan AI berskala besar seperti Kilang Besi Gwangyang, anda masih boleh mencapai kesan yang mencukupi. Sebenarnya, dalam salah satu pelanggan saya, hanya dengan menggantikan respons soalan dalaman dengan chatbot AI, kami berjaya menjimatkan lebih 20 jam kerja sebulan.
Kos dan halangan penggunaan
Ramai pengurus perniagaan mungkin bimbang “kosnya beratus-ratus ribu ringgit” apabila mendengar tentang penggunaan AI. Namun, alat AI generatif masa kini boleh digunakan dengan kos yang sangat rendah. Pelan korporat ChatGPT bermula dari sekitar RM20 sebulan, dan Claude juga dalam lingkungan harga yang sama. Walaupun untuk mencipta chatbot tersuai, pelaburan awal sekitar beberapa ratus hingga beberapa ribu ringgit sudah memadai.
Untuk sistem yang lebih canggih seperti “Waste GPT” di Kilang Besi Gwangyang, sudah tentu pelaburan yang lebih besar diperlukan. Namun, di peringkat PKS, apa yang diperlukan selalunya bukan sistem besar sebegitu, tetapi “AI kecil” yang menyelesaikan soalan harian yang remeh.
Saya sendiri menggunakan AI untuk mempercepatkan operasi perniagaan saya, dengan kos sekitar RM210 sebulan, saya berjaya mencipta nilai setara kira-kira RM753,000 setahun. ROI ini adalah sekitar 2,989%. Penggunaan AI bukanlah “pelaburan besar”, tetapi boleh dimulakan dengan “penanaman benih kecil”.
Potensi aplikasi dalam perniagaan kontraktor
Dalam berita ini, nampaknya akan diadakan acara bertemakan penggunaan AI dalam perniagaan kontraktor. Syarikat kontraktor seperti ini adalah bidang yang sangat mendapat manfaat daripada penggunaan AI. Contohnya, penyediaan anggaran kos, pengurusan pelanggan, dan semakan peraturan undang-undang adalah tugas yang sering bergantung pada individu tertentu.
Kes Kilang Besi Gwangyang menunjukkan “corak” yang boleh diaplikasikan dalam penggunaan AI oleh PKS. Iaitu, pendekatan “mengajar AI pengetahuan tugas tertentu, dan menjadikannya pangkalan pengetahuan yang boleh digunakan oleh sesiapa sahaja”. Ini adalah kaedah yang boleh diamalkan oleh mana-mana syarikat, tanpa mengira industri.
Kesimpulan: Penggunaan AI bermula dengan “langkah kecil”, bukan “langkah besar”
Berita mengenai “Waste GPT” di Kilang Besi Gwangyang mungkin kelihatan seperti cerita dari dunia yang jauh. Namun, intipatinya adalah petua untuk menyelesaikan masalah yang dikongsi oleh semua syarikat: “berkongsi pengetahuan tugas yang bergantung pada individu melalui AI”.
Apa yang diperlukan untuk penggunaan AI bukanlah bajet besar atau pengetahuan khusus. Ia adalah keupayaan untuk melihat proses perniagaan syarikat dengan tenang, dan berfikir “tugas mana yang boleh diserahkan kepada AI”. Serta, mulakan dengan langkah kecil. Berdasarkan pengalaman saya, syarikat yang mengambil langkah pertama akan mengalami peningkatan pesat dalam penggunaan AI selepas itu.
Bagi mereka yang berfikir “AI untuk tugas pelupusan sisa yang membosankan?”, saya cadangkan anda meneliti semula “tugas yang membosankan tetapi penting” dalam syarikat anda. Di situlah terletaknya peluang terbesar untuk penggunaan AI.
コメント