AI dla produkcji
Przygotuj się na wdrożenie narzędzi AI w fabryce dzięki interfejsowi "push" i przygotowaniu danych.
- Rosnąca rola sztucznej inteligencji w przemyśle: Producenci, początkowo powolni w przyjmowaniu technologii cyfrowych, obecnie dostrzegają potencjał sztucznej inteligencji w obniżaniu kosztów, zwiększaniu wydajności i ulepszaniu produktów.
- Sztuczna inteligencja jako priorytet na poziomie zarządu: Pojawienie się narzędzi takich jak ChatGPT sprawiło, że sztuczna inteligencja stała się priorytetem dla kadry zarządzającej w branży produkcyjnej. Firmy konsultingowe, takie jak EY, zgłaszają wzrost liczby zapytań od klientów z branży produkcyjnej dotyczących wdrażania sztucznej inteligencji.
- Strategia AI powiązana z celami biznesowymi: Eksperci zalecają dostosowanie strategii wdrażania sztucznej inteligencji do ogólnych strategii cyfrowych i biznesowych firmy, zapewniając, że każdy przypadek użycia ma jasne uzasadnienie biznesowe.
- Bądź gotowy na sztuczną inteligencję.
Interfejs push od ANT Solutionsma kluczowe znaczenie dla dostarczania danych w czasie rzeczywistym do usług AI. Aby zmaksymalizować potencjał sztucznej inteligencji w przemyśle, konieczne jest skupienie się na wydajnym gromadzeniu, przygotowywaniu i przechowywaniu danych w systemach przemysłowych.
Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) - definicje i różnice
Sztuczna inteligencja to szerokie pojęcie opisujące systemy zaprojektowane do wykonywania zadań bez wyraźnych instrukcji programistycznych. Oznacza to, że zamiast programować sztuczną inteligencję krok po kroku, tworzone są ramy, które pozwalają jej uczyć się samodzielnie na podstawie danych wejściowych i informacji zwrotnych. Celem sztucznej inteligencji jest tworzenie modeli, które mogą rozwiązywać problemy i podejmować decyzje podobnie jak ludzie.
Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) to wyspecjalizowana gałąź sztucznej inteligencji skupiająca się na tworzeniu nowych treści, takich jak tekst, obrazy, dźwięk i inne, w oparciu o dane, na których została przeszkolona. W przeciwieństwie do tradycyjnej sztucznej inteligencji, która może koncentrować się na analizowaniu lub przewidywaniu danych, generatywna sztuczna inteligencja aktywnie wytwarza oryginalne wyniki, które mogą naśladować ludzką kreatywność. Przykłady GenAI obejmują modele językowe, takie jak GPT, generatory obrazów, takie jak DALL-E, i narzędzia do komponowania muzyki. Głównym celem GenAI jest generowanie treści, które są nie tylko spójne i kontekstowo istotne, ale także innowacyjne i kreatywne. GenAI opiera się na technice algorytmicznej Large Language Model (LLM).
ML (Machine Learning) to podzbiór sztucznej inteligencji, który koncentruje się na algorytmach uczących się na podstawie danych wejściowych i informacji zwrotnych w celu poprawy ich wydajności. W ML algorytmy te otrzymują dane wejściowe i informacje zwrotne, a następnie dostosowują swoje parametry (wagi i odchylenia), aby lepiej wykonywać dane zadanie.
Różnica między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym:
Zakres
Sztuczna inteligencja to szersze pojęcie, które obejmuje różne techniki, w tym ML i GenAI. GenAI to wyspecjalizowana sztuczna inteligencja, która koncentruje się na generowaniu nowych treści.
Metoda działania
Sztuczna inteligencja może działać w oparciu o różne zasady, podczas gdy uczenie maszynowe koncentruje się na algorytmach, które uczą się na podstawie danych. GenAI wykorzystuje zaawansowane techniki ML, takie jak głębokie uczenie się, do tworzenia nowych treści w oparciu o wyuczone wzorce danych.
Cel
AI i GenAI mają na celu stworzenie systemów, które naśladują ludzką inteligencję i kreatywność, podczas gdy ML koncentruje się na opracowywaniu systemów, które uczą się i poprawiają swoją wydajność na podstawie danych.
Generatywna sztuczna inteligencja przekształca branżę produkcyjną, oferując innowacyjne rozwiązania dla długotrwałych wyzwań. Przewiduje się, że do 2033 r. przyniesie ona $10,5 mld dodatkowych przychodów, co oznacza, że jej wpływ będzie zarówno znaczący, jak i dalekosiężny.
Kluczowe zastosowania obejmują szybką identyfikację problemów produkcyjnych, szybsze tworzenie instrukcji roboczych i zwiększone możliwości kodowania dla personelu. Według McKinsey, potencjał GenAI rozciąga się na optymalizację planowania, poprawę wydajności poprzez predykcyjną analizę przyczyn źródłowych i usprawnienie dostaw dzięki komunikacji z klientami opartej na sztucznej inteligencji. W połączeniu z technologiami takimi jak cyfrowe bliźniaki, GenAI może przyspieszyć projektowanie magazynów i scenariuszy produkcyjnych.
Choć sektor produkcyjny wciąż znajduje się na wczesnym etapie rozwoju, stale wdraża narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, szczególnie w operacjach zaplecza, ponieważ udowadniają one swoją wartość w zwiększaniu wydajności i wspieraniu transformacji cyfrowej.
Skalowanie tradycyjnego uczenia maszynowego
Tradycyjne modele uczenia maszynowego, takie jak widzenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego oparte na grafach, skalują się. Wraz ze wzrostem zwrotu z inwestycji w narzędzia sztucznej inteligencji, dojrzewaniem technologii i przyspieszeniem strategii transformacji cyfrowej, modele te są coraz częściej wdrażane w back-endowych i operacyjnych przypadkach użycia.
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w fabryce: Zwiększenie produkcji
Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) oferują wiele możliwości zwiększenia produkcji w fabryce. Oto kilka przykładów:
Optymalizacja linii montażowej
- Algorytmy ML mogą analizować dane historyczne i dane z czujników w czasie rzeczywistym w celu optymalizacji przepływu pracy na linii montażowej.
- Sztuczna inteligencja może identyfikować i korygować błędy, a także przewidywać potencjalne awarie.
- Inteligentna automatyzacja pozwala dostosować parametry produkcji do wahań popytu, zmniejszając ilość odpadów i optymalizując wykorzystanie zasobów.
Przykład: Volkswagen wykorzystuje rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji do optymalizacji linii montażowych, zwiększając wydajność i jakość produkcji.
Prognozowanie popytu
- Sztuczna inteligencja analizuje historyczne dane sprzedaży, trendy rynkowe i czynniki zewnętrzne, aby dokładnie przewidywać wahania popytu.
- Pozwala to producentom na dostosowanie produkcji, minimalizując ryzyko braku zapasów lub ich nadmiaru.
Przykład: Producent odzieży może wykorzystać sztuczną inteligencję do analizy trendów w mediach społecznościowych, prognoz pogody i preferencji klientów, aby dokładnie przewidzieć popyt na różne produkty.
Zarządzanie zapasami
- Algorytmy ML analizują dane historyczne, bieżące poziomy zapasów i trendy rynkowe, aby dokładnie prognozować wzorce popytu.
- Umożliwia to optymalizację poziomów zapasów, zmniejszenie kosztów magazynowania i zapewnienie dostępności produktów.
Przykład: Producent części samochodowych może wykorzystać modele ML do prognozowania popytu na części zamienne, co pozwala mu zoptymalizować poziomy zapasów i obniżyć koszty.
Konserwacja predykcyjna
- Sztuczna inteligencja analizuje dane z czujników i maszyn, aby przewidywać awarie i ustalać optymalne harmonogramy konserwacji.
- Pomaga to zminimalizować przestoje i zapewnia dostępność zasobów i części zamiennych do szybkich napraw.
Przykład: Firmy takie jak Pepsi i Colgate wykorzystują technologię opracowaną przez startup Augury do wykrywania problemów z maszynami produkcyjnymi, zanim doprowadzą one do awarii.
Coboty (agenci)
- Roboty współpracujące (coboty) zwiększają produktywność poprzez współpracę z operatorami.
- Wykorzystują one sztuczną inteligencję do nawigacji i identyfikacji obiektów w centrach realizacji zamówień, usprawniając procesy kompletacji i pakowania.
- GenAI można wykorzystać do podsumowania codziennych zadań dla operatorów.
Przykład: Coboty Amazona wykorzystują ML do przyspieszenia realizacji zamówień i usprawnienia logistyki.
Automatyzacja dokumentów
- Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są wykorzystywane do automatyzacji procesów opartych na dokumentach papierowych, takich jak zamówienia zakupu, faktury i raporty kontroli jakości.
- Inteligentne boty z funkcjami GenAI mogą automatycznie wyodrębniać dane z dokumentów, klasyfikować i kategoryzować informacje, a następnie wprowadzać je do odpowiednich systemów.
Przykład: Whirlpool wykorzystuje RPA do automatyzacji procesów produkcyjnych, w tym zadań na linii montażowej i obsługi materiałów.
Zwiększanie wydajności pracowników
- AI i ML mogą zautomatyzować wiele ręcznych zadań, uwalniając pracowników od żmudnej pracy i pozwalając im skupić się na zadaniach o wyższej wartości.
- Narzędzia AI mogą pomóc pracownikom szybciej i łatwiej znajdować potrzebne informacje, analizować dane i podejmować decyzje.
Przykład: Sztuczna inteligencja może wspierać procesy planowania finansowego, planowania popytu i planowania MRP, zmniejszając ryzyko błędów ludzkich i zwiększając wydajność.
Robotyka
- Roboty produkcyjne, wykorzystujące sztuczną inteligencję, mogą uczyć się i ulepszać swoje zadania bez konieczności programowania każdego kroku.
- Samodzielnie identyfikują problemy i optymalizują procesy produkcyjne.
Przykład: Roboty spawalnicze oparte na sztucznej inteligencji analizują punkty spawania i dostosowują swoje działania w celu poprawy jakości.
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe oferują wiele możliwości zwiększenia produkcji w fabryce. Od optymalizacji procesów po automatyzację zadań i usprawnienie pracy ludzkiej, technologie te mogą przynieść producentom znaczące korzyści.
Pięć przypadków użycia GenAI od Google
Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje branżę produkcyjną, stawiając czoła wyzwaniom takim jak niedobory siły roboczej i zakłócenia w łańcuchu dostaw. Google podkreśla pięć kluczowych zastosowań: monitorowanie zdarzeń maszynowych, automatyzacja obsługi klienta, usprawnienie wyszukiwania i syntezy dokumentów, usprawnienie wyszukiwania katalogów produktów i optymalizacja operacji łańcucha dostaw. Te przypadki użycia pokazują, w jaki sposób GenAI może zwiększyć wydajność i przekształcić procesy przemysłowe.
Wyzwania związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji w przemyśle
-
- Jakość danych: Jak w każdym sektorze, lepsze zarządzanie danymi ma kluczowe znaczenie dla zasilania sztucznej inteligencji i wzmacniania pozycji zespołów. Sztuczna inteligencja wymaga terabajtów danych z różnych źródeł, w tym systemów korporacyjnych, czujników maszynowych, infrastruktury łączności i ludzkich operatorów. Wiodące firmy w zakresie wdrażania sztucznej inteligencji inwestują w budowanie solidnych fundamentów danych, co daje im przewagę konkurencyjną.
-
- Ryzyko operacyjne: Reece Hayden z ABI Research podkreśla ryzyko operacyjne jako największe wyzwanie dla sztucznej inteligencji w przemyśle, zwłaszcza sztucznej inteligencji generatywnej. Operacje produkcyjne mają krytyczne znaczenie, wymagając dokładności, niezawodności, bezpieczeństwa, prywatności, dostępności i małych opóźnień. Modele generatywnej sztucznej inteligencji są wciąż niedojrzałe, uogólnione i mają ograniczoną dokładność, przez co nie nadają się do wielu zastosowań. Ich rozmiar i zapotrzebowanie na pamięć również sprawiają, że wdrożenie na brzegu sieci jest trudne, choć Hayden przewiduje ostateczne skalowanie GenAI dla aplikacji brzegowych.
Bądź gotowy na AI - czas przygotować dane.
Systemy AI/ML są znacznie mniej wydajne, gdy lub w niektórych przypadkach nie mogą odczytać nieustrukturyzowanych danych, które są przesyłane do systemu. Dlatego wiele firm najpierw czyści i przygotowuje dane, aby pobrać je do hurtowni danych. Są to ogromne bazy danych, w których wszystkie dane są sortowane i odczytywane przez algorytmy uczenia maszynowego. Jak to zrobić w pierwszej kolejności?
"Push Interface" dla danych i sztucznej inteligencji w przemyśle
A "interfejs push" umożliwiający transmisję danych do wybranych usług AI to system, który aktywnie wysyła dane do usług opartych na sztucznej inteligencji, zamiast czekać na żądania od tych usług.
Na przykład system monitorowania maszyn w fabryce. Czujniki na maszynach zbierają dane operacyjne, a interfejs push automatycznie przesyła te dane do platformy AI. Sztuczna inteligencja analizuje je w czasie rzeczywistym, aby wykryć potencjalne awarie i zapobiec przestojom.
Pozyskiwanie, przygotowywanie i magazynowanie danych w kontekście sztucznej inteligencji
W produkcji i zastosowaniach AI procesy pozyskiwania, przygotowywania i przechowywania danych mają kluczowe znaczenie dla sukcesu. Kroki te opisano w następujący sposób:
1. Pozyskiwanie danych:
- Różne źródła: Dane fabryczne pochodzą z różnych źródeł, takich jak maszyny, czujniki, systemy ERP, PLM i systemy kontroli jakości.
- Integracja systemu: Połączenie tych systemów jest niezbędne do uzyskania kompleksowego widoku operacji.
- Metody integracji: Typowe metody obejmują ETL (Extract, Transform, Load), ELT (Extract, Load, Transform), wirtualizację danych i CDC (Change Data Capture).
2. Przygotowanie danych:
- Surowe dane: Dane zebrane z różnych źródeł są często surowe i nieustrukturyzowane.
- Etapy przygotowania: Proces przygotowania obejmuje ocenę jakości danych, ich czyszczenie, wzbogacanie i przekształcanie.
- Czyszczenie danych: Usuwanie błędów, standaryzacja formatów i eliminacja duplikatów.
- Wzbogacanie danych: Dodawanie informacji kontekstowych w celu zwiększenia wartości danych.
- Transformacja danych: Konwersja danych do formatu odpowiedniego do analizy, np. agregacja, normalizacja i tworzenie nowych zmiennych.
3. Hurtownie danych:
- Centralne repozytorium: Hurtownia danych służy jako scentralizowane miejsce przechowywania ustrukturyzowanych danych produkcyjnych, takich jak wskaźniki produkcji, wydajność sprzętu i poziomy zapasów.
- Rozwiązania w chmurze: Rozwiązania oparte na chmurze, takie jak Snowflake, są popularne, oferując skalowalność i elastyczność w zarządzaniu dużymi zbiorami danych.
- Jezioro danych: Często dane są najpierw gromadzone w "jeziorze danych", gdzie przechodzą wstępne przygotowanie przed przeniesieniem do hurtowni danych.
Przeczytaj, jak zarządzać parami danych, aby korzystać z nich za pomocą narzędzi AI, dzięki serii artykułów na temat Enterprise Data Platform. Manufacturing Data Analytics - Uwolnienie informacji dzięki platformie danych przedsiębiorstwa
Najważniejsze informacje
Sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał, aby przekształcić przemysł, oferując korzyści, takie jak zwiększona wydajność, lepsza jakość produktów i bardziej efektywne zarządzanie łańcuchem dostaw. Wyzwania, takie jak zapewnienie jakości danych i zarządzanie ryzykiem operacyjnym, pozostają jednak znaczące. Pomimo tych przeszkód, sztuczna inteligencja jest kluczową technologią dla przyszłości produkcji, a jej pierwsi użytkownicy mogą zyskać znaczną przewagę konkurencyjną.
Przygotuj się przed wdrożeniem sztucznej inteligencji w swojej fabryce. Interfejs push odgrywa kluczową rolę w dostarczaniu danych w czasie rzeczywistym do usług AI. Aby w pełni wykorzystać sztuczną inteligencję w przemyśle, niezbędne jest skuteczne pozyskiwanie, przygotowywanie i przechowywanie danych.
Hurtownie danych i jeziora danych są istotnymi elementami infrastruktury danych przedsiębiorstwa, a ich znaczenie będzie rosło wraz z rozwojem aplikacji AI w produkcji.
Porozmawiajmy o sztucznej inteligencji
Kontakt z naszym ekspertem
Więcej informacji
Manufacturing Data Analytics - Uwolnienie informacji dzięki platformie danych przedsiębiorstwa
Analiza danych produkcyjnych: Odblokowanie wglądu dzięki platformie danych przedsiębiorstwa Produkcja przechodzi cyfrową transformację, napędzaną przez ogromne ilości danych generowanych w całym przedsiębiorstwie.
Metody integracji i przygotowywania danych w warunkach fabrycznych
W sektorze produkcyjnym dane są generowane z wielu źródeł, w tym z urządzeń produkcyjnych, czujników, systemów ERP i kontroli jakości.
Hurtownia danych a jezioro danych - jakie są różnice?
Jeziora danych i hurtownie danych: Kamienie węgielne nowoczesnej produkcji Przemysł produkcyjny przechodzi rewolucję danych. Wraz z postępem technologicznym, fabryki generują bezprecedensowe ilości danych.
