Az iparágban a generatív mesterséges intelligencia (AI) körüli hype -vel úgy tűnik, hogy szinte minden nap új szószó jelenik meg. Mi a legújabb szószó? Az "ipari AI ügynök" kifejezés, más néven ipari AI ügynök, szinte nincs szabványos meghatározása az ipari világban, de a meghatározás közel van: az ipari AI ügynök rugalmas és erőteljes szoftver entitás, amely képes intelligensen ábrázolni és kezelni egy ipari szervezet funkcióit és képességeit. Egyszerűen fogalmazva: ha a megfelelő adatokkal és a jobb AI-modellekkel kiképzik, az ipari AI-ágensek emberiszerű módon végezhetnek speciális feladatokat.
A működési társpilóta, amelyről mindenki beszél, vagy a chatbot, amelyet a járat újbóli lefoglalásakor használ, példák a különféle AI-ügynökökre. Úgy tervezték, hogy automatizálják vagy korszerűsítsék a specifikus vagy korlátozott munkafolyamatokat a felhasználói termelékenység javítása érdekében. A mai intelligens platformok, amelyek korlátozott előre programozott logikát használnak, nem hasonlíthatók össze a jövőbeli ügynökökkel a generatív AI alapján.
Ha inspirálunk a filmekből, úgy tűnik, hogy az AI egyre közelebb kerül az Iron Man "Jarvis" intelligens asszisztenséhez, egy szuperhatékony virtuális ügynökhöz, amely hangparancsokon keresztül kommunikál, hogy segítsen az Iron Man-nak a lehető legjobban megtenni.
Miért fontos most az AI ügynök?
Az ipari megoldások szolgáltatói évtizedek óta próbálják felhasználni az adatokat és az AI-t a termelés optimalizálására, a megszakítás kockázatának minimalizálására, a termelés korszerűsítésére és az okosabb napi döntések meghozatalára. De sajnos eddig a növényi padlóműveletekre gyakorolt hatás kevésbé volt kielégítő.
Az, hogy a felhasználók a digitálisan továbbfejlesztett ipari folyamatokkal való kölcsönhatásba lépnek, nem intuitív, és kihívást jelent a kulcsfontosságú munkafolyamatok javítása és a termelékenységnövekedés elérése. Azokat a technológiákat, amelyek nem javítják jelentősen a munkafolyamatokat, nem fogják széles körben elfogadni.
Repülés közben, ha az Iron Man nem tud beszélni Jarvis -szal, és kézzel kell keresnie az információkat a pontos terminológiával, a munkafolyamat (és a misszió eredménye) szenved. A terepen az operátor munkafolyamata pontos és érett. Az információknak megbízhatónak és azonnal elérhetőnek kell lenniük, kézi eszközökkel és egyszerű parancsokkal, ahelyett, hogy az SQL kód soraira támaszkodnának.
A Generative AI jobb felületet biztosít a komplex adatokhoz (ha megfelelő körülmények között lehet hozzáférni és hozzáférni). Noha az operátorok nem tudják feltenni az AI -t ugyanazt a kérdéseket, mint a Iron Man, a válaszfelületük emberi és intuitívabbá válik, mint valaha, ami lehetővé teszi, hogy beépítsék a munkafolyamatba.
Hogyan építette az Iron Man a Jarvis asszisztenst? Bár nem tudjuk biztosan, képzett kitalálást vállalhatunk:
● Az összetett adatokhoz való egyszerű hozzáféréssel kezdte. Akár javítani próbálja az operatív műszerfalakat, vagy bevezeti az ipari AI -ügynököket, mindkettő olyan ipari adatbázissal kezdődik, amely az AI -t használja a kultúra méretarányos tájékoztatására.
● Lehet, hogy egy tudásgrafikonot használt az összes adat kontextusizálására. Az iparban a nagy nyelvi modellek (LLMS) olyan adatokra támaszkodnak, amelyek a magasabb pontosságú kimeneteket visszatérnek a kontextusban, mivel az AI-ügynökök kifejezett céljaik alapján kisebb adatkészletekre képezhetők.
● Elsajátította a modellt és az AI ügynökök koordinációját. Az ipari modellek számos összetevővel rendelkeznek, és a speciális modellek vagy partnermodellek megfelelő összehangolása kritikus jelentőségű a projekt alkalmazás sikere szempontjából.
Ez a három rész kritikus fontosságú az ipari AI -ügynökök megfelelő szállításához, amelyben megbízhat.
A különbség az AI -ügynök és a nagy modell között
Az AIGC fontos részeként az AI ügynök és a nagy modell eltérő funkciókat és hatásokat hordoz. Tehát mi a különbség?
Az AI ügynök egy intelligens entitás, amely képes érzékelni a környezetet, döntéseket hozhat és cselekedeteket hajthat végre. Az autonómia, az interaktivitás, a reakcióképesség és a kezdeményezés jellemzői, és fontos szerepet játszhat a különféle gyakorlati működési és ellenőrzési forgatókönyvekben. Az AI -ügynök alapvető funkciói magukban foglalják, de nem korlátozódnak a környezet észlelésére, érvelésére, tanulására és adaptációjára, és különféle forgatókönyvekben alkalmazhatók.
A nagy modellek gépi tanulási modellek, nagyszabású paraméterekkel és komplex számítási struktúrákkal. Ezeket a modelleket nagy mennyiségű adat és számítási erőforrások felhasználásával képzik ki általánosításuk és pontosságuk javítása érdekében. A nagy modellt széles körben használják a természetes nyelvfeldolgozásban, a képfelismerésben, a beszédfelismerésben és más területeken, és figyelemre méltó eredményeket ért el.
A különbség az AI -ügynök és a nagy modell között
1. Fejlesztési és képzési szakasz
Az AI -ügynök fejlesztése nagyobb figyelmet fordít az ügynök és a környezet közötti interakciós logikára, valamint arra, hogyan lehet megtanulni és alkalmazkodni a környezeti visszajelzéseknek megfelelően. A nagy modellek képzése a nagyméretű adatkészletek révén a mély tanulásra összpontosít, így a fejlesztési és képzési költségek magasak.
2. Alkalmazási forgatókönyvek
Az AI -ügynök alkalmazási forgatókönyvei általában szorosan kapcsolódnak az egyes feladatokhoz vagy környezethez, és hatékony interakciót érhetnek el a környezettel, amely alkalmas különféle gyakorlati működési és ellenőrzési forgatókönyvekhez. Széles körű tudásbázisának és feldolgozási erejének köszönhetően a nagy modellek szélesebb körű alkalmazási forgatókönyvekkel rendelkeznek.
3. Kapcsolatba lép a külvilággal
A nagy modell és az ember közötti interakció a felhasználó által a szöveg bemenetén alapul, és hogy a szöveg bemenete világos -e vagy sem befolyásolja -e a nagy modell válaszának hatását; Az AI ügynökök munkájának csak egy célt kell kapni, és elgondolkodhatnak és önállóan cselekedhetnek a célnál.
4. Átfogó teljesítmény
Az AI ügynök három folyamatból áll: észlelés, döntéshozatal és végrehajtás, zárt hurkú visszacsatolási rendszert alkotva. A nagy modellek nyitott előrejelzési vagy generációs modellek, és nincsenek teljes zárt hurkú intelligens architektúrájuk.
Az AI ügynökök kulcsfontosságú eleme a gyártásban
Bemenet: Ez az összetevő különféle bemeneteket rögzít és dolgozik fel az érzékelőkből, gépekből és operátorokból, ideértve a különféle formátumú adatokat, például az érzékelők leolvasásait, a működési naplókat és a termelési mutatókat. Ezek a bemenetek irányítják az AI ügynökök cselekedeteit és döntéseit, valós idejű betekintést nyújtva a gyártási folyamatba.
Agy: Az agy kritikus fontosságú a gyártási műveletek kognitív funkciója szempontjából, és több modult tartalmaz:
Elemzés: Határozza meg az AI -ügynökök szerepét és funkcióit a gyártási környezetben, adja meg a feladatokat és a célokat.
Memória: A történelmi adatokat és a múltbeli interakciókat tárolja, lehetővé téve az AI -ügynökök számára, hogy tanuljanak a korábbi termelési ciklusokból és az operatív forgatókönyvekből.
Tudás: Tartomány-specifikus információkat tartalmaz, ideértve a gyártási protokollokat, a minőségi előírást és a berendezés-előírásokat, amelyek elengedhetetlenek a tervezéshez és a döntéshozatalhoz.
Tervezés: Az optimális termelési tervezés, az erőforrás -elosztás és a munkafolyamat -optimalizálás meghatározása a jelenlegi kereslet, a készletszint és az operatív korlátozások alapján.
Művelet: Ez az összetevő elvégzi a tervben szereplő műveleteket, az agy moduljait felhasználva a gyártási folyamat automatizálására és optimalizálására. Az összetett feladatokat cselekvési lépésekre bontva az AI ügynökök biztosítják a hatékony termelési műveleteket, szükség szerint speciális szerszámok és berendezések felhasználásával.
A gyártásban az AI -ügynökök kulcsszerepet játszanak a működési hatékonyság javításában, az állásidő minimalizálásában és a termelési eredmények optimalizálásában az intelligens adatok elemzésével és a döntéshozatali képességekkel.
Az ipari AI -ügynök fő funkciója és szerepe
Adatgyűjtés és elemzés: Az AI -ügynökök ügyesek az adatok gyűjtésére, tisztítására és integrálására különféle forrásokból, például termelési rendszerekből, IoT érzékelőkből, ellátási lánc -adatbázisokból és minőség -ellenőrzési mutatókból. Adatfeldolgozókként és vezető elemzőkként működnek, előrejelzést és stratégiai betekintést nyújtanak, amely kritikus jelentőségű az operatív döntésekhez.
A folyamat automatizálása és optimalizálása: Az AI -ügynökök a gyártásban túlmutatnak a rutin feladatok, például a készletkezelés és a termelési ütemezés automatizálásán; Ezeket a folyamatokat is optimalizálják a kivételek, hibák és kivételek kezelésével. Folyamatosan a tanulás és az adaptálás révén ezek az AI -ügynökök kiemelkednek a komplex gyártási folyamatok, például a prediktív karbantartás, a minőség -ellenőrzés és az ellátási lánc menedzsment automatizálásában.
Döntés és végrehajtás: Az AI ügynökök tapasztalt döntéshozóként működnek a gyártásban, a termelés tervezésével, az erőforrás -elosztáshoz, a berendezések karbantartásával és a minőségbiztosítással kapcsolatos kulcsfontosságú döntések kezelésében. Ezek a döntések olyan hatékony adatközpontú modelleken alapulnak, amelyek biztosítják a hatékonyságot és minimalizálják a kockázatot. Az AI ügynökök átláthatóan megmagyarázhatják döntéseiket, ezáltal elősegítve az elszámoltathatóságot és a gyártási műveletekbe vetett bizalmat.
Együttműködés és kommunikáció: Az AI ügynök megkönnyíti a zökkenőmentes kommunikációt és együttműködést a gyártó szervezet különböző osztályai között és a külső partnerekkel. Központi interakciós platformokként javítják a teljes gyártási ökoszisztéma kollektív intelligenciáját, biztosítva a következetességet és a megalapozott döntéshozatalt. A beszélgető AI -szerek javítják a belső kommunikációt azáltal, hogy megkönnyítik a csapatok közötti hatékony információk és betekintést a működési hatékonyság és a reagálás javítása érdekében.
Az AI ügynökök kulcsszerepet játszanak a gyártási műveletek átalakításában és a szervezetek felkészítésében a jelenlegi kihívások és jövőbeli lehetőségek hatékony kezelésében az összetett gyártási folyamatok automatizálásával, a döntéshozatal javításával és a csapatok és a partnerek közötti együttműködés megkönnyítésével.
Hogyan lehet felépíteni egy AI ügynököt a gyártáshoz?
A gyártáshoz igazított AI ügynökök építése olyan strukturált megközelítést foglal magában, amely tiszta célokkal kezdődik, és folyamatos optimalizálással végződik. Ez egy részletes útmutató az AI ügynökök fejlesztéséhez az egyéni feladatok kezelésére és a gyártás üzleti növekedésének ösztönzésére.
Állítsa be céljait: A fejlesztés megkezdése előtt elengedhetetlen az AI ügynökkel szembeni elvárásainak meghatározása. Határozza meg, hogy egy AI ügynök kezeli -e a termelés tervezését, automatizálja a minőség -ellenőrzést, kezelni a prediktív karbantartást, vagy optimalizálni az ellátási lánc folyamatait. Az Ön egyedi igényeinek megértése irányítja az AI -ügynökök építésének megközelítését. Ha további pontosításra van szüksége, fontolja meg az AI szakértő konzultációját az egyértelműség és az irányítás érdekében.
Választott programozási nyelv: A Python továbbra is a legfontosabb választás az AI fejlesztéshez, egyszerűsége, rugalmassága, valamint a könyvtárak és keretek gazdag ökoszisztémája miatt. Olvashatósága és széles körű alkalmazásai ideálissá teszik az AI -ügynökök fejlesztését a gyártásban, ahol a komplex algoritmusok gyakoriak. Ha külön keretet használ, ezek a keretek általában biztosítják fejlesztési környezetüket, és támogathatják a több programozási nyelvet.
Adatok gyűjtése a képzéshez: Az AI -ügynökök hatékonysága a gyártásban nagymértékben függ a képzéshez felhasznált adatok minőségétől. Győződjön meg arról, hogy adatainak kiváló minőségű, elfogulatlan és tiszta. Ez magában foglalhatja a termelési adatokat, a berendezésnaplókat, a minőség -ellenőrzési mutatókat és az ellátási lánc információkat.
Design alapvető architektúra: Az AI-szerek architektúrájának méretezhetőnek, moduláris és teljesítményvezéreltnek kell lennie. Azt is úgy kell megtervezni, hogy integrálódjon, hogy könnyen frissítse és kompatibilis legyen más rendszerekkel és technológiákkal. Ez kritikus jelentőségű a gyártásban, ahol a rendszereknek zökkenőmentesen kölcsönhatásba kell lépniük a gyártósorokkal, az ellátási láncplatformokkal és a minőségirányítási rendszerekkel. A speciális keretek általában előre definiált architektúrákat vagy sablonokat biztosítanak a gyártási alkalmazásokhoz. Előfordulhat azonban, hogy testreszabnia kell az építészetet az igényeinek való megfelelés érdekében.
Modellképzés indítása: A modell képzése magában foglalja a környezet beállítását, az informatikai adatok táplálását és a döntéshozatali képességek iteratív javítását. Az Ön konkrét felhasználási esetétől függően használjon olyan technikákat, mint például a megerősítés vagy a felügyelt tanulás. A Crewai és az Autogen Studio speciális eszközöket és környezetet biztosíthat az AI modellek képzéséhez ezekkel a technikákkal. A modelleket folyamatosan validálják és finomítják annak biztosítása érdekében, hogy megfeleljenek a szükséges pontosság és a hatékonysági előírásoknak.
Vizsgálat: Alapos tesztelést kell végezni annak biztosítása érdekében, hogy az AI -szer megfelelően működjön az összes tervezett művelet során hibák vagy eltérések nélkül. Ez magában foglalja a teljesítmény, a biztonság és a felhasználói elfogadási teszteket annak biztosítása érdekében, hogy az AI ügynök megfeleljen a műszaki előírásoknak és a felhasználói elvárásoknak.
Figyelemmel kísérés és optimalizálás: A telepítés után az AI -ügynök teljesítményét folyamatosan ellenőrzik annak biztosítása érdekében, hogy alkalmazkodjon az új adatokhoz és a gyártási feltételek megváltozásához. Rendszeresen frissítse a rendszert, hogy javítsa funkcionalitását és bővítse képességeit vállalkozása növekedésével. Ez a lépés kritikus fontosságú az AI -ügynökök releváns és hatékony megőrzése érdekében a dinamikus gyártási környezetben.
Ezen lépések végrehajtásával kidolgozhat egy hatalmas AI -ügynököt, amely nemcsak automatizálhatja a feladatokat, hanem stratégiai előnyt is nyújt a rendkívül versenyképes gyártási térben. Az ilyen AI -ügynökök az adatokat megvalósítható betekintésvé alakíthatják, javíthatják a működési hatékonyságot, és biztosíthatják az erős minőség -ellenőrzést, végül növelhetik a növekedést és a gyártási műveletek hatékonyságát.