Még a generációs AI területén is hatalmas különbségek vannak: az egyik generatív AI képzett, speciális adatkészletekre, amelyek specifikusak az egyes gyártóberendezésekre, valamint azok berendezéseire és szoftverrendszereire; A másik a generatív AI, amelyet különféle forrásokból származó témák széles skáláján adnak fel - ezek közül sok nem elég megbízható ahhoz, hogy kezdje.
A kérdés tisztázása érdekében vessünk egy pillantást az AI alkalmazásaira az adatelemzésben és a generatív AI -t a gyártási termelési műveletek során, valamint az ipari automatizálási technológiákkal való interakcióba.
Az AI különbség az adatelemzés és a generációs AI között
Kezdjük az AI -vel az adatok elemzéséhez. Noha ez egy viszonylag új kiegészítés az automatizálási technológia területén, évek óta használja, az alkalmazások a termelési elemzésektől a prediktív karbantartásig terjednek. A legalapvetőbb, a gyártási környezetben az Data Analytics AI lényegében feldolgozza a vállalat növényi berendezéseinek és szoftverrendszereinek adatbevitelét, és olyan algoritmusokat alkalmaz, amelyek átszitálják azt a tendenciák és rendellenességek kiemelésére, és betekintést nyújtanak az üzleti lehetőségekről az ezen különféle rendszerek által összegyűjtött adatok összefüggései alapján.
A Generative AI eredeti tartalmat generálhat - beleértve a szöveget, a képeket, a videókat, audio vagy szoftverkódot - felhasználói utasítások vagy kérések alapján. Mivel a generatív AI nagy mennyiségű adatot kaphat oly sokféle forrásból, olyan kérdéseket látunk, mint például a "hallucinációk", amelyeket az emberek teljes mértékben ellenőrizniük kell, mielőtt az eredményeket a gyakorlatba sorolnák. Vegye figyelembe azonban, hogy ez az általános célú generációs AI.
Kontrolláltabb környezetben az eredmények megbízhatóbbak lesznek, ha a generatív AI rendszerbe továbbított adatokat egy megbízható forrás biztosítja, és egy adott vállalat vagy egy partnervállalatok csoportjának felszerelésére és rendszereire összpontosít.
Ez az oka annak, hogy sok automatizálási technológiai vállalat látja el a generatív AI technológiákat a rendszerek fejlesztésére, amelyeket általában "Copilot" -nak neveznek. Ezeket a rendszereket viszonylag zárt adatkészletekre képzik, amelyek a felhasználói alkalmazás forgatókönyvére és az ehhez kapcsolódó technológiákra jellemzőek, ahelyett, hogy az internetről különféle erőforrásokat kaparnának.
Hogyan lehet az automatizálási technológiai gyártók megvalósítani a generatív AI -t
Ahogyan az AI az adatelemzéshez az elmúlt években minden típusú gyártási rendszerben mindenütt jelenik meg, a generatív AI használata manapság gyorsan növekszik. Az ipari kiberbiztonság előmozdítása és a generatív AI integrációjának előmozdítása az üzlet padlójába.
A statikus és a dinamikus gépi adatok közötti interakció a platform felhasználóinak új szintű ellenőrzést biztosít az operatív folyamatok felett. Az "új ellenőrzés szintje" azt jelenti, hogy a felhasználók képesek lesznek kölcsönhatásba lépni a Copilot technológiával a saját nyelvükön, és részletes utasításokat és ajánlásokat kapnak követelményeik alapján. A ServiceNow szerint a munkafolyamatok automatizálásának képessége - a karbantartási ütemezéstől a valós idejű problémamegoldásig - segít abban, hogy a Copilot által nyújtott AI -alapú betekintés kézzelfogható, hatékony tevékenységekké váljon, amelyek növelik a termelékenységet és minimalizálják az állásidőt.
A generációs tervezést már régóta használják az automatizálási gyártók termékeik megtervezésére, és a generatív AI integrációjával a generatív tervezés jelentős fejlődésen megy keresztül. A generatív AI új dimenziót hoz a generációs tervezéshez, megváltoztatva a mérnökök és a gyártók elképzelését, létrehozását és optimalizálását az automatizálási technológiák bevezetésével az "emberi hurok-hurok" képességek bevezetésével.
Fontos megkülönböztetni a meglévő generációs tervezési képességeket a hagyományos AI és az integrált generációs AI kialakuló trendjeivel. A hagyományos generációs tervezési módszerekkel ellentétben, amelyek kizárólag az AI algoritmusokra támaszkodnak, a generatív AI hozzáadása interaktív és iteratívabb megközelítést vezet be, ahol a mérnökök visszajelzést adhatnak az AI rendszerek irányításához az optimalizáltabb megoldásokhoz. Ez lehetővé teszi számukra, hogy felfedezzék a széles tervezési helyet, és nagyszámú potenciális mintát generáljanak a megadott paraméterek, korlátozások és teljesítménycélok alapján. Ez a megközelítés különösen alkalmas automatizált rendszerekhez, ahol gyakran szükség van több változó és versengő célkitűzés kiegyensúlyozására.
A generatív AI-vezérelt generatív tervezés alkalmazása az automatizált rendszerekre növelheti a több tervezési alternatíva előállításának és kiértékelésének sebességét. Tony szerint órák vagy napok alatt a rendszer több száz vagy akár több ezer tervezési lehetőséget generálhat, mindegyik egy adott paraméterre optimalizálva.
Egy másik idézett alkalmazás a technológia és az ipari szabványok és a bevált gyakorlatok összehangolására vonatkozik. A Generative AI felhasználható annak ellenőrzésére, hogy egy rendszer megfelel -e a kiberbiztonsági előírásoknak azáltal, hogy kiemeli azokat a területeket, ahol a rendszer eltér a bevált normáktól, segítve a mérnököket a konzisztencia és a minőség megőrzésében a projektek között. A technológiát a mérnöki csapatok gyakorlatának szabványosítására is használják, különösen olyan helyzetekben, amikor a különböző szintű tapasztalatokkal rendelkező mérnököknek be kell tartaniuk ugyanazokat a tervezési szabványokat és következetes könyvtárakat használniuk. Ez a konzisztencia nagyon értékes, ha a rendszereket különböző helyszíneken vagy környezetekben másolja, mivel a generációs AI javasolhatja a megfelelő kiigazításokat, miközben megőrzi az általános tervezési integritást.
Tartson nyitott gondolkodást az ipari generációs AI alkalmazásokról
Az általános célú generatív AI eszközök problémája, amelyek a legtöbb média figyelmet kapnak, az, hogy elutasítják az automatizálási technológiákban megjelenő új AI alkalmazásokról. Az automatizálási szolgáltatók ipari generációs AI eszközei az eredmények pontosságának biztosítása érdekében a meghatározott adatkészletekre és az adatforrásokra összpontosítanak.
Annak érdekében, hogy az elméd nyitva tartsa az ipari generációs AI -t, vegye figyelembe ezt az esetet: Körülbelül 20 évvel ezelőtt sok gyártómérnök nem tartotta az Ethernet hatékony választását a gyári padlóhálózatban.
A generatív AI technológia továbbfejlesztése fontos a gyártóipar számára, hogy a szakmai mérnöki, üzemeltetési és karbantartási személyzet ismereteinek megszerzésére összpontosítson az ipari munkavállalók következő generációjának irányításához. Ezek a gyártásra összpontosító generációs AI -eszközök várhatóan azok a technológiák, amelyek megkönnyítik ezt a célt.