Jopa generatiivisen AI: n alalla on valtavia eroja: yksi on generatiivinen AI, joka on koulutettu tietyille tietyille tietyille valmistuslaitoksille sekä niiden laite- ja ohjelmistojärjestelmille; Toinen on generatiivinen AI, jolla on tietoa monista aiheista monista lähteistä - joista monet eivät välttämättä ole riittävän luotettavia.
Tarkastellaan tätä ongelmaa selventämään AI: n sovelluksia data -analytiikassa ja generatiivisessa AI: ssä tuotantotoimintojen valmistustoiminnassa ja miten ne ovat vuorovaikutuksessa teollisen automaatiotekniikan kanssa.
Ero tietojen analysoinnissa ja generatiivisessa AI: ssä
Aloitetaan AI: lla tietojen analysointia varten. Vaikka tämä on suhteellisen uusi lisä automaatiotekniikan alaan, sitä on käytetty useita vuosia, sovellusten avulla tuotantoanalytiikasta ennustavaan ylläpitoon. Tietoanalyysi AI prosessoi valmistusympäristössään perusteellisesti valmistusympäristössä yrityksen laitoksen laitteiden ja ohjelmistojärjestelmien tietojen syöttöä ja soveltaa algoritmeja seulomaan IT: n läpi korostamaan suuntauksia ja poikkeavuuksia ja tarjoamaan näkemyksiä liiketoimintamahdollisuuksista näiden eri järjestelmien keräämien tietojen korrelaatioon.
Generatiivinen AI voi luoda alkuperäisen sisällön - mukaan lukien teksti, kuvat, video-, ääni- tai ohjelmistokoodit - käyttäjän kehotteiden tai pyyntöjen perusteella. Koska generatiivinen AI voi vastaanottaa suuria määriä tietoa niin monista eri lähteistä, näemme esimerkiksi "hallusinaatiot", jotka ihmisten on tarkistettava kokonaan ennen tulosten toteuttamista. Huomaa kuitenkin, että tämä on yleiskäyttöinen generatiivinen AI.
Valvollisemmassa ympäristössä tulokset ovat luotettavampia, jos luotettava lähde tarjoaa generatiiviseen AI -järjestelmään syötetyn tiedon ja keskittyvät tietyn yrityksen tai kumppaniryhmän laitteisiin ja järjestelmiin.
Siksi näet monia automaatioteknologiayrityksiä, jotka toteuttavat generatiivisia AI -tekniikoita järjestelmien kehittämiseksi, joita yleisesti kutsutaan "kopilotiksi". Nämä järjestelmät koulutetaan suhteellisen suljetuissa tietojoukkoissa, jotka ovat erityisiä käyttäjän sovellusskenaarioon ja siihen liittyviin tekniikoihin sen sijaan, että raaputtaisivat erilaisia resursseja Internetistä.
Kuinka automaatioteknologian myyjät voivat toteuttaa generatiivisen AI: n
Aivan kuten tietojen analytiikan AI on tullut kaikkialla kaikentyyppisissä valmistusjärjestelmissä viime vuosina, generatiivisen AI: n käyttö valmistusoperaatioissa ja suunnittelusovelluksissa kasvaa nopeasti. Edistää teollista kyberturvallisuutta ja ajaa generatiivisen AI: n integrointia myymäläkerrokseen.
Staattisen ja dynaamisen konetiedon välinen vuorovaikutus antaa alustan käyttäjille uuden tason hallintaprosessit. "Uusi valvontataso" tarkoittaa, että käyttäjät voivat olla vuorovaikutuksessa Copilot -tekniikan kanssa omalla kielellään ja saada yksityiskohtaisia ohjeita ja suosituksia heidän vaatimustensa perusteella. ServiceNow sanoo kykynsä automatisoida työnkulut - ylläpidon aikataulusta reaaliaikaiseen ongelmanratkaisuun - auttaa varmistamaan, että Copilotin tarjoamat AI -käyttöiset oivallukset kääntyvät konkreettisiin, tehokkaisiin toimiin, jotka lisäävät tuottavuutta ja minimoivat seisokkeja.
Automaatiovalmistajat ovat jo pitkään käyttäneet generatiivista suunnittelua tuotteidensa suunnitteluun, ja generatiivisen AI: n integroinnin myötä generatiivinen suunnittelu on suuri evoluutio. Generatiivinen AI tuo uuden ulottuvuuden generatiiviseen suunnitteluun, muuttaen tapaa, jolla insinöörit ja valmistajat suunnittelevat, luovat ja optimoivat automaatiotekniikoita ottamalla käyttöön "ihmisen silmukassa" -ominaisuudet.
On tärkeää erottaa olemassa olevat generatiiviset suunnitteluominaisuudet perinteisen AI: n avulla ja integroidun generatiivisen AI: n nouseva suuntaus. Toisin kuin perinteiset generatiiviset suunnittelumenetelmät, jotka luottavat pelkästään AI -algoritmeihin, generatiivisen AI: n lisääminen esittelee interaktiivisemman ja iteratiivisemman lähestymistavan, jossa insinöörit voivat tarjota palautetta AI -järjestelmien ohjaamiseksi optimoituneempien ratkaisujen avulla. Tämän avulla he voivat tutkia laajaa suunnittelutilaa ja tuottaa suuren määrän potentiaalisia malleja, jotka perustuvat määriteltyihin parametreihin, rajoituksiin ja suorituskykytavoitteisiin. Tämä lähestymistapa soveltuu erityisesti automatisoituihin järjestelmiin, joissa on usein tarpeen tasapainottaa useita muuttujia ja kilpailevia tavoitteita.
Generatiivisen AI-pohjaisen generatiivisen suunnittelun soveltaminen automatisoituihin järjestelmiin voi lisätä nopeutta, jolla useita suunnitteluvaihtoehtoja luodaan ja arvioidaan. Tony sanoo, että järjestelmä voi tuottaa satoja tai jopa tuhansia suunnitteluvaihtoehtoja, joista kukin on optimoitu tietylle parametrille.
Toinen mainittu sovellus liittyy tekniikan yhdenmukaistamiseen teollisuuden standardien ja parhaiden käytäntöjen kanssa. Generatiivista AI: tä voidaan käyttää varmistamaan, että järjestelmä täyttää kyberturvallisuusstandardit korostamalla alueita, joilla järjestelmä poikkeaa vakiintuneista normeista, auttaen insinöörejä ylläpitämään johdonmukaisuutta ja laatua projektien välillä. Teknologiaa käytetään myös suunnitteluryhmien käytäntöjen standardisointiin, etenkin tilanteissa, joissa insinöörien, joilla on eri kokemus, on noudatettava samoja suunnittelustandardeja ja käytettävä johdonmukaisia kirjastoja. Tämä johdonmukaisuus on erittäin arvokas, kun kopioidaan järjestelmiä eri sivustojen tai ympäristöjen välillä, koska generatiivinen AI voi ehdottaa sopivia säätöjä samalla kun suunnittelun yleinen eheys.
Pidä avoin mielessä teollisuuden generatiivisista AI -sovelluksista
Yleiskäyttöisten generatiivisten AI-työkalujen ongelma, jotka saavat eniten median huomion, on, että ne ovat automaatiotekniikoissa esiin nousevia uusia AI-sovelluksia. Automaatiotoimittajien teollisuuden generatiiviset AI -työkalut keskittyvät tiettyihin tietojoukkoihin ja tietolähteisiin tulosten tarkkuuden varmistamiseksi.
Pitääksesi mielesi avoimena teollisuuden generatiiviselle AI: lle, harkitse tätä tapausta: Noin 20 vuotta sitten monet tuotantoinsinöörit eivät pitäneet Ethernetia tehokkaana valintana tehdaslattiaverkkoon.
Generatiivisen AI -tekniikan jatkokehitys on tärkeä valmistusteollisuudelle keskittymään sen ammatillisen tekniikan, toiminnan ja ylläpitohenkilöstön tuntemuksen hankkimiseen seuraavan sukupolven työntekijöiden ohjaamiseksi. Näiden valmistuskeskeisten generatiivisten AI -työkalujen odotetaan olevan tekniikoita, jotka helpottavat tämän tavoitteen saavuttamista.