Oznacza to, że pod falą AI przemysł produkcyjny stoi w obliczu głęboko zakorzenionych wyzwań strukturalnych i ciśnienia transformacji, stojącego na progu „Redefinicja” .
On the one hand, the global industrial chain is accelerating its reconstruction, there is a structural shortage of labor, and the dual pressures of quality and efficiency are increasingly emerging. On the other hand, artificial intelligence is penetrating every link from research and development, production to the supply chain at an unprecedented speed, becoming a new variable driving the high-quality development of manufacturing.
Na tym tle produkcja nie jest już wyznawcą aplikacji AI, ale głównym pole bitwy i silnikiem do ich implementacji .
Jednak wzmocnienie produkcji przez sztuczną inteligencję nie ma jedynie na celu zwiększenia wydajności i zmniejszenia kosztów . Wywiera głębszy wpływ na strukturę logiczną, metody organizacyjne i możliwości zarządzania systemami produkcyjnymi, promując ewolucję branży produkcyjnej od branży produkcyjnej od procesu, od procesu, od automatyzacji do inteligencji i od systemów ludzkich po ludzkie bóle. współpraca .
Dlatego osadzenie technologii AI inicjuje „redefinicję” branży produkcyjnej .
W tym artykule skupi się na tendencji integracji „sztucznej inteligencji + produkcji” i rozbije go od wielu wymiarów, takich jak ścieżki implementacyjne, typowe aplikacje, kluczowe wyzwania i możliwości organizacyjne . zbadał, w jaki sposób AI można ulepszyć do produkcji warstwy systemu po warstwie warstwy percepcji, kontroli, kontroli, kontroli, podejmowania decyzji, a tymi, aby przejść do przejścia do produkcji w kierunku elastyczności, w kierunku produkcji, aby przejść do produkcji, w kierunku elastycznego, aby przejść do produkcji, aby przejść do produkcji, w kierunku elastycznego, kontrolującego warstwy warstwy warstwy warstwy warstwy warstwy warstwy warstwy warstwy warstwy warstwy warstwy warstwy Wyższa i bardziej odporna przyszłość .
Ścieżka wdrażania „sztucznej inteligencji + produkcja”: pięć iteracji od postrzegania po podejmowanie decyzji
Wraz z postępem głębokiej integracji „sztucznej inteligencji + produkcji” podstawowa architektura systemów produkcyjnych przechodzi cichą, ale głęboką rekonstrukcję .
Tradycyjny system produkcyjny od dawna przyjęto odrębną hierarchiczną architekturę „Percepcja - kontrola - wykonywanie - Operacja - podejmowanie decyzji”: Czujniki zbierają dane i przesyłać je do systemu sterowania, instrukcje napędzają jednostkę wykonania, system automatyzacji prowadzi zarządzanie procesami, a poziom decyzyjny planuje i dostosowuje się na podstawie analizy danych okresowych .}
Ta odgórna, centralnie kontrolowana architektura liniowa obsługiwała kiedyś na dużą skalę i znormalizowaną produkcję przemysłową . Jednak w coraz bardziej złożonym, dynamicznym i zmiennym środowisku produkcyjnym obecnie jej ograniczenia stają się coraz bardziej widoczne .
Dziś przemysł produkcyjny przechodzi od hierarchicznej architektury do odbudowy systemu, która jest oparta na platformie, zintegrowana i zdecentralizowana . postrzeganie, kontrola, wykonywanie, działanie i podejmowanie decyzji nie są już oddzielnymi systemami, ale działa w koordynacji, interakcja w czasie rzeczywistym i tworzą inteligentną zamkniętą pętlę na zjednoczonej platformie technicznej .}}}}.}}}}.}}
W tej architekturze możliwości sztucznej inteligencji nie są już po prostu włożone do pewnego ogniwa, ale głęboko osadzone w centrum nerwów całej sieci produkcyjnej, służąc jako obsługa inteligencji systemowej .
Ta zmiana paradygmatu szkicuje również pięć iteracyjnych ścieżek do zastosowania AI w produkcji:
Iteracja percepcji: od „możliwości widzenia” do „możliwości zrozumienia”
Pierwszy krok produkcji zaczyna się od postrzegania . wraz z opracowaniem analizy wideo AI, inteligentnymi czujnikami i przemysłowego Internetu przedmiotów, „oczy” miejsc produkcyjnych stały się bardziej ostre i wnikliwe .
System analizy wideo obsługujący AI-obsługujący AI może automatycznie identyfikować anomalie produkcyjne, wydawać ostrzeżenia o awarie i zmienić status elementów, nadrabiając ograniczenia tradycyjnych algorytmów opartych na regułach . przy zakończeniu akwizycji danych, czujniki nie tylko zbierają dane, ale także przeprowadzać analizę wstępną i zdarzenie wyzwalające zdarzenie, a zdarzenie wyzwalają rozwój. Warstwa oznacza punkt wyjścia dla kompleksowej integracji sztucznej inteligencji z systemami produkcyjnymi .
2. Iteracja kontroli: od „kontroli reguły” do „inteligentnego generacji”
Inteligencja systemów sterowania przepisuje logikę kontroli przemysłowej . Nowa generacja systemów sterowania przemysłowego reprezentowaną przez automatyzację zdefiniowaną przez oprogramowanie (SDA) zepsuła zamkniętą strukturę, w której sprzęt i programowanie są związane w tradycyjnych systemach sterowania, i zbudowała otwartą, modułową i rekonstrukcję platformę kontrolną.}
Na tej podstawie wprowadzenie AI Assistant Tools sprawiło, że programowanie PLC nie było już zadaniem, które inżynierowie mogą wykonać sam ., opisując cele kontrolne za pomocą języka naturalnego, AI może automatycznie generować logikę kontrolną, schematki blokowe, semantyczne adnotacje, a nawet prowadzić rozstrzyganie i weryfikację, a także weryfikację, a także weryfikację, a także weryfikację iterującą, a ITSEMACJING i ITERATIOWAJĄCA I ITERACJA ITERESOWAĆ ITERERACJA I ITERACJA I ITERESOWALNOŚĆ ITERERACJALNOŚCI I ITERATOWAJĄCA WYDAWNOŚCI. systemów sterowania .
3. Iteracja wykonania: od „automatyzacji” do „inteligentnej synergii”
Zmiany zachodzą również na poziomie wykonania produkcyjnego . Głęboka integracja robotów AI i przemysłowych promuje tworzenie „inteligentnych podmiotów przemysłowych” z możliwościami percepcji, osądu i wykonania .
Roboty prowadzone przez sztuczną inteligencję mogą nie tylko wykonywać powtarzające się operacje, ale także osiągnąć adaptacyjne planowanie ścieżek, rozpoznawanie wizualne w czasie rzeczywistym i harmonogram współpracy wielu maszyny . za pośrednictwem cyfrowej platformy bliźniaczej i symulacyjnej, roboty mogą zakończyć szkolenie i weryfikację w wirtualnym środowisku, zanim wdrażanie, znacznie ograniczanie cyklu online .}, a następnie „rączki” i utworzone nie były jeszcze merowe do utworzenia merystycznych. Instrukcje, ale inteligentni wykonawcy z możliwościami osądzania .
4. Iteracja operacyjna: od „zarządzania rekordami” do „Optymalizacja predykcyjna”
System zarządzania procesami produkcyjnymi został również kompleksowo zrestrukturyzowany ze względu na wprowadzenie sztucznej inteligencji AI ., przyspiesza integrację z podstawowymi platformami procesów produkcyjnych, takich jak MES i systemy zarządzania sprzętem, stając się inteligentnym silnikiem do optymalizacji produkcji .}
AI może modelować dane operacyjne sprzętu, wcześniej zidentyfikować potencjalne usterki i osiągnąć konserwację predykcyjną . optymalizować wydajność OEE poprzez analizę strumienia danych w czasie rzeczywistym; W zarządzaniu jakością AI jest wykorzystywane do identyfikacji wzorców defektów i głównych przyczyn, zwiększając w ten sposób spójność i zgodność produktów . Zarządzanie procesem produkcyjnym przechodzi od kontroli reaktywnej do operacji predykcyjnej, osiągając inteligentną optymalizację na poziomie procesu, opartą na danych, opartą na danych, optymalizowana przez dane, opartą na danych.
5. Iteracja decyzji: od „okresowej analizy opóźnienia” do „inteligentnego podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym”
Podejmowanie decyzji przedsiębiorstw produkcyjnych jest również poddawane inteligentnej transformacji . AI stopniowo zdobędzie możliwość pomocy w zadaniach decyzyjnych o wysokiej kompleksie, takich jak planowanie produkcji, symulacja zapasów i prognozowanie jakości .
Za pomocą modeli AI przedsiębiorstwa mogą przeprowadzać symulacje scenariuszy w celu szybkiej oceny możliwości zawodu i dostawy dla różnych strategii planowania produkcji . łączenia danych historycznych i w czasie rzeczywistym, AI może przewidzieć tendencję do realizacji fluktuacji i dostosować parametry procesu przed wyprzedzeniem .. Wydajność . decyzje produkcyjne przeniosły się z opóźnień odpowiedzi na przyszłościowe spostrzeżenia, stając się kluczowym wsparciem dla zwinności i odporności przedsiębiorstwa .
Podczas tych pięciu skoków byliśmy świadkami, że sztuczna inteligencja nie jest już narzędziem zewnętrznym, ale inteligentnym czynnikiem w systemie produkcyjnym . wykracza poza tradycyjne granice, integruje się do każdego poziomu i każdego węzła i promuje system produkcji od kontroli hierarchicznej do inteligentnej współpracy i od lokalnej optymalizacji do systemu .}}
Ta systematyczna rekonstrukcja jest dokładnie esencją „sztucznej inteligencji + produkcji” .
Jakie możliwości systemowe są potrzebne dla organizacji produkcyjnych w erze „sztucznej inteligencji +”?
W obecnej erze szybkiego rozwoju sztucznej inteligencji pytanie, które wielokrotnie omawiano, brzmi: czy AI zastąpi ludzi? W branży produkcyjnej problem ten jest szczególnie wrażliwy .
W przeszłości każdym skoku w automatyzacji wydawało się towarzyszyć trend „maszyn zastępujących ludzi” . Jednak dzisiejsza sztuczna inteligencja, zwłaszcza jego ścieżka aplikacji w scenariuszach produkcyjnych, daje nam wyraźną odpowiedź: AI nie jest zaprojektowane w celu zmniejszenia liczby ludzi, ale aby ulepszyć ich .}}}}
Inteligentna produkcja wymaga więcej osób, nie mniej .
Oznacza to, że szerokie zastosowanie AI nie doprowadziło do fali zwolnień; Zamiast tego spowodowało silne zapotrzebowanie na nowe umiejętności i wszechstronne talenty .
W przeszłości sztuczna inteligencja była bardziej uważana za narzędzie: używane do pomocy w wykryciu, analizie danych i generowaniu raportów . w dzisiejszych czasach, z penetracją modeli AI w konserwacji predykcyjnej, kontroli jakości, planowaniu produkcji i innych linkach, stopniowo uruchamiają sędziów pomocniczy
Ta ewolucja nie tylko zmieniła rolę technologii, ale także przekształciła strukturę organizacyjną . Przedsiębiorstwa produkcyjne przesuwają się z jednokierunkowej relacji „podejmowanie decyzji przez ludzi i pomocy AI” z dwukierunkowym modelem współpracy „Procesów działających” {. nie jest już narzędziem opłacalnym, ale elementem inteligentnym w procesie działalności, uczestniczącym w procesie, uczestniczącym w procesie działalności. Ewolucja i reengineering procesu wyzwalania .
Oznacza to również, że wymagania przedsiębiorstw dla talentów przechodzą zmianę jakościową: nie tylko potrzebują inżynierów, którzy rozumieją sztuczną inteligencję, ale także talenty AI, którzy rozumieją produkcję . generalistów AI o możliwościach transgranicznych, myślenia systemów i zrozumienia biznesu staną się kluczowym poparciem dla inteligentnej transformacji organizacji .}
Jeśli AI jest „mózgiem” inteligentnej produkcji, to zdolność organizacyjna jest decydującym czynnikiem dla tego, czy ten „ciało” jest elastyczne, silne i zrównoważone . wchodzące w epokę AI, produkcja przedsiębiorstw nie tylko musi wprowadzić algorytmy i narzędzia, ale także budować systematyczne ramy zdolności zdolności, które potwierdzają wdrożenie, wzrost i ekspansję AI.}}}}}}}}}}}} jego kluczowe narzędzia, ale także budowanie systematycznych struktury zdolności zdolności, które potwierdzają wdrożenie, wzrost i ekspansję AI.}}}}}}}}}}}}}}:
Zdolność strategiczna: AI to nie tylko „projekt IT”, ale „normalna operacja” .
Kiedy wiele przedsiębiorstw promuje „sztuczną inteligencję + produkcję”, uważają ją za jednorazową aktualizację informacji i pozostawiają działowi IT, aby przejąć prowadzenie ., to podejście często prowadzi do projektów AI, ale kończących się na niskim poziomie, z udanymi projektami pilotażowymi i nieudaną replikacją.}
Prawdziwa transformacja do inteligentnej produkcji wymaga AI jako podstawowych zasobów strategicznych napędzających zmianę modeli operacji biznesowych . AI nie powinna istnieć niezależnie od operacji biznesowych, ale powinna być głęboko zintegrowana z podstawowymi procesami, takimi jak produkcja, kontrola jakości, zarządzanie łańcuchem dostaw i zarządzanie energią . AI powinna być głęboko integrowana strategią biznesową, tworząc modele Dual-Wherel of „Kontekst w zakresie komisji biznesowej”. Drive ".
2. Możliwości talentu: Zbuduj kompozytowy echelon „AI Engineers + Experts Business”
Optymalizacja struktury talentów jest warunkiem wstępnym wdrożenia AI . Z jednej strony, przedsiębiorstwa potrzebują inżynierów z możliwościami algorytmu AI i możliwościami modelowania danych, którzy mogą zrozumieć strukturę, cechy i hałas produkujących dane . z drugiej strony są jeszcze bardziej potrzebne do produkcji ekspertów, którzy przetwarzają biznes, aby uczestniczyć w AI. jawne i ustrukturyzowane wiedzę, aby modele AI były bliżej problemów z prawdziwym światem .
Dwujęzyczne talenty z językiem inżynieryjnym i językiem biznesowym będą niezbędną siłą kręgosłupa dla przedsiębiorstw produkcyjnych w przyszłości .
3. Struktura organizacyjna: Promuj wspólną konstrukcję środkowej platformy AI i operacji biznesowych
Projekty AI są często rozdrobnione i trudne do powtórzenia na dużą skalę . Podstawowym powodem jest brak zunifikowanych danych i modelu fundamentu ., przedsiębiorstwa muszą zbudować platformę AI i środkową platformę z ponownym użyciem, integrującą podstawową platformę algorytmową. scenariusz ".
Organizacyjnie konieczne jest również ustanowienie między komitetami aplikacyjnymi AI lub zespoły operacyjne cyfrowego, aby rozbić bariery między IT i OT, badaniem i rozemdzeniem i produkcją, siedzibą i witryną oraz osiągnąć model współtworzenia, w którym problemy są podnoszone z linii frontu, a roztwory są dostarczane przez platformę .}
4. ścieżka implementacji: od projektów pilotażowych do wdrożenia pełnego łańcucha
Zgodnie z inteligentną ścieżką transformacji produkcyjnej zaproponowanej w raporcie z badań, przedsiębiorstwa powinny postępować zgodnie z ośmioetapową metodą Agile Start, szybkiej iteracji i ciągłej ekspansji podczas wdrażania projektów AI, jak pokazano na powyższym rysunku .
Ta ścieżka podkreśla, że zastosowanie sztucznej inteligencji nie powinno być zbyt ambitne i kompleksowe ., powinno podejmować małe, ale szybkie kroki, uczyć się, wykonując i stopniowo ewoluować, aby osiągnąć spiralny skok z „inteligencji lokalnej” do „inteligencji systemowej” .}
Prawdziwa wartość AI nie polega na zastąpieniu ludzi, ale w kształtowaniu mądrzejszej, bardziej zwinnej i bardziej rozwiniętej organizacji produkcyjnej . umożliwia organizacjom przeniesienie się z kolaboracji na rzecz doświadczenia w kierunku doświadczeń na rzecz doświadczenia z danymi, i od sztywności procesowej do inteligentnej elastyczności, ostatecznie tworzącym inteligentny system współtwórczy.
Konkurs w przyszłym branży produkcyjnej nie będzie już konkurencją o sprzęt i zdolności produkcyjne, ale raczej konkurencją zdolności poznawczych, zdolności organizacyjnych i inteligentnych zdolności . AI to nie koniec, ale punktem wyjścia nowej cywilizacji przemysłowej .
Dane i modele: Niezwykle trudny podwójny silnik „Sztuczna inteligencja + produkcja”
Silnik AI może naprawdę napędzać ciągłą ewolucję inteligentnego systemu produkcyjnego, gdy zarówno modele „Dane”, jak i „” działają wydajnie jednocześnie .
Jednak w praktycznej wdrożeniu „sztucznej inteligencji + produkcji” przedsiębiorstwa często wpadają w nieporozumienie poznawcze: wierzenie, że dopóki algorytmy AI są wdrażane, a dane przemysłowe są powiązane, inteligentne podejmowanie decyzji i optymalizacji mogą być automatycznie uzyskiwane .} jest to, że wiele przedsięwzięć produkcyjnych. leży właśnie faktem, że dwa podstawowe silniki danych i modeli tak naprawdę nie uruchomiły się .
Wyzwanie danych: przedsiębiorstwa produkcyjne mają „najwięcej danych”, ale także „najtrudniejsze dane do użycia” .
Dlaczego dane są trudne do wykorzystania? Istnieją głównie trzy główne powody:
Dane są z natury niewystarczające i o nierównej jakości: duża ilość danych przemysłowych ma takie problemy, jak szum, brakujące dane i heterogeniczność . brakuje mechanizmów zarządzania, a bezpośrednio „karmienie” do modelu jest kontrmrodukcyjna .
Dane nie są przetwarzane w późniejszym okresie i brakuje struktury kontekstowej: wiele przedsiębiorstw zbiera „izolowane punkty danych”, brakuje informacji kontekstowych, takich jak zdarzenia, procesy i partie, co prowadzi do niezdolności modelu do zrozumienia jego semantyki biznesowej i logiki przyczynowej .
Głębszy problem polega na tym, że chociaż przedsiębiorstwa produkcyjne mają dane, brakuje im systemu zdolności do przekształcenia danych w użyteczną wiedzę . To nie stanowi problemu z funkcjonalnością oprogramowania, ale raczej systematyczną wadą mechanizmu organizacyjnego, myślenia danych i zarządzania .}
Dlatego dane w branży produkcyjnej nie są zbyt małe, ale zbyt rozproszone ., nie chodzi o to, że nie ma wartości, ale że informacje kontekstowe są niewystarczające .
2. Wyzwanie modelu: Inteligencji przemysłowej nie można osiągnąć z dnia na dzień, polegając na „ogólnych dużych modelach”
Modele przemysłowe AI stoją przed trzema głównymi wyzwaniami:
Brak zrozumienia procesu: Proces produkcyjny obejmuje dużą wiedzę milczącą, taką jak reguły empiryczne, mechanizmy fizyczne i łączenie wielu zmiennych . Jeśli model nie rozumie procesu, może dokonywać tylko odpowiednich prognoz i nie może prowadzić głównej przyczyny analizy lub optymalizacji procesu .}
Niedobór danych i trudności z etykietą: w porównaniu z pola internetowym, takimi jak handel elektroniczny i sieci społecznościowe, scenariusze przemysłowe nie mają dużych zestawów danych typu open source, a wiele nieprawidłowych danych jest trudnych do oznaczenia, dzięki czemu nadzorowane uczenie się niezrównoważone .
Niewystarczająca zdolność uogólnienia i trudna migracja sceny: Wydajność tego samego modelu różni się znacznie w różnych liniach produkcyjnych i urządzeniach . Brakuje podstawowych możliwości, które można migrować i dopracować, powodując wysokie koszty wdrażania AI, długie cykle i niskie ROI .}
Dlatego to, czego naprawdę potrzebuje przemysł produkcyjny, są scenariusze szczegółowe modele AI: te, które mogą nie tylko zrozumieć zachowania fizyczne i mechanizmy procesowe, ale także dostosowywać się do dynamicznych warunków i różnic sprzętu, posiadające inteligencję przemysłową o niewielkiej wielkości próby i silnej uogólnienia .
Oczywiste jest, że modele AI w produkcji nie są „rozmowami”, ale „modele, które mogą zrozumieć fizykę” . nie jest to „model generowania treści”, ale „model rekonstrukcji procesu” .
3. Wyzwania związane z zarządzaniem: AI nie polega na pożyczaniu; Budowa systemu zdolności jest prawdziwym punktem wyjścia do produkcji sztucznej inteligencji
W obliczu podwójnych wyzwań danych i modeli przedsiębiorstwa nie mogą już pozostać na etapie wdrażania narzędzi, ale powinny przejść do budowania kompletnego i zrównoważonego systemu zdolności AI . rdzeniem w radzeniu sobie w trzech rzeczach: po pierwsze, zarządzanie danymi: od „zbierania danych” do „generowania wiedzy”; II . Modelowanie sceny: Wyraź problemy w języku biznesowym i rozwiąż je w języku algorytmicznym; III . mechanizm dopracowywania modelu: Upewnij się, że każdy agent pasuje do własnej sceny .
AI nie jest czymś, co należy przyjąć . „Sztuczna inteligencja + produkcja” należy traktować jako systematyczny projekt . Wprowadzanie sztucznej inteligencji do produkcji nie oznacza, że staje się przydatne tylko dlatego, że jest instalowany, ani nie oznacza, że staje się inteligentny tylko dlatego, że jest kupowany . to system systematyczny do modeli, od algorze do algo. organizacje .
Jeśli przedsiębiorstwa mają nadzieję, że naprawdę osiągną produkcję obsługującą AI, muszą oderwać się od „zorientowanego na narzędzia” i zbudować system podwójnego silnika „możliwości danych + możliwości modelu” dla przyszłości . tylko w ten sposób nie może być sztuczna inteligencja, nie tylko widząc w produkcji, ale stać się inteligentnym kolaboratorem, który może ewoluować i ciągle ewoluować {5 {