Z całym szumem wokół generatywnej sztucznej inteligencji (AI) w branży, wydaje się, że prawie codziennie pojawia się nowe modne hasło. Jakie jest najnowsze modne hasło? Termin „przemysłowy agent AI”, znany również jako przemysłowy agent AI, nie ma prawie żadnej standardowej definicji w świecie przemysłowym, ale definicja jest bliska: przemysłowy agent AI jest elastycznym i potężnym jednostką oprogramowania zdolną do inteligentnego reprezentowania funkcji i możliwości organizacji przemysłowej. Mówiąc najprościej, gdy są trenowane z odpowiednimi danymi i odpowiednim modelem AI, przemysłowe agenci AI mogą wykonywać określone zadania w sposób podobny do człowieka.
Działający drugi pilot, o którym wszyscy rozmawiają lub używasz chatbota podczas ponownego rezerwacji lotu, są przykładami różnych rodzajów agentów AI. Są one zaprojektowane do automatyzacji lub usprawnienia określonych lub ograniczonych przepływów pracy w celu poprawy wydajności użytkownika. Jednak dzisiejsze inteligentne platformy korzystające z ograniczonej wcześniej zaprogramowanej logiki nie są porównywalne z przyszłymi agentami opartymi na generatywnej sztucznej inteligencji.
Jeśli czerpiemy inspirację z filmów, AI wydaje się zbliżać bliżej inteligentnego asystenta „Jarvis” Iron Mana, superpustalnego wirtualnego agenta, który komunikuje się za pośrednictwem poleceń głosowych, aby pomóc Iron Manowi zrobić wszystko, co w jego mocy
Dlaczego agent AI jest teraz ważny?
Przez dziesięciolecia dostawcy rozwiązań przemysłowych starają się wykorzystywać dane i sztuczną inteligencję w celu optymalizacji produkcji, minimalizacji ryzyka zakłócenia, usprawnienia produkcji i podejmowania mądrzejszych decyzji na co dzień. Ale niestety, jak dotąd wpływ na operacje podłogi zakładu był mniej niż zadowalający.
Sposób, w jaki użytkownicy wchodzą w interakcje z cyfrowo ulepszonymi procesami przemysłowymi, nie jest intuicyjny, co utrudnia ulepszenie kluczowych przepływów pracy i osiągnięcie wydajności. Technologie, które nie poprawiają znacząco przepływów pracy, nie zostaną powszechnie przyjęte.
Podczas lotu, jeśli Iron Man nie może porozmawiać z Jarvisem i musi ręcznie szukać informacji za pomocą precyzyjnej terminologii, jego przepływ pracy (i wyniki misji) cierpi. W polu przepływ pracy operatora jest precyzyjny i dojrzały. Informacje muszą być godne zaufania i natychmiast dostępne, używając urządzeń ręcznych i prostych poleceń, zamiast polegać na wierszach kodu SQL.
Generative AI zapewnia lepszy interfejs z złożonymi danymi (po zbudowaniu i dostępu w odpowiednich warunkach). Podczas gdy operatorzy mogą nie być w stanie zadać swojej sztucznej inteligencji tak samo jak Iron Man, ich interfejs odpowiedzi staje się coraz bardziej ludzki i intuicyjny niż kiedykolwiek wcześniej, co pozwala na włączenie do przepływu pracy.
Jak Iron Man zbudował asystenta Jarvisa? Chociaż nie wiemy na pewno, możemy zaryzykować wykształcone przypuszczenie:
● Zaczął od prostego dostępu do złożonych danych. Niezależnie od tego, czy próbujesz ulepszyć operacyjne pulpity nawigacyjne, czy wprowadzić przemysłowe agentów AI, obaj zaczynają od przemysłowej bazy danych, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do kontekstowego informowania kultury na dużą skalę.
● Mógł użyć wykresu wiedzy do kontekstualizacji wszystkich danych. W branży duże modele językowe (LLM) opierają się na danych, które zwracają wyniki o większej precyzji w kontekście, ponieważ agenci AI mogą być przeszkoleni na mniejszych zestawach danych w oparciu o ich wyraźne cele.
● Opanował modelu i koordynację agentów AI. Modele przemysłowe mają wiele komponentów, a właściwa koordynacja wyspecjalizowanych modeli lub modeli partnerskich ma kluczowe znaczenie dla sukcesu aplikacji projektu.
Te trzy części mają kluczowe znaczenie dla właściwego dostarczenia przemysłowego agenta AI, którym możesz zaufać.
Różnica między czynnikiem AI a dużym modelem
Jako ważna część AIGC, agent AI i duży model zawierają różne funkcje i efekty. Więc jaka jest różnica?
Agent AI jest inteligentnym podmiotem, który może postrzegać środowisko, podejmować decyzje i wykonywać działania. Ma charakterystykę autonomii, interaktywności, reaktywności i inicjatywy oraz może odgrywać ważną rolę w różnych scenariuszach praktycznych i kontroli. Podstawowe funkcje agenta AI obejmują między innymi percepcję środowiska, rozumowanie, uczenie się i adaptację, i mogą być stosowane w różnych scenariuszach.
Duże modele to modele uczenia maszynowego z parametrami na dużą skalę i złożonymi strukturami obliczeniowymi. Modele te są szkolone przy użyciu dużych ilości danych i zasobów obliczeniowych w celu poprawy ich uogólnienia i dokładności. Duży model jest szeroko stosowany w przetwarzaniu języka naturalnego, rozpoznawaniu obrazu, rozpoznawaniu mowy i innych dziedzinach i osiągnął niezwykłe wyniki.
Różnica między czynnikiem AI a dużym modelem
1. Etap rozwoju i szkolenia
Rozwój agenta AI zwraca większą uwagę na logikę interakcji między agentem a środowiskiem oraz jak uczyć się i dostosowywać zgodnie z informacją zwrotną. Szkolenie dużych modeli koncentruje się na głębokim uczeniu się poprzez duże zestawy danych, więc koszty rozwoju i szkolenia są wysokie.
2. Scenariusze aplikacji
Scenariusze aplikacji agenta AI są zwykle ściśle powiązane z określonymi zadaniami lub środowiskami i mogą osiągnąć skuteczną interakcję z środowiskiem, które jest odpowiednie do różnych scenariuszy praktycznego działania i kontroli. Ze względu na rozległą bazę wiedzy i moc przetwarzania, duże modele mają szerszy zakres scenariuszy aplikacji.
3. Współpracuj ze światem zewnętrznym
Interakcja między dużym modelem a człowiekiem opiera się na wprowadzaniu tekstu przez użytkownika, a to, czy dane wejściowe tekstu jest jasne, czy nie, wpłynie na efekt odpowiedzi dużego modelu; Praca agentów AI musi mieć tylko cel, a oni mogą myśleć i działać niezależnie nad celem.
4. Kompleksowe wyniki
Agent AI składa się z trzech procesów: postrzegania, podejmowania decyzji i wykonywania, tworzących system sprzężenia zwrotnego zamkniętej pętli. Duże modele to modele otwartych lub generacji i nie mają kompletnej inteligentnej architektury zamkniętej pętli.
Kluczowy element agentów AI w produkcji
Wejście: Ten komponent przechwytuje i przetwarza różne dane wejściowe z czujników, maszyn i operatorów, w tym dane w różnych formatach, takich jak odczyty czujników, dzienniki operacyjne i wskaźniki produkcji. Te dane wejściowe kierują działaniami i decyzjami agentów AI, zapewniając wgląd w czasie rzeczywistym w proces produkcji.
Mózg: Mózg ma kluczowe znaczenie dla funkcji poznawczych w operacjach produkcyjnych i zawiera kilka modułów:
Analiza: Zdefiniuj role i funkcje agentów AI w środowisku produkcyjnym, określ zadania i cele.
Pamięć: przechowuje dane historyczne i wcześniejsze interakcje, umożliwiając agentom AI uczenie się z poprzednich cykli produkcyjnych i scenariuszy operacyjnych.
Wiedza: Zawiera informacje specyficzne dla domeny, w tym protokoły produkcyjne, standardy jakości i specyfikacje sprzętu, które są niezbędne do planowania i podejmowania decyzji.
Planowanie: Określ optymalne planowanie produkcji, alokacja zasobów i optymalizacja przepływu pracy w oparciu o bieżące zapotrzebowanie, poziomy zapasów i ograniczenia operacyjne.
Działanie: Ten komponent wykonuje działania w ramach planu, wykorzystując moduły mózgu do automatyzacji i optymalizacji procesu produkcyjnego. Rozbijając złożone zadania na możliwe do przyjęcia kroki, agenci AI zapewniają wydajne operacje produkcyjne, wykorzystując w razie potrzeby specjalistyczne narzędzia i sprzęt.
W produkcji agenci AI odgrywają kluczową rolę w poprawie wydajności operacyjnej, minimalizowania przestojów i optymalizacji wyników produkcji poprzez inteligentne analizy danych i podejmowanie decyzji.
Główna funkcja i rola przemysłowego agenta AI
Zbieranie i analiza danych: środki AI są biegli w gromadzeniu, czyszczeniu i integracji danych z różnych źródeł, takich jak systemy produkcyjne, czujniki IoT, bazy danych łańcucha dostaw i wskaźniki kontroli jakości. Działają jako procesory danych i starsi analitycy, zapewniając prognozowanie i strategiczne spostrzeżenia, które są kluczowe dla decyzji operacyjnych.
Automatyzacja procesów i optymalizacja: agenci AI w produkcji wykraczają poza automatyzację rutynowych zadań, takich jak zarządzanie zapasami i planowanie produkcji; Optymalizują również te procesy, zarządzając wyjątkami, błędami i wyjątkami. Przez stale uczenie się i dostosowywanie, te agenci AI przodują w automatyzacji złożonych procesów produkcyjnych, takich jak konserwacja predykcyjna, kontrola jakości i zarządzanie łańcuchem dostaw.
Decyzja i wykonanie: Agenci AI działają jako doświadczeni decydenci w produkcji, obsługa kluczowych decyzji związanych z planowaniem produkcji, alokacji zasobów, konserwacją sprzętu i zapewnieniem jakości. Decyzje te oparte są na potężnych modelach opartych na danych, które zapewniają wydajność i minimalizują ryzyko. Agenci AI mogą również przejrzysty wyjaśniać swoje decyzje, promując w ten sposób odpowiedzialność i zaufanie do operacji produkcyjnych.
Współpraca i komunikacja: agent AI ułatwia bezproblemową komunikację i współpracę między różnymi działami w organizacji produkcyjnej i z partnerami zewnętrznymi. Jako scentralizowane platformy interakcji zwiększają zbiorową inteligencję całego ekosystemu produkcyjnego, zapewniając spójność i świadome podejmowanie decyzji. Konwersacyjne agenci AI zwiększają komunikację wewnętrzną poprzez ułatwianie skutecznej wymiany informacji i spostrzeżeń między zespołami w celu poprawy wydajności operacyjnej i reakcji.
Agenci AI odgrywają kluczową rolę w przekształcaniu operacji produkcyjnych i przygotowywaniu organizacji w celu skutecznego rozwiązywania aktualnych wyzwań i przyszłych możliwości poprzez automatyzację złożonych procesów produkcyjnych, zwiększenie podejmowania decyzji i ułatwianie współpracy między zespołami i partnerami.
Jak zbudować agent AI do produkcji?
Budowanie agentów AI dostosowanych do produkcji obejmuje ustrukturyzowane podejście, które zaczyna się od jasnych celów i kończy się ciągłą optymalizacją. Jest to szczegółowy przewodnik po rozwoju agentów AI do obsługi niestandardowych zadań i zwiększania rozwoju działalności produkcyjnej.
Ustal swoje cele: Przed rozpoczęciem rozwoju kluczowe jest zdefiniowanie swoich oczekiwań wobec agenta AI. Ustal, czy agent AI będzie zarządzał planowaniem produkcji, zautomatyzuje kontrolę jakości, obsługiwać konserwację predykcyjną lub optymalizować procesy łańcucha dostaw. Zrozumienie twoich konkretnych potrzeb poprowadzi Twoje podejście do budowania agentów AI. Jeśli potrzebujesz więcej wyjaśnień, rozważ skonsultowanie się z ekspertem AI w zakresie jasności i kierunku.
Wybrany język programowania: Python pozostaje najlepszym wyborem dla rozwoju sztucznej inteligencji ze względu na jego prostotę, elastyczność i bogaty ekosystem bibliotek i ram, które obsługuje. Jego czytelność i szeroki zakres aplikacji sprawiają, że jest idealny do opracowywania agentów AI w produkcji, gdzie złożone algorytmy są powszechne. Jeśli korzystasz z dedykowanej ramy, te ramy zwykle zapewniają swoje środowisko programistyczne i mogą obsługiwać wiele języków programowania.
Zbieranie danych do szkolenia: Skuteczność agentów AI w produkcji zależy głównie od jakości danych wykorzystywanych do szkolenia. Upewnij się, że Twoje dane są wysokiej jakości, obiektywne i czyste. Może to obejmować dane produkcyjne, dzienniki sprzętu, wskaźniki kontroli jakości i informacje o łańcuchu dostaw.
Architektura podstawowa projektowania: Architektura agentów AI powinna być skalowalna, modułowa i oparta na wydajności. Powinien być również zaprojektowany do zintegrowania, aby można go było łatwo aktualizować i kompatybilować z innymi systemami i technologiami. Ma to kluczowe znaczenie w produkcji, w której systemy muszą bezproblemowo wchodzić w interakcje z liniami produkcyjnymi, platformami łańcucha dostaw i systemami zarządzania jakością. Specjalistyczne ramy zazwyczaj zapewniają predefiniowane architektury lub szablony dostosowane do zastosowań produkcyjnych. Może być jednak konieczne dostosowanie architektury, aby spełnić Twoje wymagania.
Start Model Trening: Szkolenie Model obejmuje konfigurowanie środowiska, karmienie danych IT i iteracyjnej poprawy jego możliwości decyzyjnych. W zależności od konkretnego przypadku użycia technik, takich jak wzmocnienie lub nadzorowane uczenie się. Crewai i Autogen Studio mogą dostarczyć specjalistyczne narzędzia i środowiska do szkolenia modeli AI przy użyciu tych technik. Modele są stale zatwierdzane i udoskonalane, aby upewnić się, że spełniają wymagane standardy dokładności i wydajności.
Testowanie: Należy przeprowadzić dokładne testowanie, aby upewnić się, że agent AI działa poprawnie we wszystkich zamierzonych operacjach bez błędów lub odchyleń. Obejmuje to testy wydajności, bezpieczeństwa i akceptacji użytkowników, aby upewnić się, że agent AI spełnia specyfikacje techniczne i oczekiwania użytkowników.
Monitorowanie i optymalizacja: Po wdrożeniu wydajność agenta AI jest stale monitorowana w celu zapewnienia, że dostosowuje się do nowych danych i zmieniających się warunków produkcyjnych. Regularnie aktualizuj system, aby poprawić jego funkcjonalność i rozszerzyć jego możliwości w miarę rozwoju firmy. Ten krok ma kluczowe znaczenie dla utrzymania istotnych i wydajnych agentów AI w dynamicznym środowisku produkcyjnym.
Wykonując te kroki, możesz opracować potężny agent AI, który może nie tylko zautomatyzować zadania, ale także zapewnić strategiczną przewagę w wysoce konkurencyjnej przestrzeni produkcyjnej. Tacy agenci AI mogą przekształcić dane w możliwe do przyjęcia spostrzeżenia, poprawić wydajność operacyjną i zapewnić silną kontrolę jakości, ostatecznie napędzając wzrost i wydajność w operacjach produkcyjnych.