Când AI merge la lucru - Transformarea automatizării fabricilor

Rezumatul episodului

Industrial AI se mută de la laborator la podeaua fabricii. În acest episod din Perspectivă optimistă în cinciLauren Espin explorează modul în care AI poate ajuta producătorii să abordeze deficitul de forță de muncă calificată și să îmbunătățească productivitatea ingineriei.

În centrul poveștii se află Eigen Engineering Agent, dezvoltat de hub-ul AI Siemens din Seattle. Prin combinarea AI cu datele de inginerie specifice fabricii, Eigen poate ajuta inginerii de automatizare să scrie cod și să configureze sisteme industriale - efectuând sarcini complexe de inginerie la o viteză de până la cinci ori mai mare decât cea umană. În cadrul implementărilor pilot în peste 100 de companii din 19 țări, Eigen a furnizat o eficiență tehnologică cu până la 50% mai mare.

Dar aducerea AI în medii industriale necesită mai mult decât modele puternice. Expertiza umană, simularea și validarea rămân esențiale pentru a se asigura că munca generată de IA este sigură, fiabilă și pregătită pentru lumea reală.

Rezultatul? O privire asupra modului în care Industrial AI ar putea remodela producția - nu înlocuind inginerii, ci ajutând oamenii calificați să facă mai mult.

Transcriere completă

Sunt Lauren Espin și asta este Perspectiva optimistă în cinci, o actualizare rapidă despre o dezvoltare importantă care modelează viitorul.

Statele Unite și-au stabilit un obiectiv ambițios de a-și reindustrializa economia. Aceasta înseamnă construirea unei noi capacități de producție, modernizarea operațiunilor existente și menținerea competitivității la nivel global - toate acestea în timp ce industria se confruntă cu o penurie persistentă de forță de muncă calificată.

Industrial AI ar putea fi unul dintre cele mai importante instrumente pentru a face față acestei provocări. Se poate baza pe decenii de progrese în automatizare, software și geamănul digital pentru a ajuta inginerii, operatorii și tehnicienii să devină mai productivi, să accelereze inovația și să rezolve probleme din ce în ce mai complexe.

Dar realizarea acestei oportunități necesită mai mult decât modele AI puternice. Trebuie să implementăm IA în lumea reală, la scară, în moduri care să ofere câștiguri de productivitate măsurabile.

Și asta ne aduce la o piesă de tehnologie la care majoritatea dintre noi ne gândim rar - cu excepția cazului în care, desigur, lucrați în producție.

PLC sau controler logic programabil. Este posibil să fi controlat linia care a umplut sticla de apă de pe birou. Un altul a ajutat la fabricarea unei componente în interiorul mașinii pe care ați condus-o astăzi. Și altul ar fi putut ajuta la împachetarea cutiei de livrare care a apărut pe verandă.

PLC-urile sunt peste tot în industria modernă. Siemens face multe dintre ele. De fapt, aproximativ o treime din mașinile din lume sunt controlate de PLC-urile Siemens.

Și fiecare dintre aceste controlere trebuie programat.

Aceasta este treaba inginerilor de automatizare. Ei scriu cod de control, configurează sisteme și rețele, testează conexiunile și se asigură că sistemele industriale din ce în ce mai complexe funcționează conform destinației.

Și astăzi, acei ingineri calificați sunt în cantitate redusă.

Deci, întrebarea evidentă: De ce să nu folosim AI pentru a crește productivitatea forței de muncă pe care o avem?

AI lucrează deja din greu în fabrici astăzi. Camerele detectează defecte pe liniile de producție. Sistemele prezic când motoarele sunt pe cale să eșueze. Alții găsesc modalități de a scoate mai mult randament dintr-o linie critică.

Aceste aplicații funcționează pentru că sunt foarte bune la a face o anumită treabă. O cameră. O linie de producție. Dați AI suficiente exemple și învață să facă treaba extrem de bine.

Dar programarea unui controler nu este o singură treabă.

Un inginer de automatizare ar putea fi rugat să rezolve orice număr de probleme, iar răspunsul corect depinde de instalația specifică - echipamentul, configurația, cablajul, chiar și convențiile de denumire.

Acest lucru face dificilă scalarea AI în același mod. Nu puteți construi și antrena un nou model pentru fiecare fabrică și fiecare client.

Între timp, AI cu scop general rezolvă o parte din această problemă. Cele mai puternice modele de astăzi pot raționa, scrie software și aborda o gamă mult mai largă de sarcini. Dar ei nu înțeleg în mod inerent fabrica ta. Datele de inginerie care descriu o instalație - echipamentele, configurația și sistemele electrice - sunt specifice mediului respectiv și adesea private.

Acolo contează contextul industrial.

Gândiți-vă la un nou inginer strălucit în prima lor zi. Înțeleg ingineria, dar nu au pus niciodată piciorul în planta ta. Nu îi trimiți înapoi la școală. Le oferiți acces la informațiile corecte despre sistemul specific la care lucrează și, foarte repede, contribuie.

Aceasta este ideea din spatele Eigen Engineering Agent.

Dezvoltat la hub-ul AI Siemens din Seattle, Eigen lucrează în cadrul software-ului de inginerie pe care inginerii de automatizare îl folosesc deja. Poate accesa informațiile despre proiect care descriu modul în care este configurată o instalație, împreună cu schemele de cablare electrică și alte date tehnice relevante.

Un inginer poate descrie ceea ce își dorește într-un limbaj simplu. Eigen merge dincolo de generarea de sugestii la executarea autonomă a sarcinilor complexe de inginerie. Poate înțelege provocarea și poate merge practic la lucru - scrierea de cod sau configurarea sistemelor - până când îndeplinește obiectivul de performanță stabilit de inginer.

Și este deja implementat.

În cadrul implementărilor pilot în peste 100 de companii din 19 țări, Eigen a furnizat o eficiență tehnologică cu până la 50% mai mare. Poate executa sarcini de inginerie la două până la cinci ori viteza umană.

Când inginerii de automatizare calificați sunt puțini, aceste câștiguri contează.

Pentru ca Industrial AI să fie implementată la scară largă, trebuie, de asemenea, să fie de încredere.

De aceea, supravegherea și validarea umană sunt încorporate în proces. Codul poate fi testat prin instrumente de simulare care modelează modul în care se va comporta controlerul înainte de a ajunge la echipamente live, cu un inginer examinând și aprobând lucrarea.

Aceasta este o distincție importantă. Industrial AI nu înseamnă doar aducerea unor modele puternice de AI într-o fabrică. Este vorba despre combinarea AI cu contextul industrial profund și expertiza ingineriei, astfel încât să poată fi implementată în siguranță și fiabil în lumea reală.

Și Eigen este o parte a unui efort mult mai mare. Siemens investește 1 miliard de dolari în capacități și oferte AI în următorii trei ani, bazându-se pe zeci de ani de experiență în aplicarea tehnologiei în industrie și infrastructură.

Pentru că următorul capitol al AI nu va fi definit doar de modele mai puternice. Acesta va fi, de asemenea, definit de capacitatea noastră de a le implementa în lumea reală - cu contextul industrial și expertiza umană necesare pentru a rezolva probleme reale și a oferi valoare măsurabilă.

Acesta este un fel de progres mai liniștit decât un chatbot care devine mai inteligent. Se întâmplă în interiorul fabricilor, lucrând alături de ingineri și, în cele din urmă, în interiorul acelor PLC-uri pe care majoritatea dintre noi nu le vom vedea niciodată.

Cu toții vom experimenta rezultatele.

Sunt Lauren Espin și asta este Perspectiva optimistă.