Keď AI pôjde do práce - transformácia automatizácie továrne

Zhrnutie epizód

Industrial AI sa presúva z laboratória na podlahu továrne. V tejto epizóde Optimistický výhľad v piatichLauren Espin skúma, ako môže AI pomôcť výrobcom riešiť nedostatok kvalifikovanej pracovnej sily a zlepšiť produktivitu inžinierstva.

V strede príbehu je Eigen Engineering Agent, vyvinutý centrálom AI spoločnosti Siemens v Seattli. Kombináciou AI s technickými údajmi špecifickými pre závod môže spoločnosť Eigen pomôcť automatizačným inžinierom písať kód a konfigurovať priemyselné systémy — vykonávať zložité inžinierske úlohy až päťnásobnou ľudskou rýchlosťou. Pri pilotných nasadeniach vo viac ako 100 spoločnostiach v 19 krajinách dosiahol spoločnosť Eigen až o 50% vyššiu inžiniersku efektívnosť.

Prinášanie AI do priemyselného prostredia si však vyžaduje viac ako výkonné modely. Ľudské odborné znalosti, simulácia a validácia zostávajú nevyhnutné zabezpečiť, aby práca generovaná umelou inteligenciou bola bezpečná, spoľahlivá a pripravená na skutočný svet.

Výsledok? Pohľad na to, ako by Industrial AI inteligencia mohla zmeniť výrobu — nie výmenou inžinierov, ale tým, že pomôže kvalifikovaným ľuďom robiť viac.

Úplný prepis

Som Lauren Espin a toto je Optimistický výhľad v piatich, rýchla aktualizácia dôležitého vývoja formujúceho budúcnosť.

Spojené štáty si stanovili ambiciózny cieľ reindustrializovať svoju ekonomiku. To znamená budovať novú výrobnú kapacitu, modernizáciu existujúcich prevádzok a zostať globálne konkurencieschopný - to všetko, zatiaľ čo priemysel čelí pretrvávajúcemu nedostatku kvalifikovanej pracovnej sily.

Industrial AI by mohla byť jedným z najdôležitejších nástrojov na zvládnutie tejto výzvy. Môže stavať na desaťročiach pokroku v oblasti automatizácie, softvéru a digitálneho dvojčaťa, aby pomáhal inžinierom, operátorom a technikom stať sa produktívnejšími, urýchliť inovácie a riešiť čoraz zložitejšie problémy.

Uvedomenie si tejto príležitosti si však vyžaduje viac ako výkonné modely AI. Musíme nasadiť umelú inteligenciu v reálnom svete, vo veľkom rozsahu, spôsobmi, ktoré prinášajú merateľné zvýšenie produktivity.

A to nás privádza k kúsku technológie, o ktorej väčšina z nás len zriedka premýšľa - pokiaľ, samozrejme, nepracujete vo výrobe.

PLC alebo programovateľný logický regulátor. Jeden mohol ovládať linku, ktorá naplnila fľašu vody na vašom stole. Ďalší pomohol vyrábať komponent vo vnútri auta, ktoré ste dnes jazdili. A ďalší mohol pomôcť zabaliť doručovaciu krabicu, ktorá sa ukázala na vašej verande.

PLC sú všade v modernom priemysle. Siemens z nich robí veľa. V skutočnosti asi tretina strojov na svete je riadená PLC Siemens.

A každý z týchto ovládačov musí byť naprogramovaný.

To je úloha automatizačných inžinierov. Píšu riadiaci kód, konfigurujú systémy a siete, testujú pripojenia a zabezpečujú, že čoraz zložitejšie priemyselné systémy fungujú podľa zamýšľania.

A dnes títo kvalifikovaní inžinieri chýbajú.

Takže zrejmá otázka: Prečo nepoužiť AI na zvýšenie produktivity pracovnej sily, ktorú máme?

AI už dnes tvrdo pracuje v továrňach. Kamery zaznamenávajú chyby na výrobných linkách. Systémy predpovedajú, kedy sa chystajú zlyhať motory. Iní nájdu spôsoby, ako vytlačiť väčšiu priepustnosť z kritickej línie.

Tieto aplikácie fungujú, pretože sú naozaj dobré pri vykonávaní konkrétnej práce. Jeden fotoaparát. Jedna výrobná linka. Uveďte AI dostatok príkladov a naučí sa robiť túto prácu mimoriadne dobre.

Ale programovanie ovládača nie je jedna práca.

Automatizačný inžinier môže byť požiadaný, aby vyriešil ľubovoľný počet problémov a správna odpoveď závisí od konkrétneho zariadenia - zariadenia, konfigurácie, elektroinštalácie, dokonca aj konvencií pomenovania.

To sťažuje škálovanie AI rovnakým spôsobom. Nemôžete vytvoriť a trénovať nový model pre každý závod a každého zákazníka.

Medzitým univerzálna AI rieši časť tohto problému. Dnešné najvýkonnejšie modely dokážu uvažovať, písať softvér a riešiť oveľa širšiu škálu úloh. Ale vo svojej podstate nerozumejú vašej továrni. Inžinierske údaje, ktoré popisujú zariadenie - jeho vybavenie, konfiguráciu a elektrické systémy - sú špecifické pre toto prostredie a často súkromné.

Práve tam záleží na priemyselnom kontexte.

Zamyslite sa nad skvelým novým inžinierom v prvý deň. Rozumejú inžinierstvu, ale nikdy nedali nohu do vašej rastliny. Nepošlite ich späť do školy. Poskytujete im prístup k správnym informáciám o konkrétnom systéme, na ktorom pracujú, a veľmi rýchlo prispievajú.

To je myšlienka Eigen Engineering Agent.

Eigen, vyvinutý v centre AI spoločnosti Siemens v Seattli, pracuje v rámci inžinierskej automatizácie softvéru, ktorý už používajú inžinieri. Má prístup k informáciám o projekte, ktoré popisujú, ako je zariadenie nakonfigurované, spolu so schémami elektrického zapojenia a ďalšími relevantnými technickými údajmi.

Inžinier môže opísať, čo chce, jednoduchým jazykom. Eigen ide nad rámec generovania návrhov na autonómne vykonávanie zložitých inžinierskych úloh. Dokáže pochopiť výzvu a v podstate prejsť do práce - písanie kódu alebo konfiguráciu systémov - až kým nedosiahne výkonnostný cieľ stanovený inžinierom.

A už sa nasadzuje.

Pri pilotných nasadeniach vo viac ako 100 spoločnostiach v 19 krajinách dosahovala spoločnosť Eigen až o 50% vyššiu inžiniersku efektívnosť. Dokáže vykonávať inžinierske úlohy dvakrát až päťnásobnou ľudskou rýchlosťou.

Keď sú kvalifikovaní automatizační inžinieri málo, na týchto ziskoch záleží.

Aby sa priemyselná umelá inteligencia mohla rozvíjať vo veľkom rozsahu, musí sa jej tiež dôverovať.

Preto je do procesu zabudovaný ľudský dohľad a validácia. Kód je možné testovať pomocou simulačných nástrojov, ktoré modelujú, ako sa bude ovládač správať skôr, ako sa dostane do živého zariadenia, pričom inžinier preskúma a schváli prácu.

To je dôležité rozlišovanie. Industrial AI nie je len o prinášaní výkonných modelov AI do továrne. Ide o kombináciu umelej inteligencie s hlbokým priemyselným kontextom a inžinierskymi odbornými znalosťami, aby sa mohla bezpečne a spoľahlivo nasadiť v reálnom svete.

A Eigen je súčasťou oveľa väčšieho úsilia. Spoločnosť Siemens investuje 1 miliardu dolárov do možností a ponúk umelej inteligencie v nasledujúcich troch rokoch, pričom vychádza z desaťročí skúseností s používaním technológií v priemysle a infraštruktúre.

Pretože ďalšia kapitola AI nebude definovaná iba výkonnejšími modelmi. Bude to tiež definované našou schopnosťou ich nasadiť v reálnom svete — s priemyselným kontextom a ľudskými odbornými znalosťami potrebnými na riešenie skutočných problémov a poskytovanie merateľnej hodnoty.

To je tichší druh pokroku ako chatbot, ktorý sa stáva chytrejším. Stáva sa to vo vnútri tovární, pracujúcich po boku inžinierov a nakoniec vo vnútri tých PLC, ktoré väčšina z nás nikdy neuvidí.

Výsledky však zažijeme všetci.

Som Lauren Espin a toto je Optimistický výhľad.