To znamená, že pod vlnou AI čelí výrobní průmysl hluboce zakořeněné strukturální výzvy a transformační tlak, stojící na prahu „redefinice“ .
Na jedné straně globální průmyslový řetězec zrychluje svou rekonstrukci, existuje strukturální nedostatek práce a duální tlaky kvality a efektivity se stále více objevují ., na druhé straně se na druhé straně pronikají každý odkaz od výzkumu od výzkumu a vývoje od dodavatelského řetězce v dodavatelském řetězci při nereálné rychlosti, přičemž se stává novým vývojem a {2} {2} {2} {2} {2} {{2} {2} {2} {2} {2} {2} {2} {2} {2} {2} {2} {2} {2} {2 {
Na rozdíl od tohoto pozadí již výroba není následovníkem aplikací AI, ale hlavním bojištěm a motorem pro jejich implementaci .
Posílení postavení výroby umělou inteligencí však není pouze zaměřeno na zvýšení efektivity a snížení nákladů ., vyvíjí hlubší vliv na logickou strukturu, organizační metody a správní schopnosti výrobních systémů a na lidské systémy na lidské systémy a lidské systémy na lidské systémy a lidským systémům, které mají na výrobu, na automobily, a to na výrobním průmyslu, od automobilů na zpracování, a to od účetního odvětví, od automobilů na výrobní průmysl, od automobilů a na základě výrobního průmyslu, a to od průmyslu výroby, a to od výrobního průmyslu, od výrobního průmyslu, a to od průmyslu výrobního Spolupráce .
Vložení technologie AI proto zahajuje „redefinici“ výrobního průmyslu .
Tento článek se zaměří na integrační trend „umělé inteligence + výroba“ a rozdělí jej z více dimenzí, jako jsou implementační cesty, typické aplikace, klíčové výzvy a organizační schopnosti . Prozkoumá, jak může být AI vložen do výrobního systému vrstvami od vnímání, spuštění, tj. kvalitnější a odolnější budoucnost .
Implementační cesta „Umělá inteligence + výroba“: Pět iterací od vnímání po rozhodování
S rozvojem hluboké integrace „umělé inteligence + výroby“ prochází základní architektura výrobních systémů klidnou, ale hlubokou rekonstrukcí .
Tradiční výrobní systém dlouhodobě přijal zřetelnou hierarchickou architekturu „Vnímání - kontrola - provedení - Provoz - rozhodování“: Senzory shromažďují data a nahrávají je do řídicího systému, pokyny řídí jednotku provádění, automatizační systém provádí řízení procesů a plány na úrovni rozhodování a úpravy na základě analýzy periodických dat .}.}}.}}}}}}}}}}
Tato centrálně kontrolovaná lineární architektura shora dolů kdysi podporovala rozsáhlou a standardizovanou průmyslovou produkci . V současné době se však ve stále složitějším, dynamičtějším a proměnlivějším výrobním prostředí stává jeho omezení stále výraznější .
V dnešní době výrobní průmysl postupuje z hierarchické architektury na rekonstrukci systému, která je založena na platformě, integrovaná a decentralizovaná . vnímání, provádění, provádění, provoz a rozhodování již není samostatné systémy, ale pracuje v koordinaci, interaguje v reálném čase a vytváří inteligentní uzavřenou smyčku na nejedvidované technické platformě .}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}
V této architektuře již nejsou schopnosti umělé inteligence jednoduše vloženy do určitého odkazu, ale hluboce zakořeněny do nervového centra celé výrobní sítě a slouží jako podpora systémové inteligence .
Tento posun paradigmatu také načrtnutí pěti iterativních cest pro aplikaci AI ve výrobě:
Iterace vnímání: Od „schopnosti vidět“ k „schopnosti porozumět“
První krok výroby začíná vnímáním . s vývojem videa AI, inteligentních senzorů a průmyslového internetu věcí, „oči“ výrobních míst se staly akutnějšími a bystnějšími .
Systém pro analýzu videa s podporou AI může automaticky identifikovat anomálie výroby, vydávat varování o poruchách a změnit stav položek, nahradit omezení tradičních algoritmů založených na pravidlech . na konci sběru dat, ale také provádějí údaje, ale také vylepšují údaje a vylepšují údaje a vylepšují se výchovnou a vylepšováním a vylepšování a vylepšení aim}}}}} Označuje výchozí bod pro komplexní integraci AI do výrobních systémů .
2. Řízení Iterace: Z "ovládání pravidel" po "Inteligentní generace"
Inteligence řídicích systémů přepisuje logiku průmyslové kontroly . Nová generace průmyslových kontrolních systémů představovaných softwarově definovaným automatizací (SDA) zlomila uzavřenou strukturu, kde hardware a programování jsou vázány v tradičních řídicích systémech a konstruovala otevřenou, modulární a rekonfigurovatelnou kontrolní platformu .
Na tomto základě zavedení nástrojů AI asistentů AI již vytvořilo, že programování PLC již není úkolem, který by inženýři mohli dokončit samostatně . popisem kontrolních cílů přirozeným jazykem, AI může automaticky generovat logiku kontroly, vývojové rozvoje, sémantické anotace, a to probíhat a to z hlediska lidského zákoníku, a tím posiluje a zvyšuje účinnost rozvoje a je to posilování a vylepšuje a je to, že je usilována o kapacitu a vylepšuje a vylepšuje a vylepšuje. Řídicí systémy .
3. Provádění iterace: Z "Automatizace" na "Inteligentní synergie"
Změny se také odehrávají na úrovni výroby provedení . Hluboká integrace AI a průmyslových robotů podporuje vytvoření „průmyslových inteligentních subjektů“ se schopnostmi vnímání, úsudku a provedení .
Robots driven by AI can not only perform repetitive operations, but also achieve adaptive path planning, real-time visual recognition and multi-machine collaborative scheduling. Through the digital twin and simulation platform, robots can complete training and verification in a virtual environment before deployment, greatly reducing the online cycle. From then on, the "hands and feet" created were no longer merely for executing Pokyny, ale inteligentní exekutory s úsudkovými schopnostmi .
4. Provozní iterace: Od "správy záznamů" do "Prediktivní optimalizace"
Systém řízení výrobních procesů byl také komplexně restrukturalizován kvůli zavedení AI . Umělá inteligence zrychluje jeho integraci do základních výrobních procesů, jako jsou systémy správy MES a zařízení, a stává se inteligentním motorem pro optimalizaci výroby .
AI může modelovat provozní data zařízení, předem identifikovat potenciální chyby a dosáhnout prediktivní údržby . optimalizovat výkon OEE prostřednictvím analýzy datového proudu v reálném čase; V řízení kvality se AI používá k identifikaci vzorců vad a kořenových příčin, čímž se zvyšuje konzistence a dodržování produktů . Management výrobních procesů se přechází z reaktivní kontroly k prediktivnímu provozu, dosažení úrovně procesu, inteligentní optimalizace založená na údajích .
5. iterace rozhodnutí: Z „Analýza periodické zpoždění“ po „Inteligentní rozhodování v reálném čase“
Rozhodování o výrobních podnicích také prochází inteligentní transformací . Ai postupně získává schopnost pomáhat při vysoce složitosti rozhodovacích úkolů, jako je plánování výroby, simulace zásob a předpověď kvality .
S pomocí modelů AI mohou podniky provádět simulace scénáře, aby rychle posoudily možnosti okupace a doručování zdrojů různých strategií plánování výroby . Kombinace historických a v reálném čase, může AI dynamicky doporučit ai, ai může předem vylepšit inventarion k vylepšování inventarionů na inventarizaci pro zvýšení inventarizace pro intenzivní buymi Efektivita . Rozhodnutí o výrobě se posunula z zpožděných odpovědí na výhledové poznatky a stala se klíčovou podporou agility a odolnosti podniku .}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}
Během těchto pěti skoků jsme byli svědky toho, že umělá inteligence již není externím nástrojem, ale inteligentním faktorem ve výrobním systému . přesahuje tradiční hranice, integruje se do všech úrovní a každého uzlu a propaguje výrobní systém od hierarchické kontroly po inteligentní spolupráci a od místní optimalizace k systémové inteligenci.
Tato systematická rekonstrukce je přesně podstatou „umělé inteligence + výroba“ .
Jaké systémové schopnosti jsou potřebné pro výrobní organizace v éře „umělé inteligence +“?
V současné době rychlého rozvoje umělé inteligence je otázka, která byla opakovaně diskutována, nahradí AI lidi? Ve výrobním průmyslu je tento problém obzvláště citlivý .
V minulosti se zdálo, že každý skok vpřed v automatizaci je doprovázen trendem „strojů nahrazujících člověka“ . Nicméně, dnešní umělá inteligence, zejména její aplikační cesta ve výrobních scénářích, nám však dává definitivní odpověď: AI není určena ke snížení počtu lidí, ale vylepšuje je .} . .}.}
Inteligentní výroba vyžaduje více lidí, ne méně .
To znamená, že široká aplikace AI nevedla k vlně propouštění; Místo toho to vyvolalo silnou poptávku po nových dovednostech a všestranném talentu .
V minulosti byla AI více považována za nástroj: používá se k pomoci při detekci, analýze dat a generování zpráv . V současné době, s penetrací modelů AI v prediktivní údržbě, kontrole kvality, plánování výroby a další odkazy, se postupně vyvíjejí z pomocných soudců k účasti na rozhodování .
Tento vývoj nejen změnil roli technologie, ale také přetvořil organizační strukturu . Výrobní podniky se přesouvají z jednosměrného vztahu „lidského rozhodování a pomoci AI“ na obousměrný model „Inteligentního procesu v postupu, který je v posílení, je v průběhu postupujícího, že v podniku se účastní procesu, která je v podniku, která je v podniku, která je v podniku, která je v podniku, která se týká podnikatelského procesu. evoluce a spuštění procesu Reengineering .
To také znamená, že požadavky podniků pro talenty procházejí kvalitativní změnou: potřebují nejen inženýry, kteří rozumí AI, ale také talenty AI, kteří chápou výrobu . AI generalistů s přeshraničními schopnostmi, systémové myšlení a porozumění podnikání se stanou klíčovou podporou inteligentní transformace organizace ....
Pokud je AI „mozkem“ inteligentní výroby, pak je organizační schopnost rozhodujícím faktorem pro to, zda je toto „tělo“ flexibilní, silné a udržitelné . vstupující do éry AI, které nejenže zavádějí algoritmy a nástroje, ale také sestavují systematické rámce kapacity, které zahrnují nejen {{1 {1 {1 {1 {1 {1 {1 {1 {1 {1 {1 {1 {1 {1 {1 {1 {1.}. {1 {1} zahrnout:} 1 {
Strategická schopnost: AI není pouze „IT projekt“, ale „normální operace“ .
Když mnoho podniků podporuje „umělou inteligenci + výrobu“, považují ji za jednorázovou aktualizaci informací a nechají na IT oddělení, aby se ujali vedení . Tento přístup často vede k vysokoškolským projekta
Skutečná transformace na inteligentní výrobu vyžaduje AI jako hlavní strategický zdroj, který řídí změnu modelů obchodních operací . Ai, by neměla existovat nezávisle na obchodních operacích, ale měla by být hluboce integrována do základních procesů, jako je výroba, řízení dodavatelského řetězce, řízení dodavatelského řetězce a energetický management a energetický management . AI by měla být hluboce integrována obchodní strategií pro obchodní model, které „obchodní teplé“ by mělo být sdělovací strategií, aby se vytvořila model. Drive ".
2. Talent schopnosti: Vytvořte kompozitní echelon "AI Engineers + Business Experts"
The optimization of the talent structure is the prerequisite for the implementation of AI. On the one hand, enterprises need engineers with AI algorithm capabilities and data modeling capabilities, who can understand the structure, characteristics and noise of manufacturing data. On the other hand, it is even more necessary for manufacturing experts who understand business, processes and operations to participate in AI projects, Vytváření jejich zkušeností a strukturované znalosti, takže modely AI jsou blíže k problémům v reálném světě .
Dvojjazyčný talent s inženýrským jazykem i obchodním jazykem bude v budoucnu nezbytnou páteřní silou pro výrobní podniky .
3. Organizační struktura: Propagujte spoluúčast střední platformy AI a obchodních operací
AI projects are often fragmented and difficult to replicate on a large scale. The fundamental reason lies in the lack of a unified data and model foundation. To this end, enterprises need to build an AI and data middle platform with reusability, integrating the underlying algorithm capabilities, data governance capabilities and business processes to form a two-tier architecture of "platform + Scénář ".
Organizačně je také nutné zřídit meziprůměrné aplikační výbory AI nebo týmy pro digitální provoz, aby se prolomily bariéry mezi IT a OT, výzkum a vývojem a výrobou, ústředí a stránkou a dosažení modelu spoluvytváření, kde se vyvolávají problémy z první linie a řešení poskytuje platforma .
4. Implementační cesta: Od pilotních projektů po nasazení plného řetězce
Podle cesty inteligentní transformace výroby navržená ve výzkumné zprávě by se podniky měly řídit osmistupňovou metodou agilního startu, rychlé iterace a nepřetržité expanze při nasazování projektů AI, jak je znázorněno na výše uvedeném obrázku .
Tato cesta zdůrazňuje, že aplikace AI by neměla být příliš ambiciózní a komplexní . Místo toho by měla podniknout malé, ale rychlé kroky, učit se tím a postupně se vyvíjet, aby se dosáhlo spirálového skoku z „místní inteligence“ na „systémovou inteligenci“ .
Skutečná hodnota AI nehodí při výměně lidí, ale ve formování chytřejší, agilnější a vyvinuté výrobní organizace . umožňuje organizacím přejít z poháněného zkušeností k datovým založeným a z tuhosti procesu na inteligentní flexibilitu, a v konečném důsledku vytváří inteligentní soustředěný systém zaměřené na lidský a-mích}.}}}}}}}
Konkurence v budoucím výrobním průmyslu již nebude soutěž o vybavení a výrobní kapacitu, ale spíše konkurencí kognitivních schopností, organizačních schopností a inteligentních schopností . AI není konec, ale výchozím bodem nové průmyslové civilizace .
Data a modely: Extrémně obtížná „umělá inteligence + výroba“ duálního motoru na zvládnutí
Motor AI může skutečně řídit nepřetržitý vývoj inteligentního výrobního systému, když jak „data“, tak „modely“ fungují současně .
However, in the practical implementation of "Artificial intelligence + manufacturing", enterprises often fall into a cognitive misunderstanding: believing that as long as AI algorithms are deployed and industrial data is connected, intelligent decision-making and optimization results can be automatically obtained. But the reality is that many manufacturing enterprises have "successfully piloted but failed to replicate" in AI projects, and the root cause lži přesně v tom, že dva základní motory dat a modelů se skutečně nezačali .
Data Challenge: Výrobní podniky mají „nejvíce dat“, ale také „nejobtížnější data k použití“ .
Proč je obtížné využít data? Existují hlavně tři hlavní důvody:
Data jsou ze své podstaty nedostatečná a nerovnoměrná kvalita: velké množství průmyslových dat má problémy, jako je hluk, chybějící data a heterogenita . Existuje nedostatek mechanismů správy a přímé „krmení“ k modelu je protiproduktivní .
Data nejsou zpracována později v životě a postrádá kontextovou strukturu: mnoho podniků shromažďuje „izolované datové body“, postrádá kontextové informace, jako jsou události, procesy a šarže, což vede k neschopnosti modelu porozumět jeho obchodní sémantice a kauzální logice .
Hlubší problém spočívá v tom, že ačkoli výrobní podniky mají data, postrádají systém schopností transformovat data na použitelné znalosti . Toto není problém s funkčností softwaru, ale spíše systematický nedostatek v organizačním mechanismu, datovém myšlení a systému vládnutí .
Proto data ve výrobním průmyslu nejsou příliš malá, ale příliš rozptýlená . Není to tak, že nemá žádnou hodnotu, ale že kontextové informace jsou nedostatečné .
2. Výzva modelu: Průmyslové inteligence nelze dosáhnout přes noc spoléháním na „obecné velké modely“
Průmyslové modely AI čelí třem hlavním výzvám:
Nedostatek porozumění procesu: Proces výroby zahrnuje velké množství tichých znalostí, jako jsou empirická pravidla, fyzikální mechanismy a více variabilní vazba . Pokud model tento proces nerozumí, může pouze provést relevantní předpovědi a nemůže provádět analýzu kořenových příčin nebo optimalizace procesů . ..
Potíže s nedostatkem dat a označování: Ve srovnání s internetovými polími, jako je elektronický obchod a sociální sítě, průmyslové scénáře postrádají rozsáhlé datové soubory s otevřeným zdrojovým kódem a mnoho neobvyklých dat je obtížné označit, což činí dozorce učení neudržitelné .
Nedostatečná generalizační schopnost a obtížná migrace scény: Výkon stejného modelu se velmi liší na různých výrobních linkách a zařízeních . Existuje nedostatek základních schopností, které lze migrovat a doladit, což má za následek vysoké náklady na nasazení AI, a nízké roe .
To, co zpracovatelský průmysl skutečně potřebuje, jsou scénáře v hloubce AI modely: ty, které mohou nejen pochopit fyzické chování a procesní mechanismy, ale také se přizpůsobit dynamickým podmínkám a rozdíly v zařízení, které mají průmyslovou inteligenci s malou velikostí vzorku a silnou zobecnění .
Je zřejmé, že modely AI ve výrobě nejsou „mluvícími modely“, ale „modely, které rozumí fyzice“ ., není to „model pro generování obsahu“, ale „model pro rekonstrukci procesu“ .
3. Výzvy pro správu: AI není o půjčování; Konstrukce systému schopností je skutečným výchozím bodem pro výrobu AI
Vzhledem k dvojím výzvám dat a modelů již nemohou podniky zůstat ve fázi nasazování nástrojů, ale měly by se přesunout k budování úplného a udržitelného systému schopností AI . Jádro leží ve třech věcech: zaprvé, správa dat: od „shromažďování údajů“ až po „generování znalostí“; II . Modelování scény: Vyjádřete problémy v podnikatelském jazyce a vyřešte je v algoritmickém jazyce; III . Model jemného doladění Mechanismu: Zajistěte, aby se každý agent vešel do své vlastní scény .
Ai není něco, co je třeba přijmout . "Umělá inteligence + výroba", by měla být považována za systematický projekt . Vstup umělé inteligence do výroby neznamená, že je to užitečný jen proto, že je nainstalován, a to je na instalaci, a to je na instalaci, a to, že je nainstalován, je na instalaci, a to, že je na instalaci, a to je pro modely, a to je na instalaci, a to je na instalaci, a to je pro modely, a to, že je na instalaci, a to je pro modely, a to, že je na instalaci, je to z ignoritu, a to je na instalaci, a to, že je na instalaci, z ignoritu, je to z ignoritu, a to je na instalaci, a to je na instalaci, a to, že je na instalaci, a to je nainstalováno, je to inteligentní, protože je to nainstalováno, je to inteligentní, protože je to nainstalováno. Organizace .
Pokud podniky doufají, že skutečně dosáhnou výroby podporovaného AI, musí se odtrhnout od „orientovaného na nástroje“ myšlení a vytvořit systém s duálním motorem „datových schopností + schopnosti modelu“ pro budoucnost . pouze tímto způsobem může být umělecká inteligence nejen ve výrobě.