Czwarta rewolucja przemysłowa rozpoczęła się wraz z początkiem XXI w., ale spopularyzowana generatywna sztuczna inteligencja i duże modele językowe (LLM) w 2023 roku otworzyły nowy rozdział, jeśli chodzi o generowanie danych przemysłowych i automatyzacji. To moment przełomowy, ale i wyzwanie, ponieważ organizacje muszą wypracować, w jaki sposób najefektywniej wdrożyć nowe rozwiązania, aby stworzyć nową wydajność.
Określenie tego „jak” musi rozpocząć się od kwestii danych. Przy ogromnym potencjale, jaki kryją w sobie wymienione przeze mnie technologie, zawsze są one tak dobre, jak dane, na których się opierają. Ci producenci, którzy są zaawansowani w swojej praktyce dot. zarządzania danymi, mogą być gotowi do skoku na głęboką wodę. Dla tych, którzy dopiero zaczynają, mówimy raczej o wezwaniu do zaangażowania się w zrozumienie i uporządkowanie swoich danych, zanim zostaną w tyle za konkurencją. Tak czy inaczej, przedsiębiorstwa z branży wytwórczej powinny skupić się na tym, jak wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję w 2024 roku. Należy zacząć od dwóch prostych pytań: „Na co jestem przygotowany i jaki jest mój obszar potencjalnego zwrotu z tej inwestycji?”.
Każda organizacja może dziś dowiedzieć się, gdzie może zacząć wywierać natychmiastowy wpływ i budować swoją siłę opartą na generatywnej sztucznej inteligencji, przechodząc od analizy nowego rozwiązania do konkretów. Punktem wyjścia powinno być zapewnienie ram i umożliwienie pracownikom rozpoczęcia eksperymentowania z nowymi narzędziami. Patrząc z bardziej zaawansowanej perspektywy, może to być na przykład tworzenie aplikacji opartych na LLM-ach i przeszkolonych w zakresie danych wewnętrznych w celu łatwiejszego dostępu oraz zrozumienia tych generowanych przez firmę danych, które zasilają zautomatyzowane procesy.
Oczywiste jest, że jeśli rok 2023 był rokiem odkryć i wczesnych eksperymentów z generatywną sztuczną inteligencją, to rok 2024 będzie czasem realnych przekształceń w całej branży. Oto w jaki sposób.
Generatywna sztuczna inteligencja zrewolucjonizuje dostępność danych i napędzi innowacje w branży produkcyjnej
Wartością generatywnej sztucznej inteligencji i dużych modeli językowych jest ich zdolność do destylacji złożonych danych i analiz za pomocą języka konwersacji. Oprócz odpowiadania na pytania, generatywna sztuczna inteligencja dba również o analityczne przepływy pracy, ułatwiając rozwiązywanie problemów produkcyjnych lub optymalizację samego procesu produkcji. Dzięki iteracji inżynierowie mogą badać dane, testować hipotezy i wykorzystywać możliwości uczenia maszynowego oraz symulacji w sposób w pełni zarządzany przez generatywną sztuczną inteligencję. Nigdy wcześniej nie było bardziej sprawnego i dostępnego sposobu na cyfrową identyfikację możliwości i przyspieszenie procesu ciągłego doskonalenia, co prowadzi do zmniejszenia liczby usterek, zwiększenia wydajności i ogólnego obniżenia kosztów produkcji.
Konserwacja sprzętu oparta na sztucznej inteligencji zwiększy produktywność fabryk
Linie produkcyjne żyją i umierają za sprawą wydajności i dyspozycyjności. Już teraz dane umożliwiają konserwację predykcyjną, której celem jest maksymalizacja dostępności sprzętu produkcyjnego. Zawsze jednak pojawią się nieprzewidziane problemy, którymi należy zająć się w czasie rzeczywistym. Dzięki zrozumieniu związku między danymi generowanymi przez maszyny a udokumentowanymi procedurami sprzętowymi rozwiązywanie problemów i naprawy sterowane przez sztuczną inteligencję przywrócą pełną wydajność linii produkcyjnych szybciej niż kiedykolwiek wcześniej.
Sztuczna inteligencja uprości złożone wyzwanie, jakim jest zmniejszanie ryzyka w globalnych łańcuchach dostaw
W wyniku konsolidacji branży wielu dużych producentów często posiada wiele systemów ERP, których silosowe dane w przeszłości utrudniały przejrzysty wgląd w sieć łańcucha dostaw. Jednak kiedy organizacje te przełamują silosy danych i wykorzystują narzędzia takie jak LLM-y, które umożliwiają użytkownikom biznesowym znajdowanie spostrzeżeń na podstawie skonsolidowanych danych, są one w stanie uzyskać nowy poziom zrozumienia i zaoferować większą przejrzystość w tym zakresie. Uproszczony dostęp do technik probabilistycznych, w tym prognozowania, planowania i optymalizacji tras, poprawi odporność i wydajność łańcuchów dostaw, prowadząc do większej rentowności i zadowolenia klientów.
Producenci będą wykorzystywać generatywną sztuczną inteligencję do symulowania wad wizualnych na zdjęciach rzeczywistych produktów
Producenci będą mogli wykorzystywać symulowane wady do trenowania modeli, które będą wykrywać podobne defekty w przyszłości. Oto przykład – producent samochodów robi zdjęcie 360° pojazdu, gdy ten opuszcza lakiernię. Generatywna sztuczna inteligencja „nakłada” różne rodzaje defektów lakieru na ten pojazd. Następnie wytrenowany model głębokiego uczenia się wykrywa typy defektów. Taka procedura uprości opracowywanie najnowocześniejszych algorytmów wykrywania wad i klasyfikacji poprzez stworzenie treningowego zestawu danych, które w przeciwnym razie byłyby bardzo trudne do zebrania i ręcznego oznaczenia. Wierzę, że będzie to przełomowe rozwiązanie. DXC właśnie otrzymało od Amazon nagrodę za wdrożenie tej innowacyjnej techniki.
Nie ma wątpliwości, że sztuczna inteligencja będzie głównym czynnikiem napędzającym rozwój wszystkich firm, ale to właśnie producenci, jako łącznik między abstrakcyjną koncepcją a fizycznym produktem, mają szczególnie dużą szansę na wykorzystanie jej do zrozumienia swoich danych i wykorzystania ich, aby podejmować mądrzejsze decyzje i przeprowadzać bardziej wydajne operacje.
Autor: Tim Long, globalny dyrektor ds. branży produkcyjnej w Snowflake
