To znači da se pod AI valom, prerađivačka industrija suočava se sa dubokim konstrukcijskim izazovima i tlakom transformacije, stojeći na pragu "Redefinition" .
S jedne strane, globalni industrijski lanac ubrzava svoju rekonstrukciju, a s druge strane postoji strukturalni nedostatak radne snage, a s druge strane, a s druge strane postaju dvostruki pritisci kvaliteta i efikasnosti, a umjetna inteligencija prodire u svakoj vezu u lancu opskrbe, postajući nova varijabla visokokvalitetne izrade proizvodnje.
Protiv ove pozadine, proizvodnja više nije sljedbenik aplikacija AI, već glavnog bojnog polja i motora za njihovu primjenu .
Međutim, osnaživanje proizvodnje od strane umjetne inteligencije nije usmjereno na poboljšanje efikasnosti i smanjenja troškova, nathodnoj se utjecaju na logičku strukturu, organizacione metode i upravljačke industrije iz prerađivane u sklopljenju podataka i od automatizacije na obavještajne službe, te od sustava na raznovrsnosti na ljudsku mašinu saradnju.
Stoga ugradnja AI tehnologije pokreće "redefiniciju" proizvodne industrije .
Ovaj se članak fokusirala na trend integracije "umjetne inteligencije + proizvodnje", i razgradi ga iz više dimenzija, kao što su provedbeni izazovi i organizacijske mogućnosti, kontrolirajući, operaciju do izrade donošenja odluka da bi se promovirala proizvodna preduzeća za prelazak na fleksibilniji, kvalitetniji i otporniji Budućnost .
Put implementacije "umjetne inteligencije + proizvodnje": pet iteracija iz percepcije do odlučivanja
Sa napretkom duboke integracije "umjetne inteligencije + proizvodnje", osnovna arhitektura proizvodnih sistema prolazi kroz mirno, ali duboku rekonstrukciju .
Tradicionalni proizvodni sustav dugo je usvojio razlikuju hijerarhijsku arhitekturu "Izvršenje - operacija - odlučivanje": SENSORI Prikupljaju podatke i učitavaju ga u sustav za automatizaciju, a planove za izradu automatizacije i prilagođava se na osnovu periodične analize podataka .
Ova odozgo, centralno kontrolirana linearna arhitektura nakon što je podržala velika i standardiziranu industrijsku proizvodnju . u sve složenijim, dinamičkim i promjenjivim proizvodnim okruženjem, danas su njena ograničenja postala sve istaknutija .
Danas prerađivačka industrija napreduje iz hijerarhijske arhitekture na integrisanu i decentralizirano sistemsko, integrirano i decentralizirano . "kontrola, operacija, operacija, a ne djeluju u koordinaciji, u stvarnom vremenu i oblikuju inteligentnu zatvorenu petlju na ujedinjenoj tehničkoj platformi .
U ovoj arhitekturi, sposobnosti umjetne inteligencije više nisu jednostavno umetnute u određenu vezu, već duboko ugrađene u nervni centar cijele proizvodne mreže, služeći kao podrška za sistemsku inteligenciju .
Ova promjena paradigme također skicira pet iterativnih staza za primjenu AI u proizvodnji:
Iteracija percepcije: od "biti u stanju da vidim" da bi "mogao da razume"
Prvi korak proizvodnje počinje percepcijom . s razvojem AI video analize, inteligentnih senzora i industrijskog interneta stvari, "oči" proizvodnih mjesta postale su akutniji i proničniji.
Sistem video analize AI može automatski identificirati proizvodne anomalije, izdati upozorenja o grešci i nadoknađuju se za ograničenja tradicionalnih algoritama na pravilu, a ne samo da se proveduju podaci i događaj koji se pokreću i Edge Ai za naknadnu kontrolu i izvršenja . oznake percepcije oznaka Polazište za sveobuhvatnu integraciju AI u proizvodne sisteme .
2. Kontrolni iteracija: od "kontrole pravila" na "inteligentnu generaciju"
Inteligencija kontrolnih sistema prepisiva logiku industrijske kontrole . Industrial Control sustavi zastupljenih softverskim automatizacijom (SDA) prekršio je zatvorenu strukturu u kojoj su hardver i programiranje u tradicionalnim upravljačkim sistemima i izgrađene otvorene, modularne i rekonfiguratne upravljačke platforme .
Na osnovu toga, uvođenje AI asistenta nije učinio više zadatak koji inženjeri mogu dovršiti sami . opisujući kontrolnu logiku, i čak provedu pogrešku i verifikaciju, čime se postigne preskok u krišmu ljudskog stroja, čime se poboljšavaju kontrolni učinkovitosti i iterativne mogućnosti kontrole Sistemi .
3. Izvođenje iteracija: od "automatizacije" na "inteligentnu sinergiju"
Promjene se također odvijaju na razini izvršenja proizvodnje. Duna integracija AI i industrijskih robota promovira formiranje "industrijskih inteligentnih entiteta" sa mogućnostima percepcije, presude i izvršenja .
Roboti koje AI ne mogu obavljati samo ponavljajuće operacije, već i planiranje adaptivnog puta, vizualno prepoznavanje i multi-strojno planiranje sa zanimljivim i simulacijom, u virtualnom okruženju i verijom, "ruke i noge" stvorene više nisu samo za izvršavanje uputstava, već inteligentne izvršitelje Uz mogućnosti sudanja.
4. Operativna iteracija: od "Rekordne uprave" za "prediktivnu optimizaciju"
Sistem upravljanja procesom proizvodnje takođe je sveobuhvatno restrukturiran zbog uvođenja AI {{{{{. umjetne inteligencije u ubrzavanju integracije u osnovne proizvodne platforme kao što su sistemi MES i oprema, postajući inteligentan motor za proizvodnju optimizacije.
AI može modelirati operacijske podatke opreme, unaprijed identificirati potencijalne greške i postići prediktivno održavanje . optimizirati performanse OEE putem analize podataka u stvarnom vremenu; U upravljanju kvalitetom koristi se da identificira obrasce kvarova i uzrokuje čime se poboljšavaju dosljednost i usklađenost proizvoda . upravljanje procesima proizvodnje kreće iz reaktivne kontrole na prediktivnu operaciju, postizanje nivoa procesa, inteligentne optimizacije u procesu, postizanje inteligentne optimizacije u procesu, pogornu razinu u procesu, pogonjene inteligentnom optimizacijom podataka.
5. Iteracija odluke: od "periodične analize LAG-a" za "u stvarnom vremenu inteligentno odlučivanje"
Donošenje odluka o proizvodnji preduzeća takođe će postepeno dobiti sposobnost pomoći u pružanju donošenja odluka velikih složenosti kao što su planiranje proizvodnje, simulacije zaliha i predviđanja kvaliteta .
Pomoću AI modela, preduzeća mogu provesti simulacije scenarija kako bi se brzo procijenilo mogućnosti za zauzimanje resursa u upravljanju povijesnim i u stvarnom vremenu u upravljanju inventarima, a ja prilagoditi strategiju za prehranu za poboljšanje efikasnosti prometa za inventaru . Odluke o proizvodnji prebacili su se iz zaostajanja odgovora na uvid u prosljeđivanje, postajući ključna podrška okretnosti i otpornosti preduzeća .
Tijekom ovih pet skokova bili smo svjedoci da više vanjskim inteligencijom već inteligentan faktor u proizvodnom sustavu . prevazilazi tradicionalne granice, integrirajući se u svakom čvoru i na lokalnu optimizaciju u sustavu inteligenciju.
Ova sustavna obnova je upravo suština "umjetne inteligencije + proizvodnje" .
Koje su sistemske mogućnosti potrebne za proizvodne organizacije u eri "Umjetna inteligencija +"?
U trenutnoj eri brzog razvoja umjetne inteligencije, pitanje koje se više puta raspravljalo je: Will Ai zamijeni ljude? U prerađivačkoj industriji ovo je pitanje posebno osjetljivo .
U prošlosti je svaki skok naprijed u automatizaciji pratio trend "strojeva koji zamjenjuju ljudi" {. ", posebno njegov primjenjivač u proizvodnom scenariju, daje nam određeni odgovor: AI nije dizajniran da smanji broj ljudi, ali da bi ih smanjio .
Inteligentna proizvodnja zahtijeva više ljudi, a ne manje .
To znači da široka primjena AI nije dovela do vala otpuštanja; Umjesto toga, donijelo je snažnu potražnju za novim vještinama i svestranim talentima .
U prošlosti je AI više smatrao alatom: koji se koristi za pomoć u otkrivanju, analizi podataka i generacije izvještaja . sa prodorom AI modela u prediktivnom održavanju, planiranju proizvodnje i drugim vezama, oni se postepeno razvijaju od pomoćnih sudija za sudjelovanje donosioca odluka .
Ova evolucija nije mijenjala samo ulogu tehnologije, već je pretvorila organizacionu strukturu . prerađivačka preduzeća "" Donošenje ljudskog odlučivanja "" AI "i AI" . AI ". AI" . AI "{{7}" nije ugrađen u poslovne procese, sudjelovanje u procesu procesa i pokretanje procesa Reinženjering .
To takođe znači da se zahtjevi preduzeća za talente prolaze kvalitativne promjene: ne trebaju nam samo inženjeri koji razumiju ai, već i AI talente koji razumiju proizvođače, misleći sistemima i poslovnim razumevanjem postaju ključna podrška inteligentnoj transformaciji organizacije .
Ako je AI "mozak" inteligentne proizvodnje, tada je organizaciona sposobnost odlučujući faktor da li je ovo "tijelo" fleksibilno, jake i održivo . unoseći algoritme i alate, ali i izgradi sistematski okvir sposobnosti koji podržavaju implementaciju, rast i širenje Ai . njegove ključne dimenzije uključuju:
Strateška sposobnost: AI nije samo "IT projekat", već "normalan rad" .
Kada se mnoga preduzeća promovišu "umjetna inteligencija + proizvodnja", oni to smatraju jednokratnim nadogradnjom informacija i ostavljaju ga u IT odjel da preuzme vodstvo . ovaj pristup koji često dovodi do visokog, ali s niskim pilot projektima i neuspjelom replikacijom .
Prava transformacija na inteligentnu proizvodnju zahtijeva u vezi s AI-om kao suzgro strateških resursa modeli . AI ne bi trebao biti duboko integrirani u temeljne procese, ali za upravljanje energijom, a u upravljanju energijom treba biti duboko integrirana sa poslovnom strategijom da bi se formirala model dvostrukog kotača "{4}}
2. Kapacilnosti talenata: Izgradite kompozitni ešalon "AI inženjera + poslovni stručnjaci"
Optimizacija strukture talenata je preduvjet za provedbu Ai {{. S druge strane, a sa druge strane mogu razumjeti strukture, karakteristike i buku proizvodnih podataka koji razumiju poslovanje, procese i operacije za sudjelovanje u AI projektima, čineći njihovo iskustvo izričito i znanje, tako da su AI modeli bliži problemima u stvarnom svijetu .
Dvojezični talenti sa inženjerskim jezikom i poslovnim jezikom bit će neophodna bazna sila za proizvodnju preduzeća u budućnosti .
3. Organizaciona struktura: promovirati suradnju srednje platforme AI i poslovanja AI
AI projekti su često fragmentirani i teško se kopirati u velikoj mjeri . temeljni razlog u nedostatku ujedinjenih podataka i modela, u ovom kraju, integrirajući temeljne algoritme, mogućnostima upravljanja podacima i poslovne procese za formiranje dvoslojnog arhitekture "platforme + scenarija" . .
Organizaciono je također potrebno uspostaviti komisije za prijavu ukrštenim AI ili digitalnim operacijama za razbijanje barijera između IT-a i OT, istraživanja i razvoja i proizvodnje, sjedišta i postizanje modela za izradu u kojem se podižu problemi i rješenja na platformi i rješenja pružaju platformu .
4. Put implementacije: od pilot projekata do raspoređivanja u punoj lancu
Prema inteligentnoj stazi za transformaciju koji se predlaže u izvješću o istraživanju, preduzeća trebaju slijediti metodu okretnog starta, brzo iteracije i kontinuiranog širenja kada su prikazane na gornjoj slici, kao što je prikazano na gornjoj slici.
Ova staza naglašava da ne bi trebalo biti pretjerano ambiciozan i sveobuhvatan ., trebalo bi poduzeti male, ali brze korake, učiti radeći i postepeno evoluirati kako bi se postigao spiralni skok iz "lokalne inteligencije" za "sistemsku inteligenciju" .
Prava vrijednost AI ne leži u zamjenu ljudi, već u oblikovanju pametnije, agilnije i evoluiranijem proizvodnom organizacijom . da se prebacuju na to da bi se doživjela u skladu s inteligentnim sustavom za suzbijanje u suradnji na ljudskoj mašini .
Konkurs u budućih prerađivačkoj industriji više neće biti konkurs opreme i proizvodne sposobnosti, već konkurencija kognitivnih sposobnosti, organizacione sposobnosti i inteligentnih sposobnosti . AI nije kraj, već polazište nove industrijske civilizacije .
Podaci i modeli: Izuzetno teška "umjetna inteligencija + proizvodnja" dual motor za gospodaru
AI motor može zaista usmjeriti samo kontinuirano evoluciju inteligentnog proizvodnog sustava kada oba "podataka" i "modeli" rade efikasno istovremeno .
Međutim, u praktičnoj primjeni "umjetne inteligencije + proizvodnje" često spadaju u kognitivni nesporazum: verujući da su sve dok su AI algoritmi automatski, a stvarnost je da se mnoštvo prerađivačkih preduzeća "ne mogu ponoviti" u AI projektima, a korijenski uzrokovati precizno u činjenica da se dva osnovna motora podataka i modela nisu uistinu pokrenuli .
Izazov podataka: Proizvodnja preduzeća imaju "najviše podataka", ali i "najteže podatke koji treba koristiti" .
Zašto su podaci teško iskoristiti? Postoje uglavnom tri glavna razloga:
Podaci su inherentno nedovoljni i neujednačeni kvalitet: velika količina industrijskih podataka ima problema poput buke, nedostajućih podataka i heterogenosti . Postoji nedostatak mehanizama upravljanja, a direktno "hranjenje" u modelu je kontraproduktivni .
Podaci se ne obrađuju kasnije u životu i nedostaje kontekstna struktura: mnoga preduzeća sakupljaju "izolirane podatke o podacima", nedostajući su informacije o kontekstu kao što su događaji, procesi i serijski na raspolaganju da razumiju svoju poslovnu semantiku i kauzalnu logiku .
Dublji problem leži u tome iako proizvodnja preduzeća nemaju podatke o sistemu sposobnosti za transformaciju podataka u korisno znanje . Ovo nije problem sa funkcionalnošću softvera, već sistematskom nedostatku u organizacijskom mehanizmu i sistemu upravljanja.
Stoga podaci u prerađivačkoj industriji nisu premali, već previše raštrkani . Nije da to nema vrijednosti, već da kontekstualne informacije nisu dovoljne .
2. Model Challenge: Industrijska inteligencija ne može se postići preko noći oslanjajući se na "Opće velike modele"
Industrijski AI modeli suočavaju se sa tri glavna izazova:
Nedostatak procesa: Proces proizvodnje uključuje veliku količinu znanja, poput empirijskih pravila, fizičkih mehanizama i višestrukim spojnicom . ako model ne može razumjeti proces, a ne može izvršiti samo analizu ili optimizaciju korijena ili optimizaciju procesa .
Podaci o nedostatku i označavanja: U usporedbi s internetskim poljima kao što su internetska i društvena mreža, industrijski scenariji nedostaju velikim opsežnim podacima o otvorenim izvorima, a mnoge nenormalne podatke teško je označiti, čineći nadzorno učenje neodrživo .
Nedovoljna sposobnost generalizacije i teške migracije scena: Izvedba istog modela uvelike varira na različitim proizvodnim linijama i uređajima . Postoji nedostatak osnovnih mogućnosti, što rezultira visokim ciklusima, dugim ciklusima i niskim roi .
Stoga je ono što je proizvodna industrija uistinu potrebna scenarij u dubini AI modeli: oni koji ne samo da mogu razumjeti fizičke ponašanje i procesne mehanizme, već se prilagođavaju dinamičkim uvjetima i opremima koje posjeduju industrijsku inteligenciju s malom veličinom uzorka i snažnim generalizacijama .
Očigledno je da AI modeli u proizvodnji nisu "Razgovor modeli", ali "modeli koji mogu razumjeti fiziku" {. to nije "model za generiranje sadržaja", već "model za rekonstrukciju procesa" .
3. Izazovi menadžmenta: AI se ne radi o zaduživanju; Izgradnja sistema sposobnosti je istinsko polazište za proizvodnju AI
Suosno sa dvostrukim izazovima podataka i modela, više ne mogu ostati u fazi raspoređivanja alata, ali treba prebaciti na izgradnju kompletnog i održivog sistema za sposobnost AI . u tri stvari: Prvo, upravljanje podacima: od "prikupljanja podataka" za "generiranje znanja"; II . Modeliranje scene: Izrazite probleme na poslovnom jeziku i rešite ih na algoritamskom jeziku; III . Model Mehanizam za fino podešavanje: Osigurajte da se svaki agent uklapa u svoju prizor .
AI nije nešto što bi trebalo usvojiti . "Izrada veštačke inteligencije" treba smatrati sistematskim projektom "{2}} ne znači da postaje korisna samo zato što je to postalo inteligentno samo zato što je to kupuje . to je sistematski projekat iz podataka, od algoritama do organizacija .
Ako se Enterprise nadaju zaista postizanju proizvodnje omogućene AI, izgradit će se sa "orijentiranim na" sistem "motora" samo na taj način "samo na ovaj način" mogu li umjetna inteligencija ", ali postati inteligentan suradnik koji može razumjeti, činiti i stalno razvijati .