Anche nel campo dell'intelligenza artificiale generativa, ci sono enormi differenze: una è AI generativa addestrata su set di dati specifici che sono specifici per impianti di produzione specifici e le loro attrezzature e sistemi software; L'altro è l'intelligenza artificiale generativa che viene alimentata con una vasta gamma di argomenti da una varietà di fonti, molti dei quali potrebbero non essere abbastanza affidabili per cominciare.
Per aiutare a chiarire questo problema, diamo un'occhiata alle applicazioni dell'IA nell'analisi dei dati e all'IA generativa nelle operazioni di produzione di produzione e come interagiscono con le tecnologie di automazione industriale.
La differenza tra AI per l'analisi dei dati e AI generativa
Cominciamo con AI per l'analisi dei dati. Sebbene questa sia un'aggiunta relativamente nuova al campo della tecnologia di automazione, è in uso da diversi anni, con applicazioni che vanno dall'analisi della produzione alla manutenzione predittiva. Nel suo più semplice, in un ambiente di produzione, l'AI dell'analisi dei dati elabora essenzialmente l'input di dati dall'apparecchiatura e dai sistemi software per impianti di un'azienda e applica algoritmi per setacciarlo per evidenziare tendenze e anomalie e fornire spunti sulle possibilità aziendali basate sulla correlazione dei dati raccolti da questi diversi sistemi.
L'intelligenza artificiale generativa può generare contenuti originali, inclusi testo, immagini, video, audio o codice software, in base a prompt o richieste degli utenti. Poiché l'intelligenza artificiale generativa può ricevere grandi quantità di dati da così tante fonti diverse, vediamo problemi come "allucinazioni", che devono essere completamente controllate dagli umani prima che i risultati vengano messi in pratica. Si noti, tuttavia, che si tratta di un'intelligenza artificiale generativa per uso generale.
In un ambiente più controllato, i risultati saranno più affidabili se i dati inseriti in un sistema di intelligenza artificiale generativo sono forniti da una fonte di fiducia e si concentrano sulle apparecchiature e sui sistemi di una società specifica o di un gruppo di società partner.
Questo è il motivo per cui vedi molte aziende tecnologiche di automazione che implementano tecnologie di intelligenza artificiale generative per sviluppare sistemi comunemente indicati come "copilota". Questi sistemi sono addestrati su set di dati relativamente chiusi specifici dello scenario dell'applicazione dell'utente e delle tecnologie ad esso associate, piuttosto che raschiare varie risorse da Internet.
In che modo i fornitori di tecnologia di automazione possono implementare AI generativa
Proprio come l'intelligenza artificiale per l'analisi dei dati è diventato onnipresente in tutti i tipi di sistemi di produzione negli ultimi anni, l'uso dell'IA generativa nelle operazioni di produzione e le applicazioni di progettazione è in rapido aumento. Promuovere la sicurezza informatica industriale e guidare l'integrazione dell'intelligenza artificiale generativa nelle operazioni dell'officina.
L'interazione tra dati statici e dinamici della macchina fornirà agli utenti della piattaforma un nuovo livello di controllo sui processi operativi. Il "nuovo livello di controllo" significa che gli utenti saranno in grado di interagire con la tecnologia Copilota nella propria lingua e ricevere istruzioni e raccomandazioni dettagliate in base alle loro esigenze. ServiceNow afferma che la sua capacità di automatizzare i flussi di lavoro - dalla pianificazione della manutenzione alla risoluzione dei problemi in tempo reale - aiuta a garantire che le intuizioni basate sull'intelligenza artificiale fornite da Copilot si traducano in azioni tangibili ed efficaci che aumentano la produttività e minimizzano i tempi di inattività.
Il design generativo è stato a lungo utilizzato dai produttori di automazione per progettare i loro prodotti e, con l'integrazione dell'intelligenza artificiale generativa, il design generativo sta subendo una grande evoluzione. L'intelligenza artificiale generativa porta una nuova dimensione alla progettazione generativa, cambiando il modo in cui ingegneri e produttori concepiscono, creano e ottimizzano le tecnologie di automazione introducendo funzionalità "umane-in-the-loop".
È importante distinguere tra capacità di progettazione generativa esistenti utilizzando l'intelligenza artificiale tradizionale e la tendenza emergente dell'IA generativa integrata. A differenza dei tradizionali metodi di progettazione generativa, che si basano esclusivamente su algoritmi di intelligenza artificiale, l'aggiunta di AI generativa introduce un approccio più interattivo e iterativo in cui gli ingegneri possono fornire un feedback per guidare i sistemi di intelligenza artificiale a soluzioni più ottimizzate. Ciò consente loro di esplorare un ampio spazio di progettazione e generare un gran numero di potenziali progetti basati su parametri, vincoli e obiettivi di prestazione specifici. Questo approccio è particolarmente adatto per i sistemi automatizzati, in cui è spesso necessario bilanciare più variabili e obiettivi concorrenti.
L'applicazione di una progettazione generativa generativa basata sull'intelligenza artificiale ai sistemi automatizzati può aumentare la velocità con cui vengono generate e valutate più alternative di progettazione. Nel giro di poche ore o giorni, afferma Tony, il sistema può generare centinaia o addirittura migliaia di opzioni di progettazione, ciascuna ottimizzata per un determinato parametro.
Un'altra applicazione citata riguarda l'allineamento della tecnologia con gli standard del settore e le migliori pratiche. L'intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per verificare che un sistema soddisfi gli standard di sicurezza informatica evidenziando le aree in cui il sistema si discosta dalle norme consolidate, aiutando gli ingegneri a mantenere coerenza e qualità tra i progetti. La tecnologia viene anche utilizzata per standardizzare le pratiche dei team di ingegneria, in particolare nelle situazioni in cui gli ingegneri con diversi livelli di esperienza devono aderire agli stessi standard di progettazione e utilizzare librerie coerenti. Questa coerenza è molto preziosa quando si copiano sistemi su diversi siti o ambienti, poiché l'intelligenza artificiale generativa può suggerire adeguate regolazioni mantenendo l'integrità complessiva del design.
Mantieni una mente aperta sulle applicazioni AI generative industriali
Il problema con gli strumenti di intelligenza artificiale generativa per scopi generici, che ottengono la massima attenzione da parte dei media, è che sono sprezzanti nei confronti di nuove applicazioni di intelligenza artificiale emergenti nelle tecnologie di automazione. Gli strumenti AI generativi industriali dai fornitori di automazione si concentrano su set di dati specifici e fonti di dati per garantire l'accuratezza dei risultati.
Per mantenere la mente aperta all'intelligenza artificiale generativa industriale, considera questo caso: circa 20 anni fa, molti ingegneri manifatturieri non hanno considerato Ethernet come una scelta efficace per la rete del pavimento di fabbrica.
L'ulteriore sviluppo della tecnologia AI generativa è importante per l'industria manifatturiera per concentrarsi sull'acquisizione della conoscenza del personale di ingegneria, operazioni e manutenzione professionale per guidare la prossima generazione di lavoratori del settore. Questi strumenti AI generativi focalizzati sulla produzione dovrebbero essere le tecnologie che semplificano il raggiungimento di questo obiettivo.