با وجود همه اعتیاد به مواد مخدره در مورد هوش مصنوعی (AI) در صنعت ، به نظر می رسد تقریباً هر روز یک کلمه کلیدی جدید ظاهر می شود. آخرین کلمه کلیدی چیست؟ اصطلاح "عامل هوش مصنوعی صنعتی" ، که به عنوان یک عامل هوش مصنوعی صنعتی نیز شناخته می شود ، تقریباً هیچ تعریف استانداردی در دنیای صنعتی ندارد ، اما این تعریف نزدیک است: یک عامل هوش مصنوعی صنعتی یک نهاد نرم افزاری انعطاف پذیر و قدرتمند است که قادر به نمایش هوشمندانه و مدیریت کارکردها و توانایی های یک سازمان صنعتی است. به عبارت ساده تر ، هنگامی که با داده های مناسب و مدل AI مناسب آموزش می بینید ، عوامل AI صنعتی می توانند وظایف خاصی را به روشی شبیه به انسان انجام دهند.
خلبان عملیاتی که همه در مورد آن صحبت می کنند یا چت باباتی که هنگام تلاش برای رزرو مجدد از آن استفاده می کنید نمونه هایی از انواع مختلف عوامل هوش مصنوعی است. آنها به منظور خودکارسازی یا ساده سازی گردش کار خاص یا محدود برای بهبود بهره وری کاربر طراحی شده اند. با این حال ، سیستم عامل های هوشمند امروز که از منطق محدود از پیش برنامه ریزی شده استفاده می کنند ، بر اساس هوش مصنوعی تولیدی با عوامل آینده قابل مقایسه نیستند.
اگر از فیلم ها الهام بگیریم ، به نظر می رسد هوش مصنوعی به دستیار هوشمند "جارویس" Iron Man's "Jarvis" نزدیکتر و نزدیکتر می شود ، یک عامل مجازی فوق العاده قدرتمند که از طریق دستورات صوتی ارتباط برقرار می کند تا به مرد آهنین کمک کند تا تمام تلاش خود را انجام دهد
چرا عامل AI اکنون مهم است؟
برای ده ها سال ، ارائه دهندگان راه حل های صنعتی در تلاشند تا از داده ها و هوش مصنوعی برای بهینه سازی تولید ، به حداقل رساندن خطر اختلال ، ساده سازی تولید و تصمیم گیری های روزانه باهوش تر استفاده کنند. اما متأسفانه ، تا کنون ، تأثیر در عملیات کف گیاه کمتر از رضایت بخش بوده است.
نحوه تعامل کاربران با فرآیندهای صنعتی پیشرفته دیجیتالی ، شهودی نیست و باعث می شود که در واقع بهبود گردش کار کلیدی و دستیابی به سودهای بهره وری را به چالش بکشد. فن آوری هایی که به طور قابل توجهی گردش کار را بهبود نمی بخشند ، به طور گسترده اتخاذ نمی شوند.
در حالی که در حال پرواز است ، اگر مرد آهنین نتواند با جارویس صحبت کند و او مجبور است با استفاده از اصطلاحات دقیق ، اطلاعات را به صورت دستی جستجو کند ، گردش کار وی (و نتیجه ماموریت) رنج می برد. در این زمینه ، گردش کار اپراتور دقیق و بالغ است. اطلاعات باید با استفاده از دستگاه های دستی و دستورات ساده ، به جای تکیه بر خطوط کد SQL ، با استفاده از دستگاه های دستی و دستورات ساده قابل اعتماد و فوراً در دسترس باشند.
AI تولید کننده رابط بهتری برای داده های پیچیده (هنگام ساخت و دسترسی در شرایط مناسب) فراهم می کند. در حالی که ممکن است اپراتورها نتوانند همان طیف وسیعی از سؤالات خود را از مرد آهنین بپرسند ، رابط پاسخ آنها نسبت به گذشته انسانی تر و شهودی تر می شود ، که اجازه می دهد تا در گردش کار گنجانیده شود.
چگونه مرد آهنین دستیار جارویس را ساخت؟ در حالی که ما مطمئناً نمی دانیم ، می توانیم یک حدس تحصیل کرده را ارزیابی کنیم:
● او با دسترسی ساده به داده های پیچیده شروع به کار کرد. این که آیا شما سعی در بهبود داشبوردهای عملیاتی دارید یا عوامل صنعتی هوش مصنوعی را معرفی می کنید ، هر دو با یک پایگاه داده صنعتی شروع می کنند که از AI برای اطلاع رسانی در مقیاس در مقیاس استفاده می کند.
● او ممکن است از یک نمودار دانش برای متناسب سازی تمام داده ها استفاده کرده باشد. در صنعت ، مدل های بزرگ زبان (LLMS) به داده هایی متکی هستند که خروجی های با دقت بالاتر را در متن باز می گرداند ، زیرا نمایندگان هوش مصنوعی می توانند بر اساس اهداف صریح خود در مجموعه داده های کوچکتر آموزش ببینند.
● او هماهنگی مدل و هوش مصنوعی را به دست آورده است. مدلهای صنعتی دارای مؤلفه های زیادی هستند و هماهنگی مناسب مدلهای تخصصی یا مدلهای شریک برای موفقیت یک برنامه پروژه بسیار مهم است.
این سه بخش برای ارائه صحیح یک عامل هوش مصنوعی صنعتی که می توانید به آن اعتماد کنید بسیار مهم است.
تفاوت بین عامل AI و مدل بزرگ
به عنوان بخش مهمی از AIGC ، عامل AI و مدل بزرگ عملکردها و اثرات مختلفی را به همراه دارد. پس چه تفاوتی دارد؟
عامل هوش مصنوعی یک نهاد هوشمند است که می تواند محیط را درک کند ، تصمیم گیری کند و اقداماتی را انجام دهد. این ویژگی دارای ویژگی های استقلال ، تعامل ، واکنش پذیری و ابتکار عمل است و می تواند نقش مهمی در سناریوهای مختلف عملکرد و کنترل عملی داشته باشد. عملکردهای اصلی عامل AI شامل اما محدود به درک محیط ، استدلال ، یادگیری و سازگاری نیست و می تواند در سناریوهای مختلفی به کار رود.
مدل های بزرگ مدل های یادگیری ماشین با پارامترهای در مقیاس بزرگ و ساختارهای محاسباتی پیچیده هستند. این مدل ها با استفاده از مقادیر زیادی از داده ها و منابع محاسباتی برای بهبود تعمیم و صحت آنها آموزش دیده اند. مدل بزرگ به طور گسترده در پردازش زبان طبیعی ، تشخیص تصویر ، تشخیص گفتار و سایر زمینه ها مورد استفاده قرار می گیرد و به نتایج قابل توجهی رسیده است.
تفاوت بین عامل AI و مدل بزرگ
1. مرحله توسعه و آموزش
توسعه عامل هوش مصنوعی توجه بیشتری به منطق تعامل بین عامل و محیط و نحوه یادگیری و سازگاری مطابق با بازخورد محیطی می کند. آموزش مدلهای بزرگ بر یادگیری عمیق از طریق مجموعه داده های در مقیاس بزرگ متمرکز است ، بنابراین هزینه های توسعه و آموزش زیاد است.
2 سناریوهای برنامه
سناریوهای کاربردی عامل AI معمولاً با وظایف یا محیط های خاص ارتباط نزدیکی دارند و می توانند به تعامل مؤثر با محیط دست یابند ، که برای سناریوهای مختلف عملکرد و کنترل مناسب است. به دلیل دانش گسترده دانش و قدرت پردازش ، مدل های بزرگ دارای طیف وسیع تری از سناریوهای کاربردی هستند.
3. با دنیای خارج ارتباط برقرار کنید
تعامل بین مدل بزرگ و انسان مبتنی بر ورودی متن توسط کاربر است و اینکه آیا ورودی متن روشن است یا نه بر تأثیر پاسخ مدل بزرگ تأثیر خواهد گذاشت. کار مأمورین هوش مصنوعی فقط باید به هدف برسد و می توانند به طور مستقل در مورد هدف فکر کنند و عمل کنند.
4. عملکرد جامع
عامل هوش مصنوعی از سه فرآیند تشکیل شده است: ادراک ، تصمیم گیری و اجرای ، تشکیل یک سیستم بازخورد حلقه بسته. مدل های بزرگ پیش بینی باز یا مدل های تولید هستند و یک معماری هوشمند با حلقه بسته کامل ندارند.
یک مؤلفه اصلی عوامل هوش مصنوعی در ساخت
ورودی: این مؤلفه انواع ورودی ها را از سنسورها ، ماشین آلات و اپراتورها ، از جمله داده ها در قالب های مختلف ، مانند قرائت سنسور ، سیاهههای مربوط به عملیات و معیارهای تولید ، ضبط و پردازش می کند. این ورودی ها اقدامات و تصمیمات عوامل هوش مصنوعی را راهنمایی می کنند و بینش در زمان واقعی در مورد فرآیند تولید را ارائه می دهند.
مغز: مغز برای عملکرد شناختی در عملیات تولید بسیار مهم است و شامل چندین ماژول است:
تجزیه و تحلیل: نقش ها و کارکردهای عوامل هوش مصنوعی را در محیط تولید تعریف کنید ، وظایف و اهداف را مشخص کنید.
حافظه: داده های تاریخی و تعامل های گذشته را ذخیره می کند و به عوامل هوش مصنوعی این امکان را می دهد تا از چرخه تولید قبلی و سناریوهای عملیاتی بیاموزند.
دانش: حاوی اطلاعات خاص دامنه ، از جمله پروتکل های تولید ، استانداردهای کیفیت و مشخصات تجهیزات است که برای برنامه ریزی و تصمیم گیری ضروری است.
برنامه ریزی: تعیین برنامه ریزی بهینه تولید ، تخصیص منابع و بهینه سازی گردش کار بر اساس تقاضای فعلی ، سطح موجودی و محدودیت های عملیاتی.
عمل: این مؤلفه با استفاده از ماژول های مغز برای خودکارسازی و بهینه سازی فرایند تولید ، اقدامات موجود در این طرح را انجام می دهد. با تجزیه وظایف پیچیده به مراحل عملی ، عوامل هوش مصنوعی عملیات تولیدی کارآمد را با استفاده از ابزارها و تجهیزات تخصصی در صورت لزوم تضمین می کنند.
در ساخت ، عوامل هوش مصنوعی نقش مهمی در بهبود بهره وری عملیاتی ، به حداقل رساندن خرابی و بهینه سازی نتایج تولید از طریق تجزیه و تحلیل داده های هوشمند و قابلیت های تصمیم گیری دارند.
عملکرد و نقش اصلی عامل AI صنعتی
جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها: عوامل هوش مصنوعی در جمع آوری ، تمیز کردن و ادغام داده ها از منابع مختلف مانند سیستم های تولید ، سنسورهای IoT ، بانکهای اطلاعاتی زنجیره تأمین و معیارهای کنترل کیفیت مهارت دارند. آنها به عنوان پردازنده داده ها و تحلیلگران ارشد عمل می کنند ، پیش بینی و بینش استراتژیک را ارائه می دهند که برای تصمیمات عملیاتی بسیار مهم هستند.
اتوماسیون و بهینه سازی فرآیند: عوامل هوش مصنوعی در تولید فراتر از خودکار کردن کارهای روزمره مانند مدیریت موجودی و برنامه ریزی تولید هستند. آنها همچنین با مدیریت استثنائات ، خطاها و استثنائات ، این فرایندها را بهینه می کنند. این عوامل هوش مصنوعی با یادگیری و تطبیق مداوم ، در خودکار کردن فرآیندهای تولید پیچیده مانند نگهداری پیش بینی کننده ، کنترل کیفیت و مدیریت زنجیره تأمین برتری دارند.
تصمیم و اجرای: نمایندگان هوش مصنوعی به عنوان تصمیم گیرندگان باتجربه در ساخت ، تصمیم گیری های کلیدی مربوط به برنامه ریزی تولید ، تخصیص منابع ، نگهداری تجهیزات و تضمین کیفیت عمل می کنند. این تصمیمات مبتنی بر مدلهای قدرتمند داده محور است که کارآیی را تضمین می کنند و ریسک را به حداقل می رسانند. عوامل هوش مصنوعی همچنین می توانند به طور شفاف تصمیمات خود را توضیح دهند ، بنابراین مسئولیت پذیری و اعتماد به عملیات تولید را ترویج می کنند.
همکاری و ارتباطات: نماینده هوش مصنوعی ارتباطات و همکاری یکپارچه بین بخش های مختلف را در یک سازمان تولیدی و با شرکای خارجی تسهیل می کند. آنها به عنوان سکوهای تعامل متمرکز ، آنها هوش جمعی کل اکوسیستم تولید را تقویت می کنند ، و از قوام و تصمیم گیری آگاهانه اطمینان می دهند. عوامل هوش مصنوعی مکالمه با تسهیل تبادل مؤثر اطلاعات و بینش بین تیم ها برای بهبود کارآیی عملیاتی و پاسخگویی ، ارتباطات داخلی را تقویت می کنند.
عوامل هوش مصنوعی نقش مهمی در تغییر عملیات تولید و آماده سازی سازمان ها برای پرداختن به چالش های فعلی و فرصت های آینده با خودکار کردن فرآیندهای تولید پیچیده ، تقویت تصمیم گیری و تسهیل همکاری بین تیم ها و شرکا دارند.
چگونه می توان یک عامل هوش مصنوعی برای تولید ساخت؟
ساخت نمایندگان هوش مصنوعی متناسب با ساخت ، شامل یک رویکرد ساختاری است که با اهداف واضح شروع می شود و با بهینه سازی مداوم به پایان می رسد. این یک راهنمای مفصل برای توسعه عوامل هوش مصنوعی برای رسیدگی به کارهای سفارشی و هدایت رشد تجارت تولید است.
اهداف خود را تعیین کنید: قبل از شروع توسعه ، تعریف انتظارات خود برای عامل هوش مصنوعی بسیار مهم است. تعیین کنید که آیا یک عامل هوش مصنوعی برنامه ریزی تولید را مدیریت می کند ، کنترل کیفیت را خودکار می کند ، تعمیر و نگهداری پیش بینی را انجام می دهد یا فرآیندهای زنجیره تأمین را بهینه می کند. درک نیازهای خاص شما رویکرد شما را در ساخت عوامل هوش مصنوعی راهنمایی می کند. اگر به شفاف سازی بیشتری نیاز دارید ، برای وضوح و راهنمایی با یک متخصص هوش مصنوعی مشورت کنید.
زبان برنامه نویسی انتخاب: پایتون به دلیل سادگی ، انعطاف پذیری و اکوسیستم غنی کتابخانه ها و چارچوب هایی که از آن پشتیبانی می کند ، بهترین انتخاب برای توسعه هوش مصنوعی است. خوانایی آن و طیف گسترده ای از برنامه ها ، آن را برای توسعه عوامل هوش مصنوعی در ساخت ، جایی که الگوریتم های پیچیده مشترک هستند ، ایده آل می کند. اگر از یک چارچوب اختصاصی استفاده می کنید ، این چارچوب ها معمولاً محیط توسعه خود را فراهم می کنند و ممکن است از چندین زبان برنامه نویسی پشتیبانی کنند.
جمع آوری داده ها برای آموزش: اثربخشی عوامل هوش مصنوعی در تولید تا حد زیادی به کیفیت داده های مورد استفاده برای آموزش بستگی دارد. اطمینان حاصل کنید که داده های شما با کیفیت بالا ، بی طرفانه و تمیز است. این می تواند شامل داده های تولید ، سیاهههای مربوط به تجهیزات ، معیارهای کنترل کیفیت و اطلاعات زنجیره تأمین باشد.
طراحی معماری اساسی: معماری عوامل هوش مصنوعی باید مقیاس پذیر ، مدولار و عملکرد محور باشد. همچنین باید به گونه ای طراحی شود که بتواند به راحتی با سایر سیستم ها و فناوری ها به روز و سازگار باشد. این در ساخت بسیار مهم است ، جایی که سیستم ها باید یکپارچه با خطوط تولید ، سیستم عامل های زنجیره تأمین و سیستم های مدیریت کیفیت تعامل داشته باشند. چارچوب های تخصصی به طور معمول معماری ها یا الگوهای از پیش تعریف شده متناسب با برنامه های تولیدی را ارائه می دهند. با این حال ، ممکن است شما برای برآورده کردن نیازهای خود نیاز به سفارشی سازی معماری داشته باشید.
آموزش مدل شروع: آموزش مدل شامل تنظیم محیط ، تغذیه داده های فناوری اطلاعات و بهبود قابلیت های تصمیم گیری آن است. بسته به مورد استفاده خاص خود ، از تکنیک هایی مانند تقویت یا یادگیری نظارت استفاده کنید. Crewai و Autogen Studio ممکن است ابزارها و محیط های تخصصی را برای آموزش مدل های AI با استفاده از این تکنیک ها فراهم کنند. مدلها به طور مداوم تأیید و تصفیه می شوند تا اطمینان حاصل کنند که آنها از استانداردهای لازم و کارآیی لازم برخوردار هستند.
آزمایش: آزمایش کامل باید انجام شود تا اطمینان حاصل شود که عامل AI به درستی در کلیه عملیات در نظر گرفته شده بدون خطا یا انحراف عمل می کند. این شامل عملکرد ، امنیت و آزمایش پذیرش کاربر برای اطمینان از اینکه عامل AI مشخصات فنی و انتظارات کاربر را برآورده می کند.
نظارت و بهینه سازی: پس از استقرار ، عملکرد عامل AI به طور مداوم کنترل می شود تا اطمینان حاصل شود که با داده های جدید و تغییر شرایط تولید سازگار است. سیستم را به طور مرتب به روز کنید تا عملکرد خود را بهبود ببخشد و با رشد کسب و کار شما ، قابلیت های خود را گسترش دهد. این مرحله برای نگه داشتن عوامل هوش مصنوعی در یک محیط تولید پویا بسیار مهم است.
با انجام این مراحل ، می توانید یک عامل قدرتمند هوش مصنوعی را توسعه دهید که نه تنها می تواند وظایف را خودکار کند ، بلکه یک مزیت استراتژیک را در فضای تولید بسیار رقابتی نیز فراهم می کند. چنین عوامل هوش مصنوعی می توانند داده ها را به بینش های عملی تبدیل کنند ، بهره وری عملیاتی را بهبود بخشند و از کنترل کیفیت قوی اطمینان حاصل کنند ، در نهایت رشد و کارآیی را در تولیدات تولید می کنند.