حتی در زمینه هوش مصنوعی تولیدی ، تفاوت های زیادی وجود دارد: یکی از آنها تولید کننده AI است که بر روی مجموعه داده های خاص آموزش داده می شود که مخصوص تأسیسات تولید خاص و تجهیزات و سیستم های نرم افزاری آنها است. مورد دیگر هوش مصنوعی تولیدی است که از طیف گسترده ای از موضوعات از منابع مختلف تغذیه می شود - بسیاری از آنها ممکن است به اندازه کافی قابل اعتماد نباشد.
برای کمک به روشن کردن این مسئله ، بیایید نگاهی به کاربردهای هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده ها و هوش مصنوعی تولیدی در تولید عملیات تولید و نحوه تعامل آنها با فناوری های اتوماسیون صنعتی بیندازیم.
تفاوت بین هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده ها و AI تولید کننده
بیایید با AI برای تجزیه و تحلیل داده ها شروع کنیم. در حالی که این یک افزودنی نسبتاً جدید در زمینه فناوری اتوماسیون است ، اما چندین سال است که در آن مورد استفاده قرار می گیرد و برنامه های مختلف از تجزیه و تحلیل تولید تا نگهداری پیش بینی کننده است. در ابتدایی ترین ، در یک محیط تولید ، تجزیه و تحلیل داده ها اساساً ورودی داده ها را از تجهیزات گیاهی و سیستم های نرم افزاری یک شرکت پردازش می کند و الگوریتم هایی را برای الک کردن از طریق آن برای برجسته کردن روندها و ناهنجاری ها و ارائه بینش در مورد امکانات تجاری بر اساس همبستگی داده های جمع آوری شده توسط این سیستم های مختلف پردازش می کند.
AI تولید کننده می تواند محتوای اصلی - از جمله متن ، تصاویر ، فیلم ، صوتی یا کد نرم افزار - را بر اساس درخواست ها یا درخواست های کاربر ایجاد کند. از آنجا که هوش مصنوعی مولد می تواند داده های زیادی را از منابع مختلف دریافت کند ، ما مواردی از قبیل "توهم" را می بینیم که قبل از عملی شدن نتایج باید توسط انسان کاملاً مورد بررسی قرار گیرند. با این حال ، توجه داشته باشید که این AI مولد عمومی است.
در یک محیط کنترل شده تر ، اگر داده های تغذیه شده در یک سیستم AI تولیدی توسط یک منبع قابل اعتماد تهیه شود و بر روی تجهیزات و سیستم های یک شرکت خاص یا گروهی از شرکت های شریک متمرکز شود ، نتایج قابل اطمینان تر خواهد بود.
به همین دلیل شما بسیاری از شرکت های فناوری اتوماسیون را مشاهده می کنید که فناوری های تولید AI را برای توسعه سیستمهایی که معمولاً به عنوان "کوپیلوت" گفته می شود ، پیاده سازی می کنند. این سیستم ها بر روی مجموعه داده های نسبتاً بسته که مخصوص سناریوی کاربرد کاربر و فن آوری های مرتبط با آن است ، آموزش داده می شوند تا اینکه منابع مختلف را از اینترنت جدا کنند.
چگونه فروشندگان فناوری اتوماسیون می توانند AI مولد را پیاده سازی کنند
درست همانطور که هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده ها طی چند سال گذشته در انواع سیستم های تولیدی همه جا همه گیر شده است ، استفاده از هوش مصنوعی تولیدی در عملیات تولید و برنامه های طراحی امروز به سرعت در حال افزایش است. برای ارتقاء امنیت سایبری صنعتی و هدایت ادغام هوش مصنوعی تولیدی در عملیات کف مغازه.
تعامل بین داده های دستگاه استاتیک و پویا ، سطح جدیدی از کنترل بر فرآیندهای عملیاتی را به کاربران این سیستم عامل در اختیار کاربران قرار می دهد. "سطح جدید کنترل" به این معنی است که کاربران قادر خواهند بود با فناوری Copilot به زبان خود تعامل داشته باشند و بر اساس نیازهای خود دستورالعمل ها و توصیه های مفصلی را دریافت کنند. ServiceNow می گوید توانایی خود در اتوماسیون گردش کار - از برنامه ریزی تعمیر و نگهداری گرفته تا حل مسئله در زمان واقعی - به اطمینان حاصل می کند که بینش های هوش مصنوعی ارائه شده توسط Copilot به اقدامات ملموس و مؤثر تبدیل شود که باعث افزایش بهره وری و به حداقل رساندن خرابی می شود.
طراحی تولیدی مدتهاست که توسط تولید کنندگان اتوماسیون برای طراحی محصولات خود مورد استفاده قرار می گیرد و با ادغام هوش مصنوعی تولیدی ، طراحی تولیدی در حال تحول اساسی است. AI مولد ابعاد جدیدی را برای طراحی تولیدی به ارمغان می آورد ، شیوه ای که مهندسان و تولید کنندگان با معرفی قابلیت های "انسان در حلقه" تصور می کنند ، ایجاد می کنند و بهینه سازی می کنند.
تفکیک بین قابلیت های طراحی تولیدی موجود با استفاده از هوش مصنوعی سنتی و روند نوظهور هوش مصنوعی یکپارچه مهم است. بر خلاف روشهای طراحی تولیدی سنتی ، که صرفاً به الگوریتم های هوش مصنوعی متکی هستند ، افزودن AI مولد یک رویکرد تعاملی و تکراری تر را معرفی می کند که در آن مهندسان می توانند بازخورد را برای هدایت سیستم های AI به راه حل های بهینه تر ارائه دهند. این امر به آنها امکان می دهد تا یک فضای طراحی گسترده را کشف کرده و تعداد زیادی از طرح های بالقوه را بر اساس پارامترهای مشخص ، محدودیت ها و اهداف عملکرد تولید کنند. این رویکرد به ویژه برای سیستم های خودکار مناسب است ، جایی که اغلب نیاز به تعادل چندین متغیر و اهداف رقابتی وجود دارد.
استفاده از طراحی تولیدی AI محور در سیستم های خودکار می تواند سرعت تولید و ارزیابی چندین گزینه طراحی را افزایش دهد. تونی می گوید ، در طی چند ساعت یا روز ، این سیستم می تواند صدها یا حتی هزاران گزینه طراحی ایجاد کند که هر یک برای یک پارامتر معین بهینه شده اند.
یکی دیگر از برنامه های ذکر شده مربوط به تراز فناوری با استانداردهای صنعت و بهترین شیوه ها است. از هوش مصنوعی مولد می توان برای تأیید اینكه یك سیستم با برجسته سازی مناطقی كه سیستم از هنجارهای تعیین شده منحرف می شود ، استانداردهای امنیت سایبری را رعایت كند و به مهندسان كمك می كند تا سازگاری و کیفیت را در بین پروژه ها حفظ كنند. همچنین از این فناوری برای استاندارد سازی شیوه های تیم های مهندسی استفاده می شود ، به ویژه در شرایطی که مهندسان با سطح مختلف تجربه نیاز به رعایت همان استانداردهای طراحی و استفاده از کتابخانه های مداوم دارند. این قوام هنگام کپی کردن سیستم ها در سایت ها یا محیط های مختلف بسیار ارزشمند است ، زیرا هوش مصنوعی مولد می تواند ضمن حفظ یکپارچگی کلی طراحی ، تنظیمات مناسب را پیشنهاد کند.
در مورد برنامه های هوش مصنوعی تولیدی صنعتی ذهن خود را حفظ کنید
مشکلی که در مورد ابزارهای AI تولیدی با هدف عمومی وجود دارد ، که بیشترین توجه رسانه ها را به خود جلب می کنند ، این است که آنها از برنامه های جدید هوش مصنوعی که در فن آوری های اتوماسیون ظاهر می شوند ، رد می شوند. ابزارهای AI تولیدی صنعتی از فروشندگان اتوماسیون برای اطمینان از صحت نتایج ، بر مجموعه داده ها و منابع داده خاص تمرکز می کنند.
برای باز نگه داشتن ذهن خود در برابر هوش مصنوعی تولیدی ، این مورد را در نظر بگیرید: حدود 20 سال پیش ، بسیاری از مهندسان تولیدی اترنت را یک انتخاب مؤثر برای شبکه کف کارخانه نمی دانند.
توسعه بیشتر فناوری تولید AI برای صنعت تولید برای دستیابی به دانش مهندسی حرفه ای ، عملیات و کارکنان نگهداری آن برای هدایت نسل بعدی کارگران صنعت مهم است. انتظار می رود این ابزارهای تولیدی متمرکز تولیدی ، فناوری هایی باشند که دستیابی به آن هدف را آسان تر می کند.