Мақсат пен шындық арасындағы алшақтықты жою: зауыттар шынымен автономды ЖИ-ға дайын ба?
Жаңа өнеркәсіптік зерттеу өндірістегі маңызды бөлінуді көрсетеді. Көптеген жетекшілер жасанды интеллекттің (ЖИ) жақын арада пайдасын айтарлықтай арттыратынына сенсе де, олардың операциялары шынымен дайын деп санағандары өте аз. Бұл автономды болашақ үшін қажетті негіздік жүйелерді құрудың шұғыл қажеттілігін айқындайды.
Үлкен үміттер мен операциялық шындық
Tata Consultancy Services (TCS) және Amazon Web Services (AWS) жүргізген зерттеу 200-ден астам жоғары басшыларды қамтыды. 75% жетекші екі жыл ішінде ЖИ олардың операциялық маржаларына ең үлкен үлес қосатынына сенеді. Алайда, тек 21% ұйымдары толық ЖИ-ға дайын екенін хабарлады. Бұл мақсат пен шындық арасындағы алшақтық деректерді біріктіру мен ескі жүйелерді жаңарту саласындағы кең таралған қиындықтарды көрсетеді.
Өндірістегі агенттік ЖИ-дің көтерілуі
Өнеркәсіп қарапайым автоматтандырудан ақылды автономияға өтуде. "Агенттік ЖИ" деп аталатын бұл технология жүйелерге деректерді талдап, күнделікті шешімдерді тәуелсіз қабылдауға мүмкіндік береді. Айта кетерлігі, 74% өндіріс жетекшілері 2028 жылға қарай ЖИ агенттері күнделікті өндіріс шешімдерінің айтарлықтай бөлігін басқаратынын болжайды. Бұл өзгеріс өзін-өзі оңтайландыратын жұмыс процестерін қамтамасыз етіп, болжамдылық пен бақылауды арттырады.
ЖИ интеллектісі арқылы жабдықтау тізбегін нығайту
ЖИ құндылығы зауыт қабырғасынан әлдеқайда асып түседі. Ақылды жүйелер қазір сенімді жабдықтау тізбегін құруда маңызды рөл атқарады. ЖИ қорларды, жеткізушілердің өнімділігін және нарықтық үрдістерді автономды түрде бақылап, логистика мен сатып алуды оңтайландырады. Зерттеуге сәйкес, 67% жетекшілер нақты уақыттағы жабдықтау тізбегінің көрінісін жақсартып, операцияларын бұзылуларға икемді етті.
Зауыт деңгейіндегі алғашқы жетістіктер
Алға ұмтылған өндірушілер нақты пайда көріп отыр. Ұйымдардың шамамен 40% алғашқы ЖИ қолдануларынан оң нәтиже алғанын хабарлайды. Негізгі қолдану жағдайлары – машиналардың ақауларын болдырмау үшін алдын ала техникалық қызмет көрсету және нақты уақыттағы сапаны тексеру үшін ЖИ негізіндегі көру жүйелері. Сонымен қатар, 30%-дан астам басшылар осы технологиялық жаңартудан елеулі өнімділік өсімін күтуде.
Автономды дайындыққа апаратын маңызды жол
Сала сарапшылары автономды операцияларға жету үшін тек жаңа бағдарламалық қамтамасыз етуді орнату жеткіліксіз екенін айтады. AWS-тің Озгур Тохумджу әрбір операциялық қабатқа ЖИ-ды бұлттық архитектура арқылы енгізу қажеттігін атап көрсетеді. Бұл тәсіл компанияларды реактивті автоматтандырудан проактивті, өзін-өзі оңтайландыратын жүйелерге көшіреді. Бұл ауысым деректер инфрақұрылымына, қызметкерлердің дағдыларына және біріктірілген бұлттық платформаларға елеулі инвестицияны талап етеді.
Автордың пікірі: Негізгі қағида – негізді бірінші қою
Зерттеу өнеркәсіптің мәңгілік шындығын көрсетеді: хаосты автоматтандыру мүмкін емес. ЖИ-ға негізделген автономияға өту толығымен деректер мен процестердің сапасына байланысты. Өндірушілер алдымен цифрлық айқындыққа жетуі тиіс – PLC және сенсорлардан алынған машиналық деректер таза, контекстік және қолжетімді болуы керек. Күшті Өнеркәсіптік IoT (IIoT) негізі мен деректерді басқаруға инвестиция салу ЖИ-ға дайындықтың алдын ала шарты емес; бұл ЖИ жобасының ең алғашқы және маңызды кезеңі. Автономияға ұмтылғандар өз деректерін меңгергендер ғана табысқа жетеді.
Шешім сценарийі: автономияға жол картасын құру
Бұл жолды бастаған өндіруші үшін практикалық алғашқы қадам – бағытталған пилоттық жоба. Жоғары деректер қолжетімділігі бар бір өндіріс желісін таңдау. Сенсорларды орнатып, бар PLC-лерді бұлттық платформаға қосу арқылы өнімділік деректерін жинау. Бұл деректерді пайдаланып, маңызды активке алдын ала техникалық қызмет көрсету үшін бастапқы ЖИ моделін оқыту. Бұл жоба ішкі дағдыларды дамытып, инвестицияның қайтарымын көрсетеді және жоспарлау немесе сапаны бақылауда күрделі агенттік ЖИ қолданбаларына қажетті деректер ағынын жасайды. Консалтинг пен интеграция қызметтерін ұсынатын сарапшылармен серіктестік осы негіздік кезеңді жеделдетеді.
Жиі қойылатын сұрақтар (ЖҚС)
Өндірісте ЖИ-ды енгізудің ең үлкен кедергісі неде?
Негізгі кедергі – көбінесе ескі жүйелерде шашыраңқы деректердің болуы және біріккен деректер архитектурасының жоқтығы, бұл тиімді ЖИ модельдерін оқытуға кедергі жасайды.
"Агенттік ЖИ" дәстүрлі зауыттық автоматтандырудан қалай ерекшеленеді?
Дәстүрлі автоматтандыру алдын ала бағдарламаланған ережелерді (мысалы, PLC тізбегі) орындайды. Агенттік ЖИ нақты уақыттағы деректерді талдап, нәтижелерден үйреніп, адам араласуынсыз процесті оңтайландыру үшін тәуелсіз шешімдер қабылдай алады.
Кіші және орташа өндірушілер ЖИ-ды енгізуге қаржы таба ала ма?
Иә, бұлттық ЖИ қызметтері мен масштабталатын шешімдер арқылы. Алдын ала техникалық қызмет көрсету сияқты бір жоғары әсерлі қолдану жағдайынан бастау инвестицияны басқаруға және нақты қайтарымды қамтамасыз етуге мүмкіндік береді, бұл кеңірек енгізуге жол ашады.
Автономды операцияларда бұлттың рөлі қандай?
Бұлттық платформалар зауыт деректерінің үлкен көлемін нақты уақытта өңдеу және ғаламдық операцияларда ақылды агенттерді орналастыру үшін қажетті масштабталатын есептеу қуатын, деректер сақтау мен ЖИ/МЖ қызметтерін қамтамасыз етеді.
Компаниялар өз қызметкерлерін ЖИ-ға негізделген автономияға қалай дайындауы керек?
Техникаларды деректер сауаттылығы мен жүйелерді басқару бойынша қайта даярлауға, инженерлерді ЖИ негіздері мен ақылды жүйелермен ынтымақтастыққа үйретуге назар аудару қажет. Мақсат – адамдар мен ЖИ басқарылатын процестерді қадағалайтын және жетілдіретін аралас командаларды құру.
Төменде Autonexcontrol сайтындағы танымал өнімдер туралы қосымша ақпаратты қараңыз
