Даже в области генеративного искусственного интеллекта существуют огромные различия: один - генеративный ИИ, обученный конкретным наборам данных, которые являются специфическими для конкретных производственных объектов и их оборудования и программных систем; Другим является генеративный ИИ, который питается данными по широкому спектру тем из различных источников, многие из которых могут быть недостаточно надежными для начала.
Чтобы уточнить эту проблему, давайте посмотрим на приложения ИИ в аналитике данных и генеративного ИИ в производственных производственных операциях, а также о том, как они взаимодействуют с технологиями промышленной автоматизации.
Разница между ИИ для анализа данных и генеративным ИИ
Давайте начнем с ИИ для анализа данных. Несмотря на то, что это относительно новое дополнение к области технологии автоматизации, оно используется в течение нескольких лет, при этом приложения в диапазоне от производственной аналитики до прогнозного обслуживания. В своем основном, в производственной среде ИИ Analytics AI, по сути, обрабатывает входные данные от оборудования и программных систем компании и применяет алгоритмы для просмотра его для выделения тенденций и аномалий и предоставления понимания бизнес -возможностей, основанных на корреляции данных, собранных этими различными системами.
Генеративный ИИ может генерировать исходный контент - включая текст, изображения, видео, аудио или программный код - на основе подсказок или запросов пользователей. Поскольку генеративный ИИ может получать большие объемы данных из многих различных источников, мы видим такие проблемы, как «галлюцинации», которые должны быть полностью проверены людьми до того, как результаты будут применены на практике. Обратите внимание, однако, что это генеральный ИИ общего назначения.
В более контролируемой среде результаты будут более надежными, если надежный источник предоставил данные в генеративную систему ИИ и ориентированы на оборудование и системы конкретной компании или группы партнеров.
Вот почему вы видите, что многие компании по технологии автоматизации внедряют генеративные технологии искусственного интеллекта для разработки систем, обычно называемых «Copilot». Эти системы обучаются относительно закрытым наборам данных, которые специфичны для сценария приложения пользователя, и связанных с ним технологий, а не соскребают различные ресурсы из Интернета.
Как поставщики технологий автоматизации могут реализовать генеративный ИИ
Подобно тому, как AI для анализа данных стал повсеместным во всех типах производственных систем за последние несколько лет, использование генеративного ИИ в производственных операциях и проектных приложениях сегодня быстро увеличивается. Для содействия промышленной кибербезопасности и внедрить интеграцию генеративного ИИ в эксплуатацию магазинов.
Взаимодействие между статическими и динамическими автоматическими данными предоставит пользователям платформы новым уровнем контроля над эксплуатационными процессами. «Новый уровень контроля» означает, что пользователи смогут взаимодействовать с технологиями копилота на своем собственном языке и получать подробные инструкции и рекомендации, основанные на их требованиях. ServiceNow говорит, что его способность автоматизировать рабочие процессы - от планирования технического обслуживания до решения проблем в реальном времени - помогает обеспечить, чтобы информационные знания с AI, предоставленные Copilot, приводят к ощутимым, эффективным действиям, которые повышают производительность и минимизируют время простоя.
Производители автоматизации уже давно используются для разработки своих продуктов, а благодаря интеграции генеративного ИИ генеративный дизайн проходит серьезную эволюцию. Генеративный ИИ привносит новое измерение в генеративную конструкцию, изменяя способ, которым инженеры и производители создают, создают, и оптимизируют технологии автоматизации, внедряя возможности «человеческий в петле».
Важно различать существующие возможности генеративного дизайна с использованием традиционного ИИ и возникающей тенденции интегрированного генеративного ИИ. В отличие от традиционных методов генеративного проектирования, которые полагаются исключительно на алгоритмы искусственного интеллекта, добавление генеративного ИИ представляет более интерактивный и итеративный подход, где инженеры могут предоставить обратную связь для направления систем ИИ к более оптимизированным решениям. Это позволяет им исследовать широкое пространство проектирования и генерировать большое количество потенциальных конструкций на основе указанных параметров, ограничений и целей производительности. Этот подход особенно подходит для автоматизированных систем, где часто необходимо сбалансировать несколько переменных и конкурирующих целей.
Применение генеративной генеративной конструкции, управляемой AI, к автоматизированным системам, может увеличить скорость, с которой генерируются и оцениваются несколько альтернатив проекта. По словам Тони, в течение нескольких часов или дней система может генерировать сотни или даже тысячи вариантов проектирования, каждый из которых оптимизирован для данного параметра.
Еще одно приложение относится к согласованию технологий с отраслевыми стандартами и лучшими практиками. Генеративный ИИ может быть использован для проверки того, что система соответствует стандартам кибербезопасности, выделяя области, где система отклоняется от установленных норм, помогая инженерам поддерживать согласованность и качество в разных проектах. Технология также используется для стандартизации практики инженерных команд, особенно в ситуациях, когда инженеры с различным уровнем опыта должны придерживаться тех же стандартов проектирования и использовать последовательные библиотеки. Эта согласованность очень ценна при копировании систем на разных сайтах или средах, поскольку генеративный ИИ может предложить соответствующие корректировки при сохранении общей целостности проектирования.
Сохраняйте открытость о промышленных генеративных приложениях ИИ
Проблема с общим назначением генеративных инструментов искусственного интеллекта, которые привлекают наибольшее внимание средств массовой информации, заключается в том, что они пренебрегают новыми приложениями ИИ, появляющимися в технологиях автоматизации. Промышленные генеративные инструменты искусственного интеллекта от поставщиков автоматизации фокусируются на конкретных наборах данных и источниках данных, чтобы обеспечить точность результатов.
Чтобы держать свой разум открытым для промышленного генеративного ИИ, рассмотрим этот случай: около 20 лет назад многие инженеры -производители не считали Ethernet эффективным выбором для сетевых сетей фабрики.
Дальнейшая разработка генеративной технологии ИИ важно для производственной промышленности, чтобы сосредоточиться на получении знаний о своем профессиональном инженерном, операционном и техническом персонале, чтобы направлять работников отрасли следующего поколения. Ожидается, что эти сфокусированные на производстве инструменты искусственного интеллекта будут технологиями, которые облегчают достижение этой цели.