Искусственный интеллект и не только

Искусственный интеллект и не только: как передовые технологии меняют промышленные операции

27 июня 2024 г.

Агенты ИИ могут усилить влияние крупных языковых моделей, таких как ChatGPT, за счет повышения их способности планировать, расставлять приоритеты и выполнять действия.

Изображение: Getty Images/iStockphoto

Кива Оллгуд

Директор Центра передового производства и цепочек поставок Всемирного экономического форума

Дэниел Купер

Управляющий директор и старший партнер BCG (Boston Consulting Group)

Наше влияние

Что делает Всемирный экономический форум для ускорения действий в сфере производства и цепочек создания стоимости?
КРАУДСОРСИНГОВЫЕ ИННОВАЦИИ
Присоединяйтесь к нашей цифровой краудсорсинговой платформе, чтобы оказывать масштабное влияние.
Эта статья является частью: Ежегодная встреча новых чемпионов
Появление передовых технологий, таких как искусственный интеллект, стремительно трансформирует промышленные и производственные процессы по всему миру.
Агенты ИИ могут усилить влияние крупных языковых моделей, таких как ChatGPT, за счет повышения их способности планировать, расставлять приоритеты и выполнять действия.
Заглядывая вперед, рассмотрим, как агенты знаний предоставят рабочим и агентам автоматизации возможность автоматизировать задачи в промышленных операциях.

Мы переживаем ключевой момент в промышленной деятельности, обусловленный появлением передовых технологий, преобразующих эту отрасль. В основе этой трансформации лежит искусственный интеллект (ИИ), основанный на экспоненциальном росте вычислительной мощности. ИИ не только совершенствует существующие технологии, но и прокладывает путь для совершенно новых инноваций.

Значительным достижением в области искусственного интеллекта стала разработка многогранных базовых моделей, что открыло широкий спектр новых промышленных применений. Мультимодальность расширяет возможности ИИ, позволяя моделям обрабатывать текст, аудио, видео и другие типы данных в процессе производства.

Между тем, большие языковые модели (LLM), такие как знаменитая ChatGPT-4, демонстрируют потенциал ИИ, позволяющий выйти за рамки экспертных приложений и сделать продвинутый ИИ доступным для всех в различных отраслях.

Агенты ИИ — это следующий шаг в развитии искусственного интеллекта. Эти факторы усиливают влияние LLM, предоставляя им доступ к инструментам и повышая их способность планировать, расставлять приоритеты и реализовывать действия. В сочетании с другими технологиями агенты ИИ открывают передовые технологии в операциях: вместе с робототехникой они делают гуманоидов реальностью. Используя цифровые инструменты, они создают автономные системы.

Эти передовые технологии обеспечивают значительные преимущества для производительности, гибкости, расширения прав и возможностей рабочей силы и устойчивости по всей цепочке создания стоимости. Потенциал огромен, но как эти программы будут выглядеть на практике? Насколько зрелыми являются эти технологии и какие основные проблемы необходимо преодолеть для их успешного внедрения?

Как ИИ и автоматизация задач трансформируют операции

Ожидается, что агенты ИИ преобразуют операции двумя способами. Агенты знаний расширяют возможности работников, а агенты автоматизации автоматизируют задачи в ходе операций.

Факторы знаний и факторы автоматизации. Изображение: Всемирный экономический форум

Факторы знаний

Агенты знаний используют всю платформу данных компании для поддержки рабочих и инженеров в принятии решений. Эти агенты помогают командам достичь своей цели, предоставляя информацию и рекомендуя необходимые действия, используя соответствующие источники данных и применяя любые цифровые инструменты.

Взаимодействие человека с агентом возможно с помощью речи или письма, а для визуализации можно использовать различные технологии, например, интеллектуальные устройства, такие как планшеты и часы, или технологии погружения, такие как смешанная реальность.

Например, агент рекомендаций по техническому обслуживанию объединяет существующие возможности машинного обучения (МО) для прогнозирования неисправностей с конкретными инструкциями по ремонту, которые он получает из различных источников, например, из руководства по эксплуатации автомобиля.

Кроме того, он может определить основную причину неисправности, сообщить работнику цеха о необходимых действиях и подготовить заказ на закупку необходимой детали. Аналогичные программы могут быть разработаны и для планирования производства.

Факторы автоматизации

Агенты автоматизации могут выполнять задачи автоматизации независимо друг от друга, основываясь на своих рассуждениях и исполнительных навыках, что позволяет создавать виртуальных и виртуальных агентов автоматизации. Согласно отчету BCG, автономные агенты могут напрямую сообщать другим корпоративным системам, что им делать, что кардинально преобразует деятельность компании, обеспечивает более комплексную автоматизацию и значительно сокращает затраты на рабочую силу.

Виртуальные агенты автоматизации

Эти агенты автоматизируют программное обеспечение благодаря своей способности независимо получать доступ к различным инструментам и использовать их. Широко известным примером является автоматизированное агентство по бронированию путешествий. В процессе работы программы могут включать оптимизацию уставок, при которой определенный параметр машины автоматически адаптируется агентом для оптимизации производительности.

Эта система объединяет анализ производительности на основе МО и машинного зрения из системы качества с автоматическим обновлением параметров машины, что улучшает производство в режиме реального времени. Эти факторы также можно использовать при планировании производства для автоматического тестирования сценариев производственного графика на основе потребительского спроса, запасов и производительности завода.

Внедренные агенты автоматизации

Эти факторы трансформируют физическую автоматизацию, объединяя роботов с навыками ситуационной осведомленности, рассуждения и исполнения. Эти новые возможности значительно расширяют сферу автоматизации.

Они проявляют упорство и преодолевают существующие трудности.

Искусственный интеллект дает роботам возможность гибко адаптироваться к различным условиям и умение обращаться с любыми объектами. Такие компании, как Covariant, успешно внедрили в распределительных центрах роботов, которые могут выполнять сложные задачи по комплектации, отбору и размещению случайных товаров с высокой точностью.

Помимо сочлененных роботов, воплощенные агенты ИИ расширяют возможности многих типов роботов, включая автономные мобильные роботы (AMR) для обработки материалов и дроны. Еще одним достижением является разработка человекоподобных двуногих роботов, способных выполнять задачи, аналогичные человеческим.

Такие стартапы, как Agility Robotics с Digit и Boston Dynamics с Atlas, запустили подобные разработки в последние годы. Хотя текущие приложения в основном носят демонстрационный и экспериментальный характер, для более широкого внедрения необходимы дальнейшие разработки.

Технологии, необходимые для включения агентов ИИ в операции

Агенты ИИ успешно работают только в сочетании с другими технологиями и базовыми уровнями:

Уровень данных: унифицированная платформа данных обеспечивает горизонтальную интеграцию данных и автоматизированное тестирование в рамках гетерогенной цепочки промышленных инструментов. Этот пакет объединяет все данные по операциям: от проектирования до данных о производстве в режиме реального времени. Уровень данных также включает синтетические данные, созданные для эффективного обучения моделей ИИ.
Уровень интеллекта: ядром этого уровня является искусственный интеллект, модели которого обучаются в имитируемых физических средах, что позволяет значительно повысить их производительность. Улучшение моделей ИИ принесет значительную пользу агентам.

Помимо этих уровней, важнейшими технологическими решениями являются достаточная вычислительная мощность (как облачная, так и периферийная), сетевое подключение и кибербезопасность.

Базовые слои для агентов автоматизации. Изображение: Всемирный экономический форум

Соображения при развертывании агентов автоматизации

Некоторые проблемы сохраняются при развертывании агентов автоматизации. Надежность и безопасность этих систем — это те вопросы, которые технологическим компаниям необходимо решить перед их масштабным развертыванием. В то же время компаниям все еще необходимо подготовиться и учесть эти технологии в своих среднесрочных стратегиях.

Понимание их потенциального влияния на соответствующие отрасли и того, как их можно масштабировать по всей цепочке поставок, будет иметь ключевое значение для успешной и ответственной трансформации в промышленном секторе.

Чтобы помочь производителям понять преобразующее влияние будущих передовых технологий, Всемирный экономический форум в партнерстве с Boston Consulting Group запустил глобальную инициативу «Передовые технологии для операций: искусственный интеллект и не только», опираясь на результаты предыдущей инициативы, посвященной отраслям с использованием ИИ. Операция.

Целью этой новой инициативы является создание обзора передовых технологий, преобразующих операции, глубокого погружения в ИИ, сотрудничества с Альянсом по управлению ИИ, а также других передовых технологий для оценки их ценностного потенциала и зрелости путем разработки целевых сценариев. 2030.

Всемирный экономический форум приглашает производственные компании присоединиться к этой инициативе, чтобы совместными усилиями ускорить переход к промышленным операциям на базе искусственного интеллекта.