Ngay cả trong lĩnh vực AI tổng quát, có những khác biệt rất lớn: một là AI được đào tạo trên các bộ dữ liệu cụ thể dành riêng cho các cơ sở sản xuất cụ thể và hệ thống thiết bị và phần mềm của họ; Cái còn lại là AI tổng quát được cung cấp dữ liệu trên một loạt các chủ đề từ nhiều nguồn khác nhau - nhiều trong số đó có thể không đủ đáng tin cậy để bắt đầu.
Để giúp làm rõ vấn đề này, chúng ta hãy xem các ứng dụng của AI trong phân tích dữ liệu và AI tổng quát trong các hoạt động sản xuất và cách chúng tương tác với các công nghệ tự động hóa công nghiệp.
Sự khác biệt giữa AI để phân tích dữ liệu và AI thế hệ
Hãy bắt đầu với AI để phân tích dữ liệu. Mặc dù đây là một bổ sung tương đối mới cho lĩnh vực công nghệ tự động hóa, nhưng nó đã được sử dụng trong nhiều năm, với các ứng dụng từ phân tích sản xuất đến bảo trì dự đoán. Về cơ bản nhất, trong môi trường sản xuất, phân tích dữ liệu AI về cơ bản xử lý đầu vào dữ liệu từ các hệ thống phần mềm và thiết bị thực vật của công ty và áp dụng các thuật toán để sàng lọc thông qua nó để làm nổi bật các xu hướng và dị thường và cung cấp hiểu biết về khả năng kinh doanh dựa trên sự tương quan của dữ liệu được thu thập bởi các hệ thống khác nhau.
AI thế hệ có thể tạo nội dung gốc - bao gồm văn bản, hình ảnh, video, âm thanh hoặc mã phần mềm - dựa trên lời nhắc hoặc yêu cầu của người dùng. Bởi vì AI thế hệ có thể nhận được một lượng lớn dữ liệu từ rất nhiều nguồn khác nhau, chúng tôi thấy các vấn đề như "ảo giác", cần được con người xem xét hoàn toàn trước khi kết quả được đưa vào thực tế. Tuy nhiên, lưu ý rằng đây là AI tổng thể đa năng.
Trong một môi trường được kiểm soát hơn, kết quả sẽ đáng tin cậy hơn nếu dữ liệu được cung cấp vào hệ thống AI thế hệ được cung cấp bởi một nguồn đáng tin cậy và tập trung vào thiết bị và hệ thống của một công ty cụ thể hoặc một nhóm các công ty đối tác.
Đây là lý do tại sao bạn thấy nhiều công ty công nghệ tự động hóa thực hiện các công nghệ AI thế hệ để phát triển các hệ thống thường được gọi là "Copilot". Các hệ thống này được đào tạo trên các bộ dữ liệu tương đối đóng dành riêng cho kịch bản ứng dụng của người dùng và các công nghệ liên quan đến nó, thay vì loại bỏ các tài nguyên khác nhau từ Internet.
Làm thế nào các nhà cung cấp công nghệ tự động hóa có thể thực hiện AI thế hệ
Giống như AI cho phân tích dữ liệu đã trở nên phổ biến trong tất cả các loại hệ thống sản xuất trong vài năm qua, việc sử dụng AI tổng quát trong các hoạt động sản xuất và ứng dụng thiết kế đang tăng nhanh ngày nay. Để thúc đẩy an ninh mạng công nghiệp và thúc đẩy sự tích hợp của AI thế hệ vào các hoạt động sàn cửa hàng.
Sự tương tác giữa dữ liệu máy tĩnh và động sẽ cung cấp cho người dùng nền tảng một mức độ kiểm soát mới đối với các quy trình hoạt động. "Mức độ kiểm soát mới" có nghĩa là người dùng sẽ có thể tương tác với công nghệ Copilot bằng ngôn ngữ của chính họ và nhận các hướng dẫn và đề xuất chi tiết dựa trên các yêu cầu của họ. ServiceNow cho biết khả năng tự động hóa quy trình công việc - từ lịch bảo trì đến giải quyết vấn đề thời gian thực - giúp đảm bảo rằng những hiểu biết được cung cấp bởi AI do Copilot chuyển thành các hành động hữu hình, hiệu quả giúp tăng năng suất và giảm thiểu thời gian chết.
Thiết kế tổng quát từ lâu đã được các nhà sản xuất tự động hóa sử dụng để thiết kế các sản phẩm của họ và với sự tích hợp của AI tổng quát, thiết kế tổng quát đang trải qua một sự phát triển lớn. AI thế hệ mang đến một chiều mới cho thiết kế tổng quát, thay đổi cách các kỹ sư và nhà sản xuất hình thành, tạo và tối ưu hóa các công nghệ tự động hóa bằng cách giới thiệu các khả năng "con người trong vòng lặp".
Điều quan trọng là phải phân biệt giữa các khả năng thiết kế tổng quát hiện có bằng AI truyền thống và xu hướng mới nổi của AI tổng hợp tích hợp. Không giống như các phương pháp thiết kế tổng quát truyền thống, chỉ dựa vào các thuật toán AI, việc bổ sung AI thế hệ giới thiệu một cách tiếp cận tương tác và lặp hơn trong đó các kỹ sư có thể cung cấp phản hồi để hướng dẫn các hệ thống AI cho các giải pháp được tối ưu hóa hơn. Điều này cho phép họ khám phá một không gian thiết kế rộng và tạo ra một số lượng lớn các thiết kế tiềm năng dựa trên các tham số, ràng buộc và mục tiêu hiệu suất được chỉ định. Cách tiếp cận này đặc biệt phù hợp cho các hệ thống tự động, trong đó thường cần phải cân bằng nhiều biến và mục tiêu cạnh tranh.
Áp dụng thiết kế tổng quát điều khiển AI cho các hệ thống tự động có thể tăng tốc độ mà nhiều lựa chọn thay thế thiết kế được tạo ra và đánh giá. Trong vài giờ hoặc ngày, Tony nói, hệ thống có thể tạo ra hàng trăm hoặc thậm chí hàng ngàn tùy chọn thiết kế, mỗi tùy chọn được tối ưu hóa cho một tham số nhất định.
Một ứng dụng khác được trích dẫn liên quan đến sự liên kết của công nghệ với các tiêu chuẩn công nghiệp và thực tiễn tốt nhất. AI thế hệ có thể được sử dụng để xác minh rằng một hệ thống đáp ứng các tiêu chuẩn an ninh mạng bằng cách làm nổi bật các khu vực nơi hệ thống lệch khỏi các quy tắc đã được thiết lập, giúp các kỹ sư duy trì tính nhất quán và chất lượng trong các dự án. Công nghệ này cũng được sử dụng để chuẩn hóa các hoạt động của các nhóm kỹ thuật, đặc biệt là trong các tình huống mà các kỹ sư có trình độ kinh nghiệm khác nhau cần phải tuân thủ các tiêu chuẩn thiết kế tương tự và sử dụng các thư viện nhất quán. Tính nhất quán này rất có giá trị khi sao chép các hệ thống trên các trang web hoặc môi trường khác nhau, vì AI tổng quát có thể đề xuất các điều chỉnh phù hợp trong khi duy trì tính toàn vẹn thiết kế tổng thể.
Hãy chú ý đến các ứng dụng AI thế hệ công nghiệp
Vấn đề với các công cụ AI tổng thể đa năng, thu hút sự chú ý của truyền thông nhiều nhất, là chúng sẽ loại bỏ các ứng dụng AI mới đang nổi lên trong các công nghệ tự động hóa. Các công cụ AI công nghiệp từ các nhà cung cấp tự động hóa tập trung vào các bộ dữ liệu cụ thể và nguồn dữ liệu để đảm bảo tính chính xác của kết quả.
Để giữ cho tâm trí của bạn cởi mở với AI công nghiệp, hãy xem xét trường hợp này: Khoảng 20 năm trước, nhiều kỹ sư sản xuất đã không coi Ethernet là một lựa chọn hiệu quả cho mạng lưới sàn nhà máy.
Sự phát triển hơn nữa của công nghệ AI tổng quát rất quan trọng đối với ngành sản xuất để tập trung vào việc có được kiến thức về nhân viên kỹ thuật, vận hành và bảo trì chuyên nghiệp của mình để hướng dẫn thế hệ công nhân công nghiệp tiếp theo. Các công cụ AI tập trung vào sản xuất này dự kiến sẽ là các công nghệ giúp mục tiêu đó dễ dàng đạt được hơn.