Với tất cả sự cường điệu xung quanh Trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành, có vẻ như hầu như mỗi ngày một từ thông dụng mới xuất hiện. Từ thông dụng mới nhất là gì? Thuật ngữ "Đại lý AI công nghiệp", còn được gọi là Đại lý AI công nghiệp, hầu như không có định nghĩa tiêu chuẩn trong thế giới công nghiệp, nhưng định nghĩa là gần: một tác nhân AI công nghiệp là một thực thể phần mềm linh hoạt và mạnh mẽ có khả năng đại diện và quản lý các chức năng và khả năng của một tổ chức công nghiệp. Nói một cách đơn giản, khi được đào tạo với dữ liệu phù hợp và mô hình AI phù hợp, các đại lý AI công nghiệp có thể thực hiện các nhiệm vụ cụ thể theo cách giống con người.
Người đồng hoạt động mà mọi người đang nói đến hoặc chatbot bạn sử dụng khi cố gắng đặt lại một chuyến bay là ví dụ về các loại đại lý AI khác nhau. Chúng được thiết kế để tự động hóa hoặc hợp lý hóa quy trình công việc cụ thể hoặc hạn chế để cải thiện năng suất của người dùng. Tuy nhiên, các nền tảng thông minh ngày nay sử dụng logic được lập trình sẵn hạn chế không thể so sánh với các tác nhân trong tương lai dựa trên AI thế hệ.
Nếu chúng ta lấy cảm hứng từ các bộ phim, AI dường như ngày càng gần gũi hơn với trợ lý thông minh "Jarvis" của Iron Man
Tại sao AI Đặc vụ lại quan trọng bây giờ?
Trong nhiều thập kỷ, các nhà cung cấp giải pháp công nghiệp đã cố gắng sử dụng dữ liệu và AI để tối ưu hóa sản xuất, giảm thiểu rủi ro gián đoạn, hợp lý hóa sản xuất và đưa ra quyết định thông minh hơn hàng ngày. Nhưng thật không may, cho đến nay, tác động đến hoạt động trên sàn nhà máy vẫn không thỏa đáng.
Cách người dùng tương tác với các quy trình công nghiệp được tăng cường kỹ thuật số không trực quan, khiến cho việc thực sự cải thiện quy trình công việc chính và đạt được năng suất. Các công nghệ không cải thiện đáng kể quy trình công việc sẽ không được áp dụng rộng rãi.
Khi đang bay, nếu Iron Man không thể nói chuyện với Jarvis và anh ta phải tìm kiếm thông tin theo cách thủ công bằng thuật ngữ chính xác, quy trình làm việc (và kết quả nhiệm vụ) của anh ta phải chịu đựng. Trong lĩnh vực này, quy trình công việc của nhà điều hành là chính xác và trưởng thành. Thông tin phải đáng tin cậy và có thể truy cập ngay lập tức, sử dụng các thiết bị cầm tay và các lệnh đơn giản, thay vì dựa vào các dòng mã SQL.
AI thế hệ cung cấp giao diện tốt hơn cho dữ liệu phức tạp (khi được xây dựng và truy cập trong các điều kiện phù hợp). Mặc dù các nhà khai thác có thể không thể hỏi AI của họ cùng một loạt các câu hỏi với Iron Man, giao diện trả lời của họ đang trở nên con người và trực quan hơn bao giờ hết, cho phép nó được đưa vào quy trình làm việc.
Làm thế nào mà Iron Man xây dựng trợ lý Jarvis? Mặc dù chúng tôi không biết chắc chắn, chúng tôi có thể mạo hiểm một dự đoán có học thức:
● Anh ấy bắt đầu với quyền truy cập đơn giản vào dữ liệu phức tạp. Cho dù bạn đang cố gắng cải thiện bảng điều khiển hoạt động hoặc giới thiệu các đại lý AI công nghiệp, cả hai đều bắt đầu với một cơ sở dữ liệu công nghiệp sử dụng AI để thông báo theo ngữ cảnh ở quy mô.
● Anh ta có thể đã sử dụng biểu đồ kiến thức để bối cảnh hóa tất cả các dữ liệu. Trong ngành công nghiệp, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) dựa vào dữ liệu trả về các đầu ra có độ chính xác cao hơn trong ngữ cảnh vì các tác nhân AI có thể được đào tạo trên các bộ dữ liệu nhỏ hơn dựa trên các mục tiêu rõ ràng của chúng.
● Ông đã thành thạo sự phối hợp của mô hình và AI. Các mô hình công nghiệp có nhiều thành phần và sự phối hợp đúng đắn của các mô hình chuyên dụng hoặc mô hình đối tác là rất quan trọng đối với sự thành công của ứng dụng dự án.
Ba phần này rất quan trọng để cung cấp đúng một đại lý AI công nghiệp mà bạn có thể tin tưởng.
Sự khác biệt giữa tác nhân AI và mô hình lớn
Là một phần quan trọng của AIGC, tác nhân AI và mô hình lớn mang các chức năng và hiệu ứng khác nhau. Vậy sự khác biệt là gì?
Đại lý AI là một thực thể thông minh có thể nhận thức được môi trường, đưa ra quyết định và thực hiện các hành động. Nó có các đặc điểm của tự chủ, tương tác, phản ứng và chủ động, và có thể đóng một vai trò quan trọng trong các kịch bản hoạt động và kiểm soát thực tế khác nhau. Các chức năng cốt lõi của tác nhân AI bao gồm nhưng không giới hạn ở nhận thức môi trường, lý luận, học tập và thích ứng, và có thể được áp dụng trong một loạt các kịch bản.
Các mô hình lớn là các mô hình học máy với các tham số quy mô lớn và cấu trúc tính toán phức tạp. Các mô hình này được đào tạo bằng cách sử dụng một lượng lớn dữ liệu và tài nguyên tính toán để cải thiện tính tổng quát và chính xác của chúng. Mô hình lớn được sử dụng rộng rãi trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói và các trường khác, và đã đạt được kết quả đáng chú ý.
Sự khác biệt giữa tác nhân AI và mô hình lớn
1. Giai đoạn phát triển và đào tạo
Sự phát triển của tác nhân AI chú ý nhiều hơn đến logic tương tác giữa tác nhân và môi trường, và cách học và thích nghi theo phản hồi môi trường. Việc đào tạo các mô hình lớn tập trung vào việc học sâu thông qua các bộ dữ liệu quy mô lớn, vì vậy chi phí phát triển và đào tạo rất cao.
2. Kịch bản ứng dụng
Các kịch bản ứng dụng của tác nhân AI thường liên quan chặt chẽ đến các nhiệm vụ hoặc môi trường cụ thể và có thể đạt được sự tương tác hiệu quả với môi trường, phù hợp cho các kịch bản kiểm soát và hoạt động thực tế khác nhau. Do cơ sở kiến thức và sức mạnh xử lý rộng rãi của nó, các mô hình lớn có phạm vi rộng hơn các kịch bản ứng dụng.
3. Tương tác với thế giới bên ngoài
Sự tương tác giữa mô hình lớn và con người dựa trên đầu vào văn bản của người dùng và liệu đầu vào văn bản có rõ ràng hay không sẽ ảnh hưởng đến ảnh hưởng của câu trả lời của mô hình lớn; Công việc của các đại lý AI chỉ cần được đưa ra một mục tiêu, và họ có thể suy nghĩ và hành động độc lập về mục tiêu.
4. Hiệu suất toàn diện
Đại lý AI bao gồm ba quy trình: nhận thức, ra quyết định và thực hiện, tạo thành một hệ thống phản hồi vòng kín. Các mô hình lớn là các mô hình dự đoán hoặc tạo ra mở và không có kiến trúc thông minh vòng kín hoàn toàn.
Một thành phần quan trọng của các đại lý AI trong sản xuất
Đầu vào: Thành phần này thu thập và xử lý một loạt các đầu vào từ các cảm biến, máy móc và toán tử, bao gồm dữ liệu ở các định dạng khác nhau, chẳng hạn như đọc cảm biến, nhật ký hoạt động và số liệu sản xuất. Những đầu vào này hướng dẫn các hành động và quyết định của các đại lý AI, cung cấp cái nhìn sâu sắc theo thời gian thực về quy trình sản xuất.
Não: Bộ não rất quan trọng đối với chức năng nhận thức trong hoạt động sản xuất và chứa một số mô -đun:
Phân tích: Xác định vai trò và chức năng của các tác nhân AI trong môi trường sản xuất, chỉ định các nhiệm vụ và mục tiêu.
Bộ nhớ: Lưu trữ dữ liệu lịch sử và các tương tác trong quá khứ, cho phép các tác nhân AI học hỏi từ các chu kỳ sản xuất và kịch bản hoạt động trước đó.
Kiến thức: Chứa thông tin cụ thể về miền, bao gồm các giao thức sản xuất, tiêu chuẩn chất lượng và thông số kỹ thuật của thiết bị, đó là điều cần thiết để lập kế hoạch và ra quyết định.
Lập kế hoạch: Xác định kế hoạch sản xuất tối ưu, phân bổ tài nguyên và tối ưu hóa quy trình công việc dựa trên nhu cầu hiện tại, mức tồn kho và các ràng buộc hoạt động.
Hành động: Thành phần này thực hiện các hành động trong kế hoạch, sử dụng các mô -đun của não để tự động hóa và tối ưu hóa quy trình sản xuất. Bằng cách chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp thành các bước có thể hành động, các tác nhân AI đảm bảo hoạt động sản xuất hiệu quả, sử dụng các công cụ và thiết bị chuyên dụng khi cần thiết.
Trong sản xuất, các đại lý AI đóng vai trò chính trong việc cải thiện hiệu quả hoạt động, giảm thiểu thời gian chết và tối ưu hóa kết quả sản xuất thông qua phân tích dữ liệu thông minh và khả năng ra quyết định.
Chức năng chính và vai trò của Đại lý AI công nghiệp
Thu thập và phân tích dữ liệu: Các tác nhân AI rất giỏi trong việc thu thập, làm sạch và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, như hệ thống sản xuất, cảm biến IoT, cơ sở dữ liệu chuỗi cung ứng và số liệu kiểm soát chất lượng. Họ đóng vai trò là bộ xử lý dữ liệu và các nhà phân tích cao cấp, cung cấp dự báo và những hiểu biết chiến lược rất quan trọng đối với các quyết định hoạt động.
Quá trình tự động hóa và tối ưu hóa: Các đại lý AI trong sản xuất vượt xa các công việc thường xuyên như quản lý hàng tồn kho và lập kế hoạch sản xuất; Họ cũng tối ưu hóa các quy trình này bằng cách quản lý các ngoại lệ, lỗi và ngoại lệ. Bằng cách liên tục học và thích ứng, các đại lý AI này vượt trội trong việc tự động hóa các quy trình sản xuất phức tạp như bảo trì dự đoán, kiểm soát chất lượng và quản lý chuỗi cung ứng.
Quyết định và thực thi: Đại lý AI đóng vai trò là những người ra quyết định có kinh nghiệm trong sản xuất, xử lý các quyết định chính liên quan đến quy hoạch sản xuất, phân bổ tài nguyên, bảo trì thiết bị và đảm bảo chất lượng. Các quyết định này dựa trên các mô hình dựa trên dữ liệu mạnh mẽ để đảm bảo hiệu quả và giảm thiểu rủi ro. Các đại lý AI cũng có thể giải thích một cách minh bạch các quyết định của họ, do đó thúc đẩy trách nhiệm và tin tưởng vào các hoạt động sản xuất.
Hợp tác và truyền thông: Đại lý AI tạo điều kiện cho truyền thông và hợp tác liền mạch giữa các bộ phận khác nhau trong một tổ chức sản xuất và với các đối tác bên ngoài. Là nền tảng tương tác tập trung, họ tăng cường trí thông minh tập thể của toàn bộ hệ sinh thái sản xuất, đảm bảo tính nhất quán và ra quyết định được thông báo. Các tác nhân AI trò chuyện tăng cường giao tiếp nội bộ bằng cách tạo điều kiện trao đổi thông tin và hiểu biết hiệu quả giữa các nhóm để cải thiện hiệu quả hoạt động và khả năng đáp ứng.
Các đại lý AI đóng một vai trò quan trọng trong việc chuyển đổi các hoạt động sản xuất và chuẩn bị các tổ chức để giải quyết hiệu quả các thách thức hiện tại và các cơ hội trong tương lai bằng cách tự động hóa các quy trình sản xuất phức tạp, tăng cường ra quyết định và tạo điều kiện cho sự hợp tác giữa các nhóm và đối tác.
Làm thế nào để xây dựng một đại lý AI để sản xuất?
Xây dựng các đại lý AI được thiết kế để sản xuất bao gồm một cách tiếp cận có cấu trúc bắt đầu với các mục tiêu rõ ràng và kết thúc với tối ưu hóa liên tục. Đây là một hướng dẫn chi tiết để phát triển các đại lý AI để xử lý các nhiệm vụ tùy chỉnh và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh sản xuất.
Thiết lập mục tiêu của bạn: Trước khi bắt đầu phát triển, điều quan trọng là phải xác định kỳ vọng của bạn cho tác nhân AI. Xác định xem một đại lý AI sẽ quản lý kế hoạch sản xuất, tự động hóa kiểm soát chất lượng, xử lý bảo trì dự đoán hoặc tối ưu hóa các quy trình chuỗi cung ứng. Hiểu nhu cầu cụ thể của bạn sẽ hướng dẫn cách tiếp cận của bạn để xây dựng các đại lý AI. Nếu bạn cần làm rõ hơn, hãy xem xét tư vấn một chuyên gia AI cho sự rõ ràng và định hướng.
Ngôn ngữ lập trình của sự lựa chọn: Python vẫn là lựa chọn hàng đầu cho sự phát triển của AI do tính đơn giản, linh hoạt và hệ sinh thái phong phú của các thư viện và khuôn khổ mà nó hỗ trợ. Khả năng đọc và phạm vi rộng của các ứng dụng làm cho nó lý tưởng để phát triển các tác nhân AI trong sản xuất, nơi các thuật toán phức tạp là phổ biến. Nếu bạn sử dụng một khung chuyên dụng, các khung này thường cung cấp môi trường phát triển của chúng và có thể hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình.
Thu thập dữ liệu để đào tạo: Hiệu quả của các đại lý AI trong sản xuất phụ thuộc phần lớn vào chất lượng của dữ liệu được sử dụng để đào tạo. Hãy chắc chắn rằng dữ liệu của bạn có chất lượng cao, không thiên vị và sạch sẽ. Điều này có thể liên quan đến dữ liệu sản xuất, nhật ký thiết bị, số liệu kiểm soát chất lượng và thông tin chuỗi cung ứng.
Thiết kế kiến trúc cơ bản: Kiến trúc của các tác nhân AI nên có thể mở rộng, mô-đun và điều khiển hiệu suất. Nó cũng nên được thiết kế để được tích hợp để có thể dễ dàng cập nhật và tương thích với các hệ thống và công nghệ khác. Điều này rất quan trọng trong sản xuất, nơi các hệ thống phải tương tác liền mạch với dây chuyền sản xuất, nền tảng chuỗi cung ứng và hệ thống quản lý chất lượng. Các khung chuyên dụng thường cung cấp các kiến trúc hoặc mẫu được xác định trước phù hợp cho các ứng dụng sản xuất. Tuy nhiên, bạn có thể cần tùy chỉnh kiến trúc để đáp ứng các yêu cầu của bạn.
Bắt đầu đào tạo mô hình: Đào tạo mô hình liên quan đến việc thiết lập môi trường, cung cấp dữ liệu CNTT và cải thiện khả năng ra quyết định của nó. Tùy thuộc vào trường hợp sử dụng cụ thể của bạn, các kỹ thuật sử dụng như củng cố hoặc học tập được giám sát. Crewai và Autogen Studio có thể cung cấp các công cụ và môi trường chuyên dụng để đào tạo các mô hình AI bằng các kỹ thuật này. Các mô hình liên tục được xác thực và tinh chế để đảm bảo chúng đáp ứng các tiêu chuẩn chính xác và hiệu quả cần thiết.
Kiểm tra: Phải kiểm tra kỹ lưỡng để đảm bảo tác nhân AI hoạt động đúng trong tất cả các hoạt động dự định mà không có lỗi hoặc độ lệch. Điều này bao gồm hiệu suất, bảo mật và kiểm tra chấp nhận người dùng để đảm bảo rằng tác nhân AI đáp ứng các thông số kỹ thuật và kỳ vọng của người dùng.
Giám sát và tối ưu hóa: Sau khi triển khai, hiệu suất của tác nhân AI được theo dõi liên tục để đảm bảo rằng nó thích nghi với dữ liệu mới và thay đổi điều kiện sản xuất. Cập nhật hệ thống thường xuyên để cải thiện chức năng của nó và mở rộng khả năng của nó khi doanh nghiệp của bạn phát triển. Bước này là rất quan trọng để giữ cho các tác nhân AI có liên quan và hiệu quả trong môi trường sản xuất động.
Bằng cách thực hiện các bước này, bạn có thể phát triển một tác nhân AI mạnh mẽ không chỉ có thể tự động hóa các nhiệm vụ mà còn mang lại lợi thế chiến lược trong không gian sản xuất cạnh tranh cao. Các tác nhân AI như vậy có thể biến dữ liệu thành những hiểu biết có thể hành động, cải thiện hiệu quả hoạt động và đảm bảo kiểm soát chất lượng mạnh mẽ, cuối cùng thúc đẩy tăng trưởng và hiệu quả trong hoạt động sản xuất.