Az alkalmazott mesterséges intelligencia (AI) azáltal automatizálja az ipari munkafolyamatokat, hogy a gépekből és üzleti rendszerekb származó adatokat hasznos riasztásokká, előrejelzésekké és feladatközlési döntésekké alakítja. Az iparban ez támogathatja a karbantartást, a minőségellenőrzést, a gyártási tervezést és a munka átvitelét csapatok között. A gyakorlati kérdés az, hogy hol illeszkedik be az AI egy meglévő folyamatba, és hol kell maradnia embernek vagy vezérlőrendszernek a felelősség.
Egy gép már működés közben jeleket bocsát ki. Ezek közé tartozhat a hőmérséklet, a rezgés, a sebesség vagy az energiafogyasztás. Más hasznos részletek találhatók munkarendelésekben, ellenőrzési jegyzetekben és gyártási rekordokban. Az AI összekapcsolhatja ezeket a forrásokat mintázatokkal, és jelzhet egy változást, amely jelentős lehet.
A prediktív karbantartás egyértelmű példa erre. Egy rendszer kereshet olyan jeleket, amelyek arra utalnak, hogy egy gép karbantartásra szorul, felhasználva az érzékelőadatokat és a múltbeli karbantartási rekordokat. Ez segíthet egy csapatnak megtervezni egy ellenőrzést, mielőtt egy hiba leállítaná a munkát. A rendszer nem javítja meg a gépet, és nem ismer minden okot, ami miatt egy jel megváltozott. Csak egy figyelmeztetést nyújt azoknak az embereknek, akik értenek a berendezéshez és a folyamathoz.
Ugyanez a minta vonatkozik a minőségellenőrzésre is. A képmodellek áttekinthetik a termékképeket látható hibák szempontjából. Egy rendszer szűrheti a lehetséges hibákat egy emberi ellenőr számára, vagy elküldhet egy eredményt a munkafolyamat következő lépésére. Az érték a feladattól függ. Egy szűk körű ellenőrzés, például egy ismert felületi hiba keresése, eltér attól, hogy eldöntse: egy termék biztonságos-e vagy alkalmas-e használatra.
A munkafolyamat-automatizálás az összekötő az AI eredménye és a következő cselekvés között. Egy figyelmeztetés létrehozhat egy karbantartási jegyet, elhelyezhet egy elemet egy felülvizsgálati sorban, vagy értesíthet egy felügyelőt. A szabályok továbbíthatják a rutin eseteket manuális kezelés nélkül. A összetettebb esetek kerülhetnek emberhez. Ez a keverék gyakran hasznosabb, mint az AI kezelése olyan gépként, amely minden döntést meghoz.
Kapcsolódó: Az MLOps gyorsítja az AI-bevezetést és a szervezeti átalakulást
Jelből cselekvésbe
Az ipari AI kontextusban értelmes adatokon alapul. Egy hőmérsékleti mérés keveset ér anélkül, hogy tudnánk, melyik gép produkálta, mikor rögzítették, és mit csinált éppen a gép. Különböző rendszerek rekordjai különböző címkéket, mértékegységeket vagy időformátumokat használhatnak. Az adatszemlélet ezért az automatizáció része, nem pedig egy feladat, amely befejeződik, mielőtt az AI elkezdődne.
Ez a pont fontos az üzleti tervezés szempontjából. Egy modell jól teljesíthet egy tiszta tesztkészleten, és mégis kudarcot vallhat a zsúfolt gyári padlón. Az adatok kimaradhatnak egy géptípust, egy műszakot vagy egy ritka hibát. Ha a múltbeli rekordok nem képviselik a jelenlegi feltételeket, az előrejelzések helytelenek lehetnek, vagy nehezen megbízhatóak.
A rendszernek egyértelmű helyet is kell találnia a munkafolyamatban. Egy dashboardon megjelenő előrejelzés nem feltétlenül változtatja meg a következő lépéseket. Egy hasznos kialakítás meghatározza, hogy ki kapja meg az eredményt, milyen cselekvés engedélyezett, és hogyan kezelik a hibát. Rögzíti azt is, amit a rendszer látott, és mit tett az ember válaszul. Ez segít a csapatoknak átnézni a döntéseket és felderíteni a gyenge pontokat.
Egyes feladatoknál az AI határokon belül cselekedhet a meglévő szoftverek segítségével. Például rendezhet rekordokat vagy beállíthatja a felülvizsgálat sorrendjét. Amikor egy cselekvés befolyásolhatja a berendezést vagy a termék biztonságát, a kialakításnak nagyobb óvatosságra van szüksége. Egy embernek jóváhagyhatja a cselekvést, vagy a rendszernek le kell állnia, ha az adatok kívül esnek az ismert feltételeken. A megfelelő kontrollszint a kockázattól és a feladattól függ.
Itt tér el az automatizálás egy tisztán modelltől. Egy modell becslést készít vagy osztályoz. Egy munkafolyamat összeköti ezt a kimenetet egy üzleti folyamattal. Használhat meglévő üzem szoftvert, karbantartási eszközöket vagy gyártási rendszereket. Régebbi rendszerek nehézkesen csatlakoztathatók, és minden egyes kapcsolat hozzáad egy pontot, amelyet a csapatoknak tesztelniük és monitorozniuk kell.
Úgy tekintünk a magmérnöki feladatra, mint ezeknek a kapcsolatoknak a megbízhatóvá tételére. A modell csak egy része. Az adatfolyam, a hozzáférési szabályok, a rendszer reakciója és a cselekvések rekordjai is formálják, hogy az automatizáció használható-e a napi munkában. Egy egyszerű folyamat egyértelmű határokkal könnyebben kezelhető lehet, mint egy széleskörű rendszer, amelynek bizonytalan a hatásköre.
A korlát valós
Az ipari környezet változó adatokat és változó feltételeket hoz. Az érzékelők meghibásodhatnak, a berendezések módosulhatnak, és a munkagyakorlatok eltolódhatnak. Az AI biztos eredményt is adhat, amikor nem látott hasonló esetet előtte. Ezért fontosak a folyamatos ellenőrzések. A csapatoknak szükségük van egy módra a rossz bemenetek észlelésére, a váratlan kimenetek átnézésére, és az automatizáció szüneteltetésére, ha szükséges.
Nincs egyetlen kialakítás, amely minden gyárban vagy ipari szolgáltatásban megfelelne. Egy folyamat, amely irodai rekordokat kezel, tűrhet késéseket, amit egy gyártósor nem. Egy rendszer, amely javaslatot tesz egy ellenőrzésre, más, mint az, amely egy gépet irányít. Ezek a különbségek határozzák meg, hogy az AI mennyit tehet biztonságosan, és mennyire szükséges maradnia az emberi felülvizsgálatnak.
Az üzleti eseti tanulmányt is egy konkrét feladathoz kell kötni. „Az AI használata a gyártásban” túl tágas a kialakítás irányításához vagy az eredmények bírálásához. Egy hasznosabb kezdőpont egy visszatérő döntés: mely karbantartási rekordok igényelnek felülvizsgálatot, mely tételek ellenőrzést, vagy mely rendeléseket kell elsőbbséget kapni. A feladat ekkor összevethető a jelenlegi folyamattal, a határokat és kivételeket egyértelművé téve.
Az alkalmazott AI akkor automatizálja az ipari munkafolyamatokat, ha segít a megbízható információ továbbítását a következő helyes lépéshez. A szerepe lehet detektálni, szűrni, előrejelzni vagy továbbítani. A központi tanulság gyakorlati: kösd össze a modellt egy jól definiált folyamattal, és tarts meg egy biztonságos utat azokhoz az esetekhez, amelyeket nem képes kezelni. A EuroOp Insights egy alkalmazott K+F mintára és egy gyakorlati tanulságra fókuszál a EuroOp termékei mögötti folyamatból: az automatizálás akkor a legjobb, ha a korlátai részei a kialakításnak.