Hesablamada süni intellekt yeni və daha ağıllı proseslərə yol açaraq, daha dəqiq proqnozlaşdırıcı analitika, avtonom sistemlər və s. imkan verir. Bu yaxınlarda, maşın öyrənməsi alqoritmlərindən istifadə edən daha təkmil AI - generativ AI - ortaya çıxdı və əvvəlkindən daha ağıllı imkanlara yeni qapılar açır.
Generativ AI, qismən hazırlanmışdır generativ rəqib şəbəkələr (GANs), yeni məlumatlar yaratmaq üçün iki neyron şəbəkənin birlikdə işləməsi üçün təlimi əhatə edən bir süni intellekt növüdür. Keçən il ərzində generativ süni intellekt ChatGPT kimi süni intellektlə işləyən chatbotların meydana çıxması ilə populyarlıqda meteor yüksəliş yaşadı.
İstehsalda, generativ süni intellekt rəqəmsal əkizlər, genişləndirilmiş və virtual reallıq və sənaye əşyaların interneti (IIoT) alətləri kimi digər qabaqcıl texnologiyalarla yanaşı, ağıllı istehsal həllərində də getdikcə daha çox əhəmiyyət kəsb edir. İstehsal proseslərini optimallaşdırmaq, məhsul dizaynını təkmilləşdirmək və istehsal sənayesinin ümumi səmərəliliyini artırmaq potensialı ilə, generativ süni intellektin sektordakı ümumi bazar dəyərinin 2012-ci ildən başlayaraq artacağı proqnozlaşdırıldığı üçün təəccüblü deyil. 2022-ci ildə $225 milyon ABŞ$6,963,45 milyon ABŞ dolları 2032-ci ilə qədər.
Lakin bu, sənayedə dalğalar yaradan yeganə qabaqcıl texnologiya deyil. Daha çox istehsalçı rəqəmsal və fiziki sistemlərin inteqrasiyasını təmin edərək rəqəmsal transformasiya etdikcə, sənaye metaversenin istifadəsi – fiziki dünyanın virtual təsviri – daha adi hala çevrilir. Birlikdə generativ süni intellekt və sənaye metaverse, daha çox səmərəlilik, çeviklik və innovasiyaya imkan verməklə istehsal sənayesində inqilab edir.
İstehsalda generativ süni intellekt potensialı
Generativ süni intellekt istehsalçılar üçün güclü bir vasitədir, çünki o, ənənəvi üsullarla əldə edilməsi çətin və ya qeyri-mümkün olan yeni dizaynların, proseslərin və məhsulların yaradılmasına imkan verir. İstehsalçılar generativ süni intellektdən istifadə etməklə daha yüksək səviyyəli proseslərin optimallaşdırılması, tullantıların azaldılması və ümumi keyfiyyət təkmilləşdirmələri əldə edə bilərlər. Bundan əlavə, generativ süni intellekt istehsalçılara innovasiya və inkişaf üçün yeni imkanları müəyyən etməyə kömək edə bilər.
Generativ AI nümunəsi: aviasiya sənayesi
Generativ AI artıq aviasiya sənayesində tətbiq edilir və sınaqdan keçirilir kommunikasiyaları təkmilləşdirmək və inventar idarəçiliyini təkmilləşdirmək üçün tətbiq etməklə yanaşı, müştəri xidməti təcrübəsini təkmilləşdirin. Bundan əlavə, təyyarə istehsalçıları süni intellektlə işləyən avtomatlaşdırma və rəqəmsal əkizlərin köməyi ilə dizayn və prototipləmə prosesini optimallaşdıraraq təyyarə hissələrinin istehsalı üçün generativ süni intellektdən istifadə edə bilərlər.
Daha təkmil süni intellektdən istifadəyə hazırlıq məqsədilə aviasiya sahəsində daha çox addımlar atılır – Avropa İttifaqının Aviasiya Təhlükəsizliyi Agentliyi (EASA) AI Yol Xəritəsi 2.0 may ayının əvvəlində, AI-nin sənayeyə inteqrasiyası üçün ətraflı planı təsvir etdi.
Generativ AI nümunəsi: avtomobil sənayesi
Fəaliyyətdə olan generativ AI-nin başqa bir nümunəsidir generativ dizayn proqramı avtomobil sənayesində. İstehsalçılar bu süni intellektlə işləyən proqram təminatından onun istehsal edə biləcəyi çoxlu sayda məlumat və simulyasiyalar sayəsində geniş çeşiddə yeni və mürəkkəb avtomobil sistemi dizaynları yaratmaq üçün istifadə etməyə başlayıblar.
Generativ süni intellekt həm də avtomobil istehsalçılarına yüksək dəqiqlikli proqnozlaşdırılan texniki xidmət proqnozu üçün avtomobillərdəki maşın və sensor məlumatlarını daha dərindən təhlil etmək imkanı verir. Tarixi məlumatlardan istifadə edən bu təhlil problemləri daha erkən müəyyən etməyə kömək edir və istehsalçılara daha çox səmərəlilik və daha az tullantı üçün problemlərin qarşısını almaq və həll etmək üçün proaktiv addımlar atmağa imkan verir.
Generativ AI sənaye metaverseni necə təkmilləşdirə bilər
Generativ süni intellekt istehsal sənayesinin rəqəmsal transformasiya səyahətində böyük potensiala malik olsa da, bu, sektoru irəli aparan yeganə qabaqcıl rəqəmsal həll deyil. İstehsal metaversenin yüksəlişi həm də rəqəmsal əkizlərin köməyi ilə virtual dünyalar yaratmaq imkanı sayəsində əvvəlkindən daha çox proseslərin optimallaşdırılmasına gətirib çıxardı.
İstehsalda rəqəmsal əkizlərin istifadəsi istehsalçılara daha çox çeviklik qazanmağa kömək etdi, çünki onlar real dünya sistemlərinin faktiki olaraq təkrarlanan versiyasında əməliyyat proseslərini, maşın girişlərini və avtomatlaşdırmanı simulyasiya edə bilirlər. İstehsalçılar generativ süni intellektin gücünü sənaye metaverse ilə birləşdirərək daha yüksək effektivlik, çeviklik və innovasiya səviyyəsinə nail ola bilərlər.
Məsələn, generativ süni intellektdən istifadə edərək yaradılan rəqəmsal əkizlər daha dəqiq ola bilər, daha çox real vaxt məlumatları təhlil edə bilər və enerji istifadəsini yaxşılaşdırmaq ənənəvi AI və maşın öyrənmə alqoritmləri ilə müqayisədə. Deloitte-un 15-ci illik Texniki Trendlər hesabatı həmçinin bildirir ki, generativ süni intellekt – yeni məkan hesablamaları və sənaye metaverse ilə birləşdirildikdə – istehsalçılara təkcə öz sənayelərində yeni irəliləyişlər əldə etməyə deyil, həm də yüksək qabiliyyətlərə nail olmağa imkan verən yeni “böyümə katalizatoru” olacaq.
Sənaye metaversedə generativ AI-dən istifadənin potensial problemləri
Sənaye metaversesində generativ AI-dən istifadənin potensial faydaları çoxdur. Bununla belə, bu cür qabaqcıl süni intellektlə idarə olunan alətlər və həllərdən istifadə edərkən istehsalçıların nəzərə almalı olduğu problemlər də var.
AI prosesləri vergiyə cəlb edilə bilər tələb olunan böyük həcmli məlumatlara görə bu cür resurs tutumlu funksiyaları yerinə yetirmək üçün lazımi şəkildə təchiz olunmayan təşkilatlar üçün. Generativ süni intellekt alqoritmlərinin nə qədər tələbkar ola biləcəyini nəzərə alaraq, istehsalçılar mövcud infrastrukturun təşkilat daxilində gündəlik əməliyyat tələblərinə cavab verə bilməsi üçün öz resurslarını necə tarazlaşdırmağı bilməlidirlər.
Bundan əlavə, generativ AI-dən istifadə edərkən dörd başqa ümumi risk var. -də qeyd olunduğu kimi PwC-nin süni intellekt üçün risklərin idarə edilməsi kitabı, bunlar məlumat riskləri, model və qərəzli risklər, təcili və ya daxiletmə riskləri və istifadəçi riskləridir.
İstehsalçılar bu risklərə və onların necə idarə olunmasına dair məlumatlı olmalıdırlar. Bunlara düzgün süni intellekt idarəetmə strategiyalarının hazırlanması, məlumatların korlanmamasını təmin etmək, istifadəçi xətasının təsirinə məruz qalan məlumatlardan istifadənin qarşısını almaq və s. daxildir.
Təşkilatınızı generativ AI üçün hazırlamaq
Generativ süni intellekt ağıllı istehsala və sənaye metaversenə əhəmiyyətli təsir göstərir. Sənaye 4.0 daha da yetkinləşdikcə, bu daha yeni və daha qabaqcıl ağıllı istehsal texnologiyaları xərcləri, israfçılığı və dayanma müddətini azaltmaqla yanaşı, artan səmərəlilik və çevikliyə nail olmaq üçün istehsalçıları rəqəmsal transformasiya məqsədlərinə yaxınlaşdıra bilər.
Bununla belə, istehsal liderləri başa düşməlidirlər ki, həll ediləcək sahələri müəyyən edə bilməsələr, əməliyyatlarını təkmilləşdirə bilməzlər. Neytral müqayisə alətlərinin və kimi yetkinlik qiymətləndirmə çərçivələrinin köməyi ilə Ağıllı Sənaye Hazırlıq İndeksi (SIRI), onlar öz əməliyyatlarını növbəti səviyyəyə qaldırmaq üçün geniş təşkilati təkmilləşdirmələri səbirsizliklə gözləyə bilərlər.
Haqqında daha çox öyrən SIRI və ya bizimlə əlaqə saxlayın burada söhbətə başlamaq üçün.
