Sztuczna inteligencja w informatyce utorowała drogę nowym i inteligentniejszym procesom, umożliwiając dokładniejsze analizy predykcyjne, systemy autonomiczne i nie tylko. Niedawno pojawiła się bardziej zaawansowana sztuczna inteligencja – generatywna sztuczna inteligencja – która wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego, otwierając nowe drzwi do jeszcze inteligentniejszych możliwości niż wcześniej.
Generatywna sztuczna inteligencja, rozwinięta częściowo na podstawie generatywne sieci przeciwstawne (GAN), to rodzaj sztucznej inteligencji polegający na uczeniu dwóch sieci neuronowych współpracy w celu generowania nowych danych. W ciągu ostatniego roku popularność generatywnej sztucznej inteligencji gwałtownie wzrosła wraz z pojawieniem się chatbotów wykorzystujących sztuczną inteligencję, takich jak ChatGPT.
W produkcji generatywna sztuczna inteligencja staje się coraz ważniejsza w inteligentnych rozwiązaniach produkcyjnych wraz z innymi zaawansowanymi technologiami, takimi jak cyfrowe bliźniaki, rzeczywistość rozszerzona i wirtualna oraz narzędzia przemysłowego Internetu rzeczy (IIoT). Biorąc pod uwagę potencjał optymalizacji procesów produkcyjnych, udoskonalania projektów produktów i zwiększania ogólnej wydajności przemysłu produkcyjnego, nie jest zaskoczeniem, że ogólna wartość rynkowa generatywnej sztucznej inteligencji w tym sektorze ma wzrosnąć z US$225 mln w 2022 r. do US$6963,45 mln do 2032 roku.
Ale to nie jedyna zaawansowana technologia, która robi furorę w branży. Korzystanie z metaświata przemysłowego – wirtualnej reprezentacji świata fizycznego – staje się coraz bardziej powszechne, w miarę jak coraz więcej producentów dokonuje transformacji cyfrowej, umożliwiając integrację systemów cyfrowych i fizycznych. Razem generatywna sztuczna inteligencja i metaświat przemysłowy rewolucjonizują przemysł produkcyjny, umożliwiając większą wydajność, elastyczność i innowacyjność.
Potencjał generatywnej sztucznej inteligencji w produkcji
Generatywna sztuczna inteligencja jest potężnym narzędziem dla producentów, ponieważ pozwala na tworzenie nowych projektów, procesów i produktów, które byłyby trudne lub niemożliwe do osiągnięcia tradycyjnymi metodami. Stosując generatywną sztuczną inteligencję, producenci mogą uzyskać wyższy poziom optymalizacji procesów, redukcję odpadów i ogólną poprawę jakości. Ponadto generatywna sztuczna inteligencja może pomóc producentom zidentyfikować nowe możliwości w zakresie innowacji i wzrostu.
Studium przypadku generatywnej sztucznej inteligencji: przemysł lotniczy
Generacyjna sztuczna inteligencja jest już stosowana i testowana w przemyśle lotniczym poprawić komunikację i poprawić jakość obsługi klienta, a także wdrożyć ją w celu poprawy zarządzania zapasami. Ponadto producenci samolotów mogą wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję do produkcji części samolotów, optymalizując proces projektowania i prototypowania za pomocą automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji i cyfrowych bliźniaków.
W lotnictwie podejmuje się dalsze kroki w ramach przygotowań do bardziej zaawansowanego wykorzystania sztucznej inteligencji – Agencja Bezpieczeństwa Lotniczego Unii Europejskiej (EASA) opublikowała swoje Plan działania AI 2.0 na początku maja, przedstawiając szczegółowy plan integracji sztucznej inteligencji z przemysłem.
Studium przypadku generatywnej sztucznej inteligencji: branża motoryzacyjna
Innym przykładem generatywnej sztucznej inteligencji w działaniu jest oprogramowanie do projektowania generatywnego w branży motoryzacyjnej. Producenci zaczęli używać tego oprogramowania opartego na sztucznej inteligencji do tworzenia szerokiej gamy nowych i złożonych projektów systemów pojazdów dzięki dużej liczbie danych i symulacji, które może wygenerować.
Generacyjna sztuczna inteligencja umożliwia także producentom pojazdów głębsze analizowanie danych z maszyn i czujników w pojazdach w celu uzyskania bardzo dokładnego prognozowania konserwacji predykcyjnej. Ta analiza wykorzystująca dane historyczne pomaga znacznie wcześniej zidentyfikować problemy, umożliwiając producentom podjęcie proaktywnych kroków w celu zapobiegania problemom i ich naprawiania w celu uzyskania większej wydajności i mniejszej ilości odpadów.
Jak generatywna sztuczna inteligencja może ulepszyć metaświat przemysłowy
Chociaż generatywna sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał w procesie transformacji cyfrowej przemysłu produkcyjnego, nie jest to jedyne zaawansowane rozwiązanie cyfrowe, które napędza sektor do przodu. Rozwój metaświata produkcyjnego doprowadził również do większej niż wcześniej optymalizacji procesów, dzięki możliwości tworzenia wirtualnych światów za pomocą cyfrowych bliźniaków.
Zastosowanie cyfrowych bliźniaków w produkcji pomogło producentom uzyskać większą elastyczność, ponieważ mogą symulować procesy operacyjne, dane wejściowe maszyn i automatyzację w wirtualnie replikowanej wersji systemów ze świata rzeczywistego. Łącząc moc generatywnej sztucznej inteligencji z metaświatem przemysłowym, producenci mogą osiągnąć wyższy poziom wydajności, elastyczności i innowacyjności.
Na przykład cyfrowe bliźniaki utworzone przy użyciu generatywnej sztucznej inteligencji mogą być dokładniejsze, mogą analizować więcej danych w czasie rzeczywistym i poprawić wykorzystanie energii w porównaniu z tradycyjnymi algorytmami sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. 15. roczny raport Deloitte dotyczący trendów technologicznych stwierdza również, że generatywna sztuczna inteligencja – w połączeniu z nowymi obliczeniami przestrzennymi i metaświatem przemysłowym – będzie nowym „katalizatorem wzrostu”, który umożliwi producentom nie tylko osiągnięcie nowych postępów w swojej branży, ale także zwiększenie możliwości.
Potencjalne wyzwania związane z wykorzystaniem generatywnej sztucznej inteligencji w metaświecie przemysłowym
Potencjalne korzyści wynikające z zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji w metaświecie przemysłowym są liczne. Istnieją jednak również wyzwania, które producenci muszą wziąć pod uwagę, korzystając z tak zaawansowanych narzędzi i rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.
Procesy AI mogą być obciążające dla organizacji, które nie są odpowiednio wyposażone do wykonywania funkcji wymagających dużej ilości zasobów ze względu na dużą ilość wymaganych danych. Biorąc pod uwagę, jak wymagające mogą być algorytmy generatywnej sztucznej inteligencji, producenci muszą wiedzieć, jak zbilansować swoje zasoby, aby istniejąca infrastruktura mogła nadążać za codziennymi wymaganiami operacyjnymi organizacji.
Ponadto istnieją cztery inne ogólne zagrożenia związane ze stosowaniem generatywnej sztucznej inteligencji. Jak opisano w Poradnik PwC dotyczący zarządzania ryzykiem dla sztucznej inteligencjisą to: ryzyko związane z danymi, ryzyko związane z modelami i stronniczością, ryzyko natychmiastowe lub związane z danymi wejściowymi oraz ryzyko użytkownika.
Producenci muszą być świadomi tych zagrożeń i wiedzieć, jak sobie z nimi radzić. Obejmują one opracowanie odpowiednich strategii zarządzania sztuczną inteligencją, zapewnienie, że dane nie zostaną uszkodzone, zapobieganie wykorzystaniu danych, na które wpływa błąd użytkownika, i nie tylko.
Przygotowanie organizacji na generatywną sztuczną inteligencję
Generatywna sztuczna inteligencja ma znaczący wpływ na inteligentną produkcję i metaświat przemysłowy. W miarę dalszego rozwoju Przemysłu 4.0 te nowsze i bardziej zaawansowane technologie inteligentnej produkcji mogą przybliżyć producentów do celów transformacji cyfrowej, aby osiągnąć większą wydajność i elastyczność przy jednoczesnej redukcji kosztów, odpadów i przestojów.
Liderzy produkcji muszą jednak zrozumieć, że nie mogą ulepszyć swoich działań, jeśli nie potrafią zidentyfikować obszarów, którymi należy się zająć. Przy pomocy neutralnych narzędzi porównawczych i ram oceny dojrzałości, takich jak Inteligentny wskaźnik gotowości branżowej (SIRI)mogą spodziewać się znacznych usprawnień organizacyjnych, które przeniosą ich działalność na wyższy poziom.
Dowiedz się więcej o SIRI lub skontaktuj się z nami Tutaj aby rozpocząć rozmowę.
