Ob vsem hrepenenju okoli generativne umetne inteligence (AI) v industriji se zdi, kot da se skoraj vsak dan pojavi nova buzzword. Kaj je zadnja buzzword? Izraz "industrijski agent AI", znan tudi kot industrijski agent AI, v industrijskem svetu skoraj nima standardne definicije, vendar je definicija blizu: industrijski agent AI je prilagodljiv in močan programski subjekt, ki lahko inteligentno predstavlja in upravlja z funkcijami in zmožnosti industrijske organizacije. Preprosto povedano, če se usposobijo s pravimi podatki in pravim modelom AI, lahko industrijski agenti AI izvajajo posebne naloge na človeški način.
Operativni so-pilot, o katerem vsi govorijo, ali chatbot, ki ga uporabljate, ko poskušate ponovno rezervirati let, so primeri različnih vrst agentov AI. Zasnovani so za avtomatizacijo ali racionalizacijo specifičnih ali omejenih delovnih tokov za izboljšanje produktivnosti uporabnikov. Vendar današnje inteligentne platforme, ki uporabljajo omejeno predprogramirano logiko, niso primerljive s prihodnjimi agenti, ki temeljijo na generativnem AI.
Če navdihnemo iz filmov, se zdi, da se AI bliža in bliža inteligentnemu pomočniku "Jarvis" Iron Man-a, super močnemu virtualnemu agentu, ki komunicira z glasovnimi ukazi, da bi Iron Man pomagal po svojih najboljših močeh
Zakaj je AI agent zdaj pomemben?
Ponudniki industrijskih rešitev že desetletja poskušajo uporabiti podatke in AI za optimizacijo proizvodnje, zmanjšanje tveganja za motnje, racionalizacijo proizvodnje in sprejemanje pametnejših vsakodnevnih odločitev. Toda na žalost je bil vpliv na operacije rastlin na rastlinskih tleh manj kot zadovoljiv.
Način, kako uporabniki komunicirajo z digitalno izboljšanimi industrijskimi procesi, ni intuitiven, zato je zahtevno dejansko izboljšati ključne delovne tokove in doseči dobiček produktivnosti. Tehnologije, ki ne izboljšajo bistveno, ne bodo široko sprejete delovne tokove.
Medtem ko je v letu, če Iron Man ne more govoriti z Jarvisom in mora ročno poiskati informacije z natančno terminologijo, trpi njegov potek dela (in izid misije). Na terenu je delovni potek operaterja natančen in zrel. Informacije morajo biti zaupanja vredne in takoj dostopne z ročnimi napravami in preprostimi ukazi, namesto da se zanašajo na vrstice SQL kode.
Generativni AI zagotavlja boljši vmesnik za zapletene podatke (kadar je vgrajen in dostopen pod pravimi pogoji). Medtem ko operaterji morda ne bodo mogli zastaviti svojega AI -ja enakega obsega vprašanj kot Iron Man, njihov vmesnik za odgovor postaja vse bolj človeški in intuitiven kot kdaj koli prej, kar omogoča, da se vključi v potek dela.
Kako je Iron Man zgradil Jarvisovega pomočnika? Čeprav ne vemo zagotovo, se lahko lotimo izobraženega ugibanja:
● Začel je s preprostim dostopom do zapletenih podatkov. Ne glede na to, ali poskušate izboljšati operativne nadzorne plošče ali uvajati industrijske agente AI, oba začneta z industrijsko bazo podatkov, ki AI uporablja za kontekstno informiranje kulture v obsegu.
● Morda je uporabil graf znanja za kontekstualizacijo vseh podatkov. V industriji se veliki jezikovni modeli (LLM) zanašajo na podatke, ki v kontekstu vračajo večje rezultate, saj se lahko agenti AI usposabljajo na manjših naborih podatkov na podlagi njihovih izrecnih ciljev.
● Obvladal je model in koordinacijo agentov AI. Industrijski modeli imajo veliko komponent, pravilno usklajevanje specializiranih modelov ali partnerskih modelov pa je ključnega pomena za uspeh projektne aplikacije.
Ti trije deli so ključnega pomena za pravilno zagotavljanje industrijskega agenta AI, ki mu lahko zaupate.
Razlika med AI agentom in velikim modelom
Kot pomemben del AIGC agent AI in velik model vsebuje različne funkcije in učinke. Torej, kakšna je razlika?
AIS AIS je inteligenten subjekt, ki lahko zazna okolje, sprejema odločitve in izvaja ukrepe. Ima značilnosti avtonomije, interaktivnosti, reaktivnosti in pobude in lahko igra pomembno vlogo v različnih praktičnih scenarijih delovanja in nadzora. Glavne funkcije AI agenta vključujejo, vendar niso omejene na dojemanje okolja, sklepanje, učenje in prilagajanje in jih je mogoče uporabiti v različnih scenarijih.
Veliki modeli so modeli strojnega učenja z velikimi parametri in zapletenimi računskimi strukturami. Ti modeli so usposobljeni z velikimi količinami podatkov in računskih virov za izboljšanje njihove posploševanja in natančnosti. Velik model se pogosto uporablja pri obdelavi naravnega jezika, prepoznavanju slike, prepoznavanju govora in drugih področjih in je dosegel izjemne rezultate.
Razlika med AI agentom in velikim modelom
1. razvojna in usposabljanje
Razvoj agenta AI je več pozornosti na logiko interakcije med agentom in okoljem ter kako se učiti in prilagajati v skladu z okoljskimi povratnimi informacijami. Usposabljanje velikih modelov se osredotoča na globoko učenje z obsežnimi nabori podatkov, zato so stroški razvoja in usposabljanja visoki.
2. scenariji aplikacij
Scenariji uporabe agenta AI so običajno tesno povezani s posebnimi nalogami ali okolji in lahko dosežejo učinkovito interakcijo z okoljem, ki je primerna za različne praktične in nadzorne scenarije. Zaradi svoje obsežne baze znanja in procesne moči imajo veliki modeli širši obseg scenarijev uporabe.
3. Interakcijo z zunanjim svetom
Interakcija med velikim modelom in človekom temelji na besedilnem vnosu s strani uporabnika in ali je vhod besedila jasen ali ne bo vplival na učinek odgovora velikega modela; Delo agentov AI je treba samo za cilj in lahko samostojno razmišljajo in delujejo samostojno.
4. celovita uspešnost
AI agent je sestavljen iz treh procesov: dojemanja, odločanja in izvedbe, ki tvori sistem povratnih informacij zaprte zanke. Veliki modeli so odprti modeli napovedovanja ali generacije in nimajo popolne inteligentne arhitekture zaprte zanke.
Ključna sestavina agentov AI v proizvodnji
Vhod: Ta komponenta zajema in obdeluje različne vhode iz senzorjev, strojev in operaterjev, vključno s podatki v različnih oblikah, kot so odčitki senzorjev, obratovalni dnevniki in meritve proizvodnje. Ti vložki vodijo dejanja in odločitve agentov AI, kar zagotavlja vpogled v proces proizvodnje v realnem času.
Možgani: Možgani so kritični za kognitivno delovanje v proizvodnih operacijah in vsebujejo več modulov:
Analiza: Določite vloge in funkcije agentov AI v proizvodnem okolju, določite naloge in cilje.
Spomin: shranjuje zgodovinske podatke in pretekle interakcije, kar omogoča, da se agenti AI učijo iz prejšnjih proizvodnih ciklov in operativnih scenarijev.
Znanje: vsebuje informacije, specifične za domeno, vključno s proizvodnimi protokoli, standardi kakovosti in specifikacijami opreme, ki so bistvenega pomena za načrtovanje in odločanje.
Načrtovanje: Določite optimalno načrtovanje proizvodnje, dodelitev virov in optimizacijo delovnih tokov na podlagi trenutnega povpraševanja, ravni zalog in operativnih omejitev.
Ukrep: Ta komponenta izvaja dejanja v okviru načrta in uporablja možganske module za avtomatizacijo in optimizacijo proizvodnega procesa. Z razgradnjo zapletenih nalog na korake, ki jih je mogoče uporabljati, zagotavljajo učinkovite proizvodne operacije z uporabo specializiranih orodij in opreme po potrebi.
V proizvodnji imajo agenti AI ključno vlogo pri izboljšanju operativne učinkovitosti, zmanjšanju izpadov in optimizaciji proizvodnih rezultatov z inteligentno analizo podatkov in zmogljivosti odločanja.
Glavna funkcija in vloga industrijskega agenta AI
Zbiranje in analiza podatkov: AI agenti so spretni pri zbiranju, čiščenju in integriranju podatkov iz različnih virov, kot so proizvodni sistemi, senzorji IoT, baze podatkov o dobavni verigi in meritve nadzora kakovosti. Delujejo kot procesorji podatkov in višji analitiki, ki zagotavljajo napovedovanje in strateška vpogled, ki so ključni za operativne odločitve.
Avtomatizacija procesov in optimizacija: AI agenti v proizvodnji presegajo avtomatizacijo rutinskih nalog, kot so upravljanje zalog in načrtovanje proizvodnje; Te procese tudi optimizirajo z upravljanjem izjem, napak in izjem. Z nenehnim učenjem in prilagajanjem se ti agenti AI odlikujejo pri avtomatizaciji kompleksnih proizvodnih procesov, kot so napovedno vzdrževanje, nadzor kakovosti in upravljanje dobavne verige.
Odločitev in izvedba: agenti AI delujejo kot izkušeni odločevalci pri proizvodnji, ravnanje s ključnimi odločitvami, povezanimi z načrtovanjem proizvodnje, dodeljevanjem virov, vzdrževanjem opreme in zagotavljanjem kakovosti. Te odločitve temeljijo na močnih modelih, ki temeljijo na podatkih, ki zagotavljajo učinkovitost in zmanjšujejo tveganje. Agenti AI lahko tudi pregledno pojasnijo svoje odločitve in tako spodbujajo odgovornost in zaupanje v proizvodne operacije.
Sodelovanje in komunikacija: agent AI olajša brezhibno komunikacijo in sodelovanje med različnimi oddelki znotraj proizvodne organizacije in z zunanjimi partnerji. Kot centralizirane interakcijske platforme izboljšujejo kolektivno inteligenco celotnega proizvodnega ekosistema, s čimer zagotavljajo doslednost in informirano odločanje. Pogovorni agenti AI izboljšujejo notranjo komunikacijo, tako da olajšajo učinkovito izmenjavo informacij in vpogledov med skupinami za izboljšanje operativne učinkovitosti in odzivnosti.
Agenti AI igrajo ključno vlogo pri preoblikovanju proizvodnih operacij in pripravljanju organizacij za učinkovito reševanje trenutnih izzivov in prihodnjih priložnosti z avtomatizacijo zapletenih proizvodnih procesov, izboljšanje odločanja in olajšanje sodelovanja med skupinami in partnerji.
Kako zgraditi agent AI za proizvodnjo?
Gradnja agentov AI, prilagojena za proizvodnjo, vključuje strukturiran pristop, ki se začne z jasnimi cilji in konča z nenehno optimizacijo. To je podroben vodnik za razvoj agentov AI za reševanje nalog po meri in spodbujanje rasti podjetij.
Vzpostavite svoje cilje: Pred začetkom razvoja je ključnega pomena, da določite svoja pričakovanja za agenta AI. Ugotovite, ali bo agent AI upravljal z načrtovanjem proizvodnje, avtomatiziral nadzor kakovosti, obdelal predvidevanje vzdrževanja ali optimiziral procese dobavne verige. Razumevanje vaših posebnih potreb bo vodilo vaš pristop k gradnji agentov AI. Če potrebujete več pojasnila, razmislite o posvetovanju s strokovnjakom AI glede jasnosti in usmeritve.
Programski jezik izbire: Python ostaja glavna izbira za razvoj AI zaradi svoje preprostosti, prožnosti in bogatega ekosistema knjižnic in okvirov, ki jih podpira. Njegova berljivost in široko paleto aplikacij sta idealna za razvoj agentov AI v proizvodnji, kjer so kompleksni algoritmi pogosti. Če uporabljate namenski okvir, ti okviri običajno zagotavljajo svoje razvojno okolje in lahko podpirajo več programskih jezikov.
Zbiranje podatkov za usposabljanje: Učinkovitost agentov AI v proizvodnji je v veliki meri odvisna od kakovosti podatkov, ki se uporabljajo za usposabljanje. Prepričajte se, da so vaši podatki kakovostni, nepristranski in čisti. To lahko vključuje proizvodne podatke, dnevnike opreme, meritve kakovosti in informacije o dobavni verigi.
Oblikovanje Osnovna arhitektura: Arhitektura agentov AI mora biti razširljiva, modularna in usmerjena v zmogljivost. Zasnovan bi moral biti tudi tako, da ga je integriran, tako da ga je mogoče enostavno posodobiti in združljivo z drugimi sistemi in tehnologijami. To je ključnega pomena pri proizvodnji, kjer morajo sistemi brezhibno komunicirati s proizvodnimi linijami, platformami dobavne verige in sistemi za upravljanje kakovosti. Specializirani okviri običajno ponujajo vnaprej določene arhitekture ali predloge, prilagojene za proizvodne aplikacije. Vendar pa boste morda morali prilagoditi arhitekturo, da izpolnite vaše zahteve.
Začetek modelnega usposabljanja: Usposabljanje Model vključuje nastavitev okolja, hranjenje podatkov IT in iterativno izboljšanje njegovih zmogljivosti odločanja. Odvisno od primera uporabe, uporabite tehnike, kot so okrepitev ali nadzorovano učenje. Crewai in Autogen Studio lahko ponujata specializirana orodja in okolja za usposabljanje modelov AI s pomočjo teh tehnik. Modeli so nenehno potrjeni in izpopolnjeni, da se zagotovi, da izpolnjujejo zahtevane standarde natančnosti in učinkovitosti.
Testiranje: Treba je opraviti temeljito testiranje, da se zagotovi, da agent AI pravilno deluje v vseh predvidenih operacijah brez napak ali odstopanj. To vključuje testiranje uspešnosti, varnosti in sprejemanja uporabnikov, da se zagotovi, da agent AI ustreza tehničnim specifikacijam in pričakovanjem uporabnikov.
Spremljanje in optimizacija: Po uvajanju se zmogljivost agenta AI nenehno spremlja, da se zagotovi, da se prilagaja novim podatkom in spreminjanju proizvodnih pogojev. Redno posodabljajte sistem, da izboljšate svojo funkcionalnost in razširite svoje zmogljivosti, ko raste vaše podjetje. Ta korak je ključnega pomena za ohranitev agentov AI, ki so ustrezni in učinkoviti v dinamičnem proizvodnem okolju.
Z izvajanjem teh korakov lahko razvijete močan agent AI, ki ne more samo avtomatizirati nalog, ampak tudi zagotoviti strateško prednost v zelo konkurenčnem proizvodnem prostoru. Takšni agenti AI lahko podatke spremenijo v uporabne vpoglede, izboljšajo operativno učinkovitost in zagotovijo močan nadzor kakovosti, kar na koncu spodbudi rast in učinkovitost v proizvodnih operacijah.