Облачные вычисления, генеративный искусственный интеллект и передовая робототехника объединяются для преобразования промышленного производства, пишет на портале IoT World Today Дуглас Беллин, старший менеджер AWS по автомобильной промышленности и производству.

В этом году на выставке Hannover Messe царила напряженная атмосфера, отражающая, что производственная отрасль находится в процессе глубоких перемен. На выставочных площадках демонстрировалась не просто технологическая эволюция, а революция: решения, которые еще 24 месяца назад были концептуальными, теперь работают в масштабах предприятий по всему миру. Это ускорение сигнализирует о критической точке перелома для всего промышленного сектора. Исходя из представленного в павильонах, переполненных инновациями, можно выделить пять ключевых тенденций как особенно значимых для траектории развития производства.

От экспериментов к масштабным решениям на основе ИИ

ИИ и машинное обучение превратились из теоретических экспериментальных программ в важнейшие бизнес-инструменты в производстве, обеспечивающие немедленный финансовый эффект. Сочетая такие Open Source-библиотеки, как TensorFlow и PyTorch, с платформами MО, производители снижают энергопотребление на производственных линиях, оптимизируя параметры машин в режиме реального времени. Эти доступные средства разработки демократизировали внедрение ИИ, позволив проводить проверку качества с помощью компьютерного зрения, что устраняет большинство ручных проверок и повышает уровень обнаружения дефектов. Это отражает более широкую тенденцию: производители используют мощные Open Source-инструменты ИИ для создания систем, которые решают конкретные бизнес-задачи с удивительной точностью и масштабируемостью.

Генеративный ИИ преобразует коммуникацию на рабочем месте

Цифровая трансформация производства достигла переломного момента: чат-боты с генеративным ИИ стали вездесущими гидами, консультантами и специалистами по решению проблем в производственной среде. Специалисты по техническому обслуживанию устраняют неполадки оборудования с помощью разговорных интерфейсов, получая мгновенный доступ к накопленным за десятилетия институциональным знаниям. Сложные ИИ-помощники легко подключаются к проектным файлам, руководствам и технологическим данным в режиме реального времени, значительно сокращая время простоя и ускоряя переход к безбумажным производственным процессам.

Агенты ИИ: следующий рубеж

Следующая волна промышленного ИИ выходит за рамки генерирования контента и переходит к автономным действиям. Передовые агентные системы, появляющиеся сейчас в производственных средах, могут самостоятельно принимать решения, взаимодействовать с несколькими программными системами и даже управлять физической автоматикой. По-настоящему революционными эти агенты делает их способность совершенствоваться в ходе итеративных циклов — по сути, они развивают свои возможности принятия решений с течением времени. Они уже трансформируют производственные процессы, обеспечивая оперативность реагирования в реальном времени и практически автономные системы при сохранении важного человеческого контроля. К середине десятилетия эти ИИ-агенты превратятся из передовой технологии в важнейшую производственную инфраструктуру.

Автоматизация перемещения материалов: первые в масштабировании, первые в трансформации

Революция в области автоматизированного перемещения материалов демонстрирует, почему масштабирование, а не только инновации, является истинным мерилом преобразующей технологии. В то время как производители экспериментировали с бесчисленными технологиями автоматизации, автономные мобильные роботы (AMR) отличились тем, что успешно вышли за рамки пилотных программ на уровень полноценного развертывания на предприятиях. Для достижения этого масштаба потребовалось преодолеть значительные трудности в оркестрации парка AMR и интеграции систем в различных производственных средах. В результате появилась первая по-настоящему зрелая экосистема автоматизации производства, в которой взаимосвязанные парки AMR теперь обеспечивают масштабное перемещение материалов в рамках глобальных операций. Производители, успешно внедрившие AMR-парки, теперь используют этот опыт для разработки повторяемых методик масштабирования других форм автоматизации, превращая перемещение материалов в ворота для более широкой промышленной трансформации.

Генеративный ИИ: недостающее звено робототехники

Несмотря на растущее присутствие физических роботов в производстве, их потенциал сдерживается сложностью реализации и требованиями к специализированному программированию. Генеративный ИИ быстро становится важнейшим связующим звеном между человеческим опытом и роботизированными системами, преодолевая технические барьеры с помощью интерфейсов на естественном языке и открывая путь к полному раскрытию трансформационного потенциала и масштаба технологии.

Заглядывая в будущее

Анализируя выставку Hannover Messe этого года, можно отметить интеграцию облачных вычислений, генеративного ИИ и передовой робототехники для преобразования основ производства. Организации, использующие эту технологическую конвергенцию, развивают беспрецедентную гибкость в реагировании на изменения в отрасли, одновременно повышая стандарты качества, операционную эффективность и опыт работников. Не заблуждайтесь: трансформация производства с помощью ИИ — это не вопрос будущего, а реальность сегодняшнего дня, которая с поразительной скоростью разворачивается на производственных площадках по всему миру.