Ar visu rašanos ap ģeneratīvo mākslīgo intelektu (AI) rūpniecībā, šķiet, ka gandrīz katru dienu parādās jauns buzzword. Kāds ir jaunākais buzzword? Terminam "rūpniecības AI aģents", kas pazīstams arī kā rūpniecības AI aģents, gandrīz nav standarta definīcijas rūpniecības pasaulē, taču definīcija ir tuvu: rūpniecības AI aģents ir elastīgs un jaudīgs programmatūras uzņēmums, kas spēj saprātīgi pārstāvēt un pārvaldīt rūpniecības organizācijas funkcijas un iespējas. Vienkārši sakot, apmācot pareizos datus un pareizo AI modeli, rūpniecības AI aģenti var veikt īpašus uzdevumus cilvēkam līdzīgā veidā.
Darbības līdzpilots, par kuru visi runā, vai tērzētava, kuru izmantojat, mēģinot pārrakstīt lidojumu, ir dažāda veida AI aģentu piemēri. Tie ir izstrādāti, lai automatizētu vai pilnveidotu īpašas vai ierobežotas darbplūsmas, lai uzlabotu lietotāju produktivitāti. Tomēr šodienas inteliģentās platformas, kurās tiek izmantota ierobežota iepriekš ieprogrammēta loģika, nav salīdzināmas ar nākamajiem aģentiem, kuru pamatā ir ģeneratīva AI.
Ja mēs gūsim iedvesmu no filmām, šķiet, ka AI tuvojas un tuvāk Iron Man's "Jarvis" inteliģentajam asistentam, superjaudīgajam virtuālajam aģentam, kurš sazinās, izmantojot balss komandas, lai palīdzētu dzelzs vīrietim darīt visu iespējamo
Kāpēc AI aģents tagad ir svarīgs?
Gadu desmitiem rūpniecisko risinājumu pakalpojumu sniedzēji ir mēģinājuši izmantot datus un AI, lai optimizētu ražošanu, samazinātu traucējumu risku, pilnveidotu ražošanu un pieņemtu gudrākus ikdienas lēmumus. Bet diemžēl līdz šim ietekme uz augu grīdas darbībām ir bijusi mazāka nekā apmierinoša.
Veids, kā lietotāji mijiedarbojas ar digitāli uzlabotiem rūpniecības procesiem, nav intuitīvs, padarot to izaicinošu faktiski uzlabot galvenās darbplūsmas un sasniegt produktivitātes pieaugumu. Tehnoloģijas, kas būtiski neuzlabo darbplūsmas, netiks plaši izmantotas.
Lidojuma laikā, ja Iron Man nevar runāt ar Jarvisu un viņam ir manuāli jāmeklē informācija, izmantojot precīzu terminoloģiju, cieš viņa darbplūsma (un misijas iznākums). Laukā operatora darbplūsma ir precīza un nobriedusi. Informācijai jābūt uzticamai un uzreiz pieejamai, izmantojot rokas ierīces un vienkāršas komandas, nevis paļaujoties uz SQL koda rindām.
Ģeneratīvais AI nodrošina labāku saskarni sarežģītiem datiem (ja to izveido un piekļūst pareizajos apstākļos). Kaut arī operatori, iespējams, nevarētu uzdot savu AI tādu pašu jautājumu klāstu kā Iron Man, viņu atbilžu saskarne kļūst arvien cilvēcīgāka un intuitīvāka nekā jebkad agrāk, kas ļauj to iekļaut darbplūsmā.
Kā Iron Man uzbūvēja Jarvis palīgs? Lai gan mēs noteikti nezinām, mēs varam izraisīt izglītotu minējumu:
● Viņš sāka ar vienkāršu piekļuvi sarežģītiem datiem. Neatkarīgi no tā, vai jūs mēģināt uzlabot darbības informācijas paneļus vai ieviest rūpniecības AI aģentus, abi sāk ar rūpniecisko datu bāzi, kas izmanto AI, lai kontekstuāli informētu kultūru mērogā.
● Viņš, iespējams, ir izmantojis zināšanu grafiku, lai kontekstualizētu visus datus. Rūpniecībā lielo valodu modeļi (LLMS) paļaujas uz datiem, kas kontekstā atgriež augstākas precizitātes rezultātus, jo AI aģentus var apmācīt uz mazākām datu kopām, pamatojoties uz to skaidriem mērķiem.
● Viņš ir apguvis modeli un AI aģenta koordināciju. Rūpnieciskajiem modeļiem ir daudz komponentu, un specializētu modeļu vai partneru modeļu pareiza koordinācija ir būtiska projekta lietojumprogrammas panākumiem.
Šīs trīs daļas ir kritiskas, lai pareizi piegādātu rūpniecisko AI aģentu, kam varat uzticēties.
Atšķirība starp AI aģentu un lielu modeli
Kā svarīga AIGC daļa AI aģentam un lielam modelim ir dažādas funkcijas un sekas. Tātad, kāda ir atšķirība?
AI aģents ir saprātīga vienība, kas var uztvert vidi, pieņemt lēmumus un veikt darbības. Tam ir autonomijas, interaktivitātes, reaktivitātes un iniciatīvas īpašības, un tai var būt nozīmīga loma dažādās praktiskās operācijas un kontroles scenārijos. AI aģenta galvenās funkcijas ietver, bet ne tikai, uz vidi uztveri, argumentāciju, mācīšanos un adaptāciju, un tās var izmantot dažādos scenārijos.
Lieli modeļi ir mašīnmācīšanās modeļi ar liela mēroga parametriem un sarežģītām skaitļošanas struktūrām. Šie modeļi tiek apmācīti, izmantojot lielu daudzumu datu un skaitļošanas resursu, lai uzlabotu to vispārinājumu un precizitāti. Liels modelis tiek plaši izmantots dabiskās valodas apstrādē, attēla atpazīšanā, runas atpazīšanā un citās jomās, un tas ir sasniedzis ievērojamus rezultātus.
Atšķirība starp AI aģentu un lielu modeli
1. Attīstības un apmācības posms
AI aģenta attīstība pievērš lielāku uzmanību aģenta un vides mijiedarbības loģikai, kā arī to, kā mācīties un pielāgoties pēc vides atgriezeniskās saites. Lielu modeļu apmācība koncentrējas uz dziļo mācīšanos, izmantojot liela mēroga datu kopas, tāpēc attīstības un apmācības izmaksas ir augstas.
2. Pieteikuma scenāriji
AI aģenta lietojumprogrammu scenāriji parasti ir cieši saistīti ar īpašiem uzdevumiem vai vidi, un tie var panākt efektīvu mijiedarbību ar vidi, kas ir piemērota dažādiem praktiskiem darbiem un kontroles scenārijiem. Plašās zināšanu bāzes un apstrādes jaudas dēļ lieliem modeļiem ir plašāks lietojumprogrammu scenāriju klāsts.
3. Mijiedarbojieties ar ārpasauli
Mijiedarbība starp lielo modeli un cilvēku ir balstīta uz lietotāja teksta ievadi, un tas, vai teksta ievade ir skaidra vai nē, ietekmēs lielā modeļa atbildes ietekmi; AI aģentu darbam ir jāpiešķir tikai mērķis, un viņi var domāt un rīkoties patstāvīgi sasniegt mērķi.
4. Visaptveroša izrāde
AI aģents sastāv no trim procesiem: uztvere, lēmumu pieņemšana un izpilde, veidojot slēgtas cilpas atgriezeniskās saites sistēmu. Lieli modeļi ir atvērti prognozes vai paaudzes modeļi, un tiem nav pilnīgas slēgtas cilpas inteliģenta arhitektūras.
Galvenā AI aģentu sastāvdaļa ražošanā
Ievade: Šis komponents uztver un apstrādā dažādas ievades no sensoriem, mašīnām un operatoriem, ieskaitot datus dažādos formātos, piemēram, sensoru rādījumos, darbības žurnālos un ražošanas metrikā. Šīs ievades virza AI aģentu darbības un lēmumus, nodrošinot reāllaika ieskatu ražošanas procesā.
Smadzenes: smadzenes ir kritiskas kognitīvās funkcijas ražošanas darbībās un satur vairākus moduļus:
Analīze: definējiet AI aģentu lomas un funkcijas ražošanas vidē, norādiet uzdevumus un mērķus.
Atmiņa: saglabā vēsturiskos datus un pagātnes mijiedarbību, ļaujot AI aģentiem mācīties no iepriekšējiem ražošanas cikliem un operatīvajiem scenārijiem.
Zināšanas: satur domēnam specifisku informāciju, ieskaitot ražošanas protokolus, kvalitātes standartus un aprīkojuma specifikācijas, kas ir būtiska plānošanai un lēmumu pieņemšanai.
Plānošana: nosakiet optimālu ražošanas plānošanu, resursu piešķiršanu un darbplūsmas optimizāciju, pamatojoties uz pašreizējo pieprasījumu, krājumu līmeni un darbības ierobežojumiem.
Darbība: Šis komponents veic darbības plānā, izmantojot smadzeņu moduļus, lai automatizētu un optimizētu ražošanas procesu. Sadalot sarežģītus uzdevumus, izmantojot darbību, AI aģenti nodrošina efektīvas ražošanas darbības, pēc vajadzības izmantojot specializētus rīkus un aprīkojumu.
Ražošanas laikā AI aģentiem ir galvenā loma darbības efektivitātes uzlabošanā, dīkstāves samazināšanā un ražošanas rezultātu optimizēšanā, izmantojot inteliģentu datu analīzi un lēmumu pieņemšanas iespējas.
Rūpnieciskā AI aģenta galvenā funkcija un loma
Datu vākšana un analīze: AI aģenti ir lietpratīgi, vācot, uzkopjot un integrējot datus no dažādiem avotiem, piemēram, ražošanas sistēmām, IoT sensoriem, piegādes ķēdes datu bāzēm un kvalitātes kontroles metrikām. Viņi darbojas kā datu apstrādātāji un vecākie analītiķi, sniedzot prognozēšanu un stratēģiskas atziņas, kas ir kritiskas darbības lēmumiem.
Procesa automatizācija un optimizācija: AI aģenti ražošanā pārsniedz ikdienas uzdevumu automatizēšanu, piemēram, krājumu pārvaldību un ražošanas plānošanu; Viņi arī optimizē šos procesus, pārvaldot izņēmumus, kļūdas un izņēmumus. Pastāvīgi mācoties un pielāgojoties, šie AI aģenti izceļas ar sarežģītu ražošanas procesu automatizēšanu, piemēram, prognozējošo apkopi, kvalitātes kontroli un piegādes ķēdes pārvaldību.
Lēmums un izpilde: AI aģenti darbojas kā pieredzējuši lēmumu pieņēmēji ražošanā, galveno lēmumu pieņemšana, kas saistīti ar ražošanas plānošanu, resursu piešķiršanu, aprīkojuma uzturēšanu un kvalitātes nodrošināšanu. Šie lēmumi ir balstīti uz jaudīgiem uz datiem balstītiem modeļiem, kas nodrošina efektivitāti un samazina risku. AI aģenti var arī pārredzami izskaidrot savus lēmumus, tādējādi veicinot atbildību un uzticību ražošanas darbībām.
Sadarbība un komunikācija: AI aģents atvieglo nemanāmu komunikāciju un sadarbību starp dažādiem departamentiem ražošanas organizācijā un ar ārējiem partneriem. Kā centralizētas mijiedarbības platformas, tās uzlabo visas ražošanas ekosistēmas kolektīvo intelektu, nodrošinot konsekvenci un informētu lēmumu pieņemšanu. Sarunu AI aģenti uzlabo iekšējo komunikāciju, atvieglojot efektīvu informācijas un ieskatu apmaiņu starp komandām, lai uzlabotu darbības efektivitāti un atsaucību.
AI aģentiem ir galvenā loma ražošanas darbību pārveidošanā un organizāciju sagatavošanā efektīvai risināšanai un nākotnes iespējām, automatizējot sarežģītus ražošanas procesus, uzlabojot lēmumu pieņemšanu un veicinot sadarbību starp komandām un partneriem.
Kā izveidot AI aģentu ražošanai?
AI aģentu veidošana, kas pielāgoti ražošanai, ietver strukturētu pieeju, kas sākas ar skaidriem mērķiem un beidzas ar nepārtrauktu optimizāciju. Šis ir detalizēts ceļvedis AI aģentu izstrādei, lai apstrādātu pielāgotos uzdevumus un virzītu ražošanas biznesa izaugsmi.
Izveidojiet savus mērķus: Pirms attīstības uzsākšanas ir svarīgi definēt jūsu cerības uz AI aģentu. Nosakiet, vai AI aģents pārvaldīs ražošanas plānošanu, automatizēs kvalitātes kontroli, apstrādā paredzamo apkopi vai optimizēs piegādes ķēdes procesus. Izpratne par jūsu īpašajām vajadzībām vadīs jūsu pieeju AI aģentu veidošanai. Ja jums ir nepieciešams vairāk precizēšanas, skaidrības un virziena iegūšanai apsveriet iespēju konsultēties ar AI ekspertu.
Izvēles programmēšanas valoda: Python joprojām ir AI attīstības galvenā izvēle, pateicoties tās vienkāršībai, elastībai un bagātīgajai bibliotēku un ietvaru ekosistēmai, ko tā atbalsta. Tā lasāmība un plašais lietojumprogrammu klāsts padara to ideālu AI aģentu izstrādei ražošanā, kur ir izplatīti sarežģīti algoritmi. Ja jūs izmantojat īpašu ietvaru, šie ietvari parasti nodrošina savu attīstības vidi un var atbalstīt vairākas programmēšanas valodas.
Datu vākšana apmācībai: AI aģentu efektivitāte ražošanā lielā mērā ir atkarīga no apmācības izmantoto datu kvalitātes. Pārliecinieties, ka jūsu dati ir augstas kvalitātes, objektīvi un tīri. Tas var ietvert ražošanas datus, aprīkojuma žurnālus, kvalitātes kontroles metriku un piegādes ķēdes informāciju.
Dizaina pamata arhitektūra: AI aģentu arhitektūrai jābūt mērogojamai, modulārai un veiktspējai. Tas arī jāizstrādā, lai integrētu, lai to varētu viegli atjaunināt un savietot ar citām sistēmām un tehnoloģijām. Tas ir kritiski svarīgi ražošanā, kur sistēmām nemanāmi jāinformē ar ražošanas līnijām, piegādes ķēdes platformām un kvalitātes vadības sistēmām. Specializēti ietvari parasti nodrošina iepriekš noteiktas arhitektūras vai veidnes, kas pielāgotas ražošanas lietojumiem. Tomēr jums, iespējams, būs jāpielāgo arhitektūra, lai tā atbilstu jūsu prasībām.
Sākt modeļa apmācību: Modeļa apmācība ietver vides izveidošanu, to datu barošanu un lēmumu pieņemšanas iespēju uzlabošanu. Atkarībā no jūsu konkrētā lietošanas gadījuma izmantošanas paņēmieni, piemēram, pastiprināšana vai uzraudzīta mācīšanās. Crewai un Autogen Studio var nodrošināt specializētus rīkus un vidi AI modeļu apmācībai, izmantojot šos paņēmienus. Modeļi tiek pastāvīgi apstiprināti un pilnveidoti, lai pārliecinātos, ka tie atbilst nepieciešamajiem precizitātes un efektivitātes standartiem.
Pārbaude: jāveic rūpīga pārbaude, lai nodrošinātu, ka AI aģents darbojas pareizi visās paredzētajās operācijās bez kļūdām vai novirzēm. Tas ietver veiktspējas, drošības un lietotāju pieņemšanas pārbaudi, lai nodrošinātu, ka AI aģents atbilst tehniskajām specifikācijām un lietotāju cerībām.
Uzraudzība un optimizācija: Pēc izvietošanas AI aģenta veiktspēja tiek nepārtraukti uzraudzīta, lai pārliecinātos, ka tas pielāgojas jauniem datiem un maina ražošanas apstākļus. Regulāri atjauniniet sistēmu, lai uzlabotu tās funkcionalitāti un paplašinātu savas biznesa iespējas. Šis solis ir kritisks, lai saglabātu AI aģentus atbilstošus un efektīvus dinamiskā ražošanas vidē.
Veicot šīs darbības, jūs varat izveidot jaudīgu AI aģentu, kas var ne tikai automatizēt uzdevumus, bet arī sniegt stratēģiskas priekšrocības ļoti konkurētspējīgā ražošanas telpā. Šādi AI aģenti var pārvērst datus par izmantojamām atziņām, uzlabot darbības efektivitāti un nodrošināt spēcīgu kvalitātes kontroli, galu galā veicinot izaugsmi un efektivitāti ražošanas darbībās.