Sztuczna inteligencja w informatyce utorowała drogę nowym i inteligentniejszym procesom, umożliwiając dokładniejsze analizy predykcyjne, autonomiczne systemy i wiele więcej. Ostatnio pojawiła się bardziej zaawansowana sztuczna inteligencja – generatywna sztuczna inteligencja – wykorzystująca algorytmy uczenia maszynowego, otwierając nowe drzwi do jeszcze inteligentniejszych możliwości niż wcześniej.
Sztuczna inteligencja generatywna, opracowana częściowo na podstawie generatywne sieci przeciwstawne (GAN), to rodzaj sztucznej inteligencji, który polega na trenowaniu dwóch sieci neuronowych do współpracy w celu generowania nowych danych. W ciągu ostatniego roku generatywna sztuczna inteligencja doświadczyła gwałtownego wzrostu popularności wraz z pojawieniem się chatbotów zasilanych przez sztuczną inteligencję, takich jak ChatGPT.
W produkcji generatywna sztuczna inteligencja staje się coraz ważniejsza w inteligentnych rozwiązaniach produkcyjnych obok innych zaawansowanych technologii, takich jak cyfrowe bliźniaki, rzeczywistość rozszerzona i wirtualna oraz narzędzia przemysłowego internetu rzeczy (IIoT). Biorąc pod uwagę potencjał optymalizacji procesów produkcyjnych, ulepszania projektowania produktów i zwiększania ogólnej wydajności przemysłu produkcyjnego, nie jest zaskakujące, 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 roku 2032.
Ale to nie jedyna zaawansowana technologia, która robi furorę w branży. Wykorzystanie przemysłowego metawersum – wirtualnej reprezentacji świata fizycznego – staje się coraz powszechniejsze, ponieważ coraz więcej producentów przechodzi transformację cyfrową, umożliwiając integrację systemów cyfrowych i fizycznych. Razem generatywna sztuczna inteligencja i przemysłowy metawersum rewolucjonizują przemysł wytwórczy, umożliwiając większą wydajność, elastyczność i innowacyjność.
Potencjał generatywnej sztucznej inteligencji w produkcji
Generative AI to potężne narzędzie dla producentów, ponieważ umożliwia tworzenie nowych projektów, procesów i produktów, które byłyby trudne lub niemożliwe do osiągnięcia za pomocą tradycyjnych metod. Dzięki wykorzystaniu generative AI producenci mogą osiągnąć wyższy poziom optymalizacji procesów, redukcji odpadów i ogólnej poprawy jakości. Ponadto generative AI może pomóc producentom zidentyfikować nowe możliwości innowacji i wzrostu.
Studium przypadku generatywnej sztucznej inteligencji: przemysł lotniczy
Sztuczna inteligencja generatywna jest już stosowana i testowana w przemyśle lotniczym. poprawić komunikację i ulepszyć obsługę klienta, oprócz wdrożenia jej 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 podejmowane są kolejne kroki w celu przygotowania się do bardziej zaawansowanego wykorzystania sztucznej inteligencji – Europejska Agencja Bezpieczeństwa Lotniczego (EASA) opublikowała swoje Mapa drogowa AI 2.0 na początku maja przedstawiono szczegółowy plan integracji sztucznej inteligencji z branżą.
Studium przypadku generatywnej sztucznej inteligencji: przemysł motoryzacyjny
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 ono wygenerować.
Generative AI daje również producentom pojazdów możliwość głębszej analizy danych maszyn i czujników w pojazdach w celu bardzo dokładnego prognozowania konserwacji predykcyjnej. Ta analiza wykorzystująca dane historyczne pomaga identyfikować problemy znacznie wcześniej, umożliwiając producentom podejmowanie proaktywnych kroków w celu zapobiegania problemom i ich rozwiązywania w celu zwiększenia wydajności i zmniejszenia ilości odpadów.
W jaki sposób generatywna sztuczna inteligencja może ulepszyć przemysłowy metawersum
Chociaż generatywna sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał w cyfrowej transformacji przemysłu produkcyjnego, nie jest to jedyne zaawansowane rozwiązanie cyfrowe, które napędza ten sektor. Rozwój metawersum produkcyjnego doprowadził również do większej optymalizacji procesów niż wcześniej, dzięki możliwości tworzenia wirtualnych światów za pomocą cyfrowych bliźniaków.
Wykorzystanie 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 przemysłowym metawersum, producenci mogą osiągnąć wyższy poziom wydajności, zwinności i innowacji.
Na przykład cyfrowe bliźniaki tworzone przy użyciu generatywnej sztucznej inteligencji mogą być dokładniejsze, mogą analizować więcej danych w czasie rzeczywistym i poprawić wykorzystanie energii w porównaniu do tradycyjnych algorytmów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. 15. coroczny raport Deloitte Tech Trends stwierdza również, że generatywna sztuczna inteligencja – w połączeniu z nowymi obliczeniami przestrzennymi i przemysłowym metawersum – 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 metawersum przemysłowym
Potencjalne korzyści z wykorzystania generatywnej AI w przemysłowym metawersum są liczne. Istnieją jednak również wyzwania, które producenci muszą wziąć pod uwagę, korzystając z takich zaawansowanych narzędzi i rozwiązań opartych na AI.
Procesy AI mogą być wymagające dla organizacji, które nie są odpowiednio wyposażone do obsługi takich funkcji wymagających dużych zasobów ze względu na dużą ilość wymaganych danych. Biorąc pod uwagę, jak wymagające mogą być algorytmy generatywnej sztucznej inteligencji, producenci muszą wiedzieć, jak zrównoważyć swoje zasoby, aby istniejąca infrastruktura mogła sprostać codziennym wymaganiom operacyjnym w organizacji.
Ponadto istnieją cztery inne ogólne ryzyka związane z używaniem generatywnej AI. Jak opisano w Podręcznik zarządzania ryzykiem PwC dla sztucznej inteligencjiSą to ryzyka związane z danymi, ryzyka związane z modelem i stronniczością, ryzyka związane z szybkimi i wejściowymi danymi oraz ryzyka związane z użytkownikiem.
Producenci muszą być świadomi tych ryzyk i wiedzieć, jak sobie z nimi radzić. Obejmują one opracowanie właściwych strategii zarządzania AI, zapewnienie, że dane nie zostaną uszkodzone, zapobieganie wykorzystaniu danych, na które wpływ miał błąd użytkownika i wiele innych.
Przygotowanie organizacji na sztuczną inteligencję generatywną
Generative AI ma znaczący wpływ na inteligentną produkcję i przemysłowy metawersum. W miarę jak Przemysł 4.0 dojrzewa, te nowsze i bardziej zaawansowane technologie inteligentnej produkcji mogą przybliżyć producentów do ich celów transformacji cyfrowej, aby osiągnąć zwiększoną wydajność i elastyczność, jednocześnie zmniejszając koszty, odpady i przestoje.
Jednak liderzy produkcji muszą zrozumieć, że nie mogą usprawnić swoich operacji, jeśli nie potrafią zidentyfikować obszarów, którymi należy się zająć. Z pomocą neutralnych narzędzi benchmarkingowych i ram oceny dojrzałości, takich jak Inteligentny wskaźnik gotowości branżowej (SIRI), mogą spodziewać się znaczących usprawnień organizacyjnych, które przeniosą ich działalność na wyższy poziom.
Dowiedz się więcej o SIRI lub skontaktuj się z nami Tutaj rozpocząć rozmowę.
