Efektywne i zoptymalizowane projektowanie produktów – AI zmienia R&D w przemyśle

Generatywna AI pomaga w pracy różnym profesjonalistom w coraz większym stopniu, ponieważ staje się bardziej dostępna i łatwiejsza w użyciu, co prowadzi do zwiększonej produktywności i usprawnienia operacji w różnych branżach. Ale to dopiero początek w zakresie R&D.

“Przy wystarczającej ilości danych, przyszłość projektowania produktów mogłaby polegać na automatyzacji procesów, w których projektant werbalnie opisuje swoją wizję AI, a model na ekranie ciągle się dostosowuje,” przewiduje Tero Hämeenaho, Head of Additive Manufacturing and AI Program Director w Etteplan.

Choć przyszłościowe wizje są odległe, istnieją solidne podstawy, by przewidzieć, że generatywna AI i modele językowe głęboko zmienią zasady gry w obszarze R&D. Na przykład, przemysłowi gracze już zauważyli zwiększenie efektywności i oszczędności kosztów w prewencyjnej konserwacji i zapewnieniu jakości.

“Generatywna AI może analizować dane i przewidywać wyniki z większą dokładnością. Potencjalnie poprawia jakość decyzji, opartych na informacjach oraz zmniejsza koszty i czasy realizacji. To bez wątpienia przyspieszy rozwój innowacji w R&D”, wyjaśnia Hämeenaho.

Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym stanie się łatwiejsze dzięki rozwijającemu się edge computing i chipom AI. U podłoża sukcesu leżą wysokiej jakości dane i odpowiednie zarządzanie nimi.

W różnych zadaniach projektowych, takich jak projektowanie sprzętu lub procesów, ważne jest, aby plany opierały się na aktualnych standardach i wykorzystywały istniejące wytyczne projektowe. Istnieją jednak dziesiątki tysięcy regulacji, a znalezienie właściwych informacji zajmuje cenny czas projektantów.

"SFS potrzebował rozwiązania, które pomoże projektantom technicznym łatwo znaleźć właściwe informacje. Razem stworzyliśmy bota konwersacyjnego zasilanego AI, który szybko identyfikuje odpowiednie standardy lub wytyczne projektowe z ogromnej puli danych i różnych źródeł,", mówi Hämeenaho.

Zarówno wytyczne projektowe, jak i standardy zawierają wiele obrazów, ilustracji i wykresów. AI musiało być w stanie znaleźć odpowiednie informacje w różnych formatach, aby oferować znaczącą pomoc użytkownikom, dlatego każdy kawałek danych wprowadzanych do usługi został wektoryzowany.

“Zwiększenie efektywności dzięki AI wymaga wystarczającej ilości przetworzonych danych. Na przykład, jeśli firma ma odpowiednią liczbę przykładów projektów, AI mogłaby automatycznie wybierać i modyfikować modele zgodnie z wytycznymi firmy, przyspieszając proces projektowania,” wyjaśnia Hämeenaho.

Innym od dawna poruszanym tematem jest wykorzystanie danych operacyjnych z urządzeń bogatych w czujniki. Wprowadzając te dane do symulowanych środowisk i cyfrowych bliźniaków, AI mogłoby pomóc w tworzeniu zoptymalizowanych produktów.

“Firmy mogą już posiadać wiele danych, ale są one rozproszone w różnych systemach i platformach. Firmy muszą zapewnić sobie zbieranie ważnych, jakościowych danych, aby zyskać jakąkolwiek przewagę z AI teraz lub w przyszłości”, podkreśla Hämeenaho.

Wiele zastosowań przemysłowych, takich jak automatyzacja robotów, wymaga przetwarzania danych w czasie rzeczywistym, aby działać efektywnie. Do niedawna hamowało to wiele prób wykorzystania AI, ponieważ opóźnienia spowodowane przetwarzaniem w chmurze są często nieakceptowalne w środowiskach przemysłowych.

Przechodzenie na edge computing, w którym AI jest osadzone bezpośrednio w urządzeniach za pomocą wyspecjalizowanych chipów, stanowi przełom dla firm przemysłowych. Redukuje potrzebę przesyłania danych i umożliwia przetwarzanie ich w czasie rzeczywistym na miejscu.

Według Hämeenaho, zalety takie jak optymalizacja wydajności, oparta na AI, wkrótce będą dostępne dla jeszcze większej liczby firm. „Dzięki edge computing i chipom AI możliwe jest tworzenie inteligentniejszych, bezpieczniejszych i bardziej autonomicznych systemów, bez opóźnień związanych z przetwarzaniem w chmurze.”

Na początku R&D powinno zbadać możliwości, jakie AI może stworzyć dla ich zespołów i całego biznesu. Choć obecne narzędzia AI mogą mieć ograniczenia w przyszłych zastosowaniach, kluczowe jest zdobycie doświadczenia i oferowanie użytecznych wniosków na przyszłość. W ten sposób zespoły R&D będą gotowe, aby od początku czerpać korzyści z istniejących możliwości.

„Firmy z doświadczeniem będą w gronie liderów, gdy przyszłe narzędzia AI, takie jak modele AI oparte na fizyce, staną się dostępne. Już rozumieją, jak AI może służyć ich biznesowi i tworzyć przewagę,” zwraca uwagę Hämeenaho.

Sukcesy projektów AI nie zawsze oznaczają wysokie inwestycje w zasoby wewnętrzne lub umiejętności. Podstawowe zrozumienie AI i jego mocnych oraz słabych stron jest cenne, ale firmy powinny przynajmniej mieć jasne pojęcie o ograniczeniach w swoich procesach i metodach.

„Etteplan pomógł swoim klientom, analizując ich procesy w celu zidentyfikowania możliwości, w których AI może przynieść ulepszenia i dodatkową wartość. Nasza wiedza branżowa pozwala nam tworzyć znaczące rozwiązania, które dają naszym klientom przewagę konkurencyjną,” podsumowuje Hämeenaho.

Szukasz sposobu na wykorzystanie pełnego potencjału R&D, aby wyprzedzić konkurencję? Sprawdź nasz e-book na temat R&D!