Przemysłowa AI – tu nie ma miejsca na błędy

W niedawnej rozmowie opublikowanej w Tivi, Harri Saikkonen, SVP, omawiał różnice między przemysłową, a tradycyjną AI, podkreślając, że niezawodność, przejrzystość i wiedza branżowa są niezbędne, gdy wdrażamy do systemów rozwiązania oparte na AI.

Modele generatywnej AI opierają się na prawdopodobieństwie. Przewidują wzorce w oparciu o język. W aplikacjach generatywnych drobna nieprecyzyjność bywa akceptowalna - najwyżej tekst trzeba poprawić albo poprosić model o kolejną propozycję. W środowisku przemysłowym taka tolerancja nie istnieje.

„Przemysłowa AI nie może być czarną skrzynką. W fabrykach nie ma tolerancji na prawdopodobieństwo AI, tu liczą się fakty,” podkreśla Saikkonen. Systemy AI współpracują z maszynami, które obracają się, drgają, nagrzewają, pracują pod ciśnieniem i oddziałują na ludzi oraz infrastrukturę. To, w jaki sposób działają, musi być celowe i w pełni uzasadnione. AI musi być przewidywalna, zgodna z zasadami fizyki i możliwa do sprawdzenia. Tu inteligencja nie jest tylko statystyką - to inżynieria.

Podczas gdy generatywne modele analizują miliardy przykładów i przewidują najbardziej prawdopodobny kolejny token, przemysłowa AI działa na danych z czujników - realnych i bezwzględnych. W praktyce oznacza to:

„Podczas opracowywania mechanizmów inteligencji dla procesów przemysłowych musimy uwzględniać ograniczenia sprzętowe i efektywność energetyczną,” wyjaśnia Saikkonen. Systemy brzegowe nie dysponują takimi samymi zasobami obliczeniowymi jak środowiska chmurowe. Dlatego optymalizacja ma kluczowe znaczenie. AI musi być zaprojektowana tak, aby działać niezawodnie w tych ramach.

Klasyczne systemy utrzymania predykcyjnego wykrywają anomalia i wysyłają alerty. To ważne, ale reakcja nadal spoczywa na człowieku. Agentowa AI zmienia zasady gry. Wyobraźmy sobie pompę, w której agent wykrywa rosnące wibracje i sugeruje zużycie łożyska. Zamiast wygenerować ostrzeżenie, może sprawdzić historię pracy urządzenia, ocenić ryzyko wystąpienia awarii, sprawdzić dostępność części zamiennych czy zaplanować przerwę konserwacyjną lub zsynchronizować działania z innymi systemami. To przejście od pasywnego monitorowania do aktywnej synchronizacji procesów.

Sztuczna inteligencja jest kluczowym elementem strategii wzrostu Etteplan. Firma zmierza do tego, aby rozwiązania oparte na AI stanowiły 35 procent przychodów w ciągu trzech lat. Do tego kluczowa jest wiedza zarówno inżynieryjna, jak i branżowa. Inżynierowie muszą rozumieć prawa fizyki i procesy technologiczne, normy regulacyjne i standardy jakości, zagadnienia związane z cyberbezpieczeństwem OT oraz inżynierę sprzętu i bezpieczeństwo pracy.

To multidyscyplinarna dziedzina, w której AI musi być projektowana z tą samą precyzją, co systemy, które wspiera.

Saikkonen dodaje, że AI transformuje również sam sposób tworzenia oprogramowania. Narzędzia oparte na inteligencji przyspieszają codzienną pracę programistów, poprawiają spójność kodu i skracają czas wprowadzania produktów na rynek.

Podkreśla również, że działania AI nie powinny być odseparowane od pracy maszyn i procesów. Większy wpływ osiąga się, gdy inteligencja obejmuje cały łańcuch wartości, a nie optymalizuje pojedyncze funkcje. Technologia sama w sobie nie wystarczy; organizacje muszą zająć się kwestiami własności, odpowiedzialności i zarządzania zmianą. Systemy AI wymagają ciągłego rozwoju i utrzymania, aby pozostały niezawodne.

Przemysłowa AI działa w środowiskach, gdzie niezawodność, przejrzystość i bezpieczeństwo odgrywają kluczową rolę. Musi ona funkcjonować w ramach ograniczeń fizycznych i ścisłych wymogów operacyjnych. „Technologia to tylko narzędzie. Prawdziwa wartość pochodzi z integracji AI w procesach przemysłowych” - podsumowuje Saikkonen. Przemysłowa AI to ewolucja, która wymaga dyscypliny, wiedzy i strategii, ale daje organizacjom możliwość budowania bardziej inteligentnych, wydajnych i niezawodnych operacji.

Jeśli Twoja organizacja rozważa wykorzystanie przemysłowej AI, systemów brzegowych lub agentowych, kluczowe jest starannie zaplanowane podejście i odpowiednio dobrani partnerzy technologiczni.

Skontaktuj się z Etteplan, aby porozmawiać o tym, jak wprowadzić bezpieczną, zoptymalizowaną i realnie działającą AI do środowiska przemysłowego.