La implementació de la IA per al control de processos no és fàcil. Requereix un disseny, proves i desplegament acurats. També requereix una avaluació continuada. A continuació, es mostren alguns consells per ajudar a començar ràpidament.
Amb l’adopció d’intel·ligència artificial (IA) en aplicacions com la producció, la presa de decisions i l’eficiència operativa, és probable que la fabricació tingui una transformació important. L’expansió de l’IA té el potencial de millorar dràsticament la manera de concebre, crear i construir, donant lloc a desenvolupaments innovadors i eficients en aquests camps. A mesura que la tecnologia AI madura, es fa més accessible i àmpliament disponible, el seu impacte només creixerà.
Els enfocaments tradicionals per controlar els processos sovint es basen en models i regles predeterminats, que sovint es basen en dades històriques i expertesa humana. Tot i això, aquests enfocaments també tenen les seves limitacions, sobretot quan es tracta de la creixent complexitat, variabilitat i imprevisibilitat dels processos de fabricació moderns i els entorns on operen. A més, sovint aquests mètodes no aconsegueixen aprofitar al màxim les grans quantitats de dades previsibles, generades en temps real per sensors i sistemes moderns. Aquí és on entra en joc la intel·ligència artificial.
La intel·ligència artificial es defineix àmpliament com la capacitat de les màquines de fer coses que normalment pensem que requereixen intel·ligència humana. La intel·ligència artificial es refereix a les relacions matemàtiques entre variables, és per això que sovint descrivim els programes o algoritmes d’AI com a “models d’AI”. Durant l’última dècada, els models d’aprenentatge automàtic que aprenen a millorar el rendiment a través de les dades en lloc de la programació explícita s’han convertit en destacats.
Més recentment, això s’ha millorat encara més per l’augment dels models fundacionals i de la IA generativa. Els models de base són grans models formats en conjunts de dades molt grans que es poden adaptar a diverses tasques. Propulsar la IA al corrent principal com mai abans.
Els beneficis potencials de la intel·ligència artificial
En general, la IA pot proporcionar millors mesures, solucions i comunicacions.
Augmenta la productivitat: sovint, els fabricants tenen més dades de les que saben què fer, i les dades són el combustible de la IA. Analitzant grans quantitats de dades, es poden descobrir patrons ocults, anomalies i visions. Aquestes relacions es poden utilitzar per entendre millor el procés i prendre decisions més informades. Al seu torn, optimitza el rendiment del procés i redueix els temps d’aturada.
Millorar la qualitat, la resiliència i la sostenibilitat: la IA pot ajudar els fabricants a controlar i mantenir la qualitat de les matèries primeres, productes i equips detectant i responent a defectes, anomalies i errors en temps real. A mesura que les dades augmenten i la complexitat augmenta, això ens permet utilitzar nous materials amb més rapidesa en cas d’interrupcions de subministrament i utilitzar de manera eficaç materials naturals o reciclats amb propietats variables.
Augmenta la innovació i la competitivitat: les empreses poden aplicar la IA per innovar més ràpidament i augmentar la velocitat del desenvolupament del producte. Això pot incloure millors dissenys de productes, com els impulsats per simulacions ràpides i eficients basades en dades, i reconfiguracions més ràpides impulsades per l'oferta i la demanda. En el futur, la IA podria fins i tot ajudar a desglossar el coneixement silenciat en les cadenes de disseny, fabricació i subministrament, permetent els canvis de pas en les capacitats.
Reduir els residus: la tecnologia de l'AI pot reduir els residus relacionats amb els materials, l'energia, el temps i l'espai. Això pot adoptar moltes formes, incloent combinar el control de processos amb la detecció d’anomalia per solucionar defectes o aturar el treball en parts defectuoses i utilitzar la intel·ligència artificial per operar processos de manera que minimitzi l’energia o l’ús de materials.
Potenciació dels humans: els sistemes de l'AI poden millorar el coneixement dels treballadors accedint fàcilment a les visions expertes més rellevants. L’AI també pot ajudar en la comunicació i la coordinació amb clients i proveïdors, per exemple mitjançant els chatbots.
Com utilitzar amb èxit la intel·ligència artificial per al control de processos
La implementació de la IA per al control de processos no és fàcil. Requereix un disseny, proves i desplegament acurats. També requereix una avaluació continuada. A continuació, es mostren alguns consells per ajudar a començar ràpidament.
1. Definiu objectius i mètriques: abans de començar a utilitzar AI per al control de processos, heu de tenir una visió clara del que voleu assolir i com es mesurarà l’èxit i haureu de definir objectius específics i indicadors de rendiment clau que s’ajusten als objectius empresarials i a les expectatives del client.
2. Comprendre les dades: les dades són el fonament dels models d’AI. Sense bones dades, no podeu crear bons sistemes de IA. És important comprendre les fonts disponibles i el tipus, format, qualitat, desviació i disponibilitat que aquestes fonts poden proporcionar. En general, més dades són millors, però en general, un petit conjunt de dades net i net és més útil que un gran, sorollós i esbiaixat. Finalment, assegureu -vos que la font de dades estigui protegida. Els models d’AI solen ser vulnerables als atacs adversaris que degraden o subverteixen les decisions.
3. Trieu la tecnologia AI adequada: hi ha moltes tecnologies de IA diferents per al control de processos i s’inventen constantment de noves. Cal seleccionar la tecnologia IA adequada que s’ajusti a les característiques de dades, als requisits del procés i als objectius. També hi ha compensacions a tenir en compte entre la complexitat, la precisió, la velocitat, l'escalabilitat i la interpretabilitat de les tecnologies de l'AI. Normalment és millor utilitzar les tècniques més senzilles per obtenir resultats acceptables.
4. Verifiqueu el sistema AI: abans de desplegar el control del procés, heu d’assegurar -vos que el sistema funciona com s’esperava. La validació es fa quantificant el bé que compleix les mètriques definides anteriorment. En general, el punt d’un sistema d’AI és la seva capacitat per fer prediccions útils en situacions que no s’havien vist mai abans. Per tant, és important avaluar el sistema basat en dades que el sistema no ha vist abans. A més, els sistemes basats en IA de vegades poden operar de maneres imprevisibles, per la qual cosa és millor establir garanties per controlar aquests riscos.
5. Monitorització: després del desplegament, el marc ha de ser controlat i millorat regularment. Per controlar els resultats, un bon tauler amb informes, alertes i registres serà de gran ajuda.