Amb tot el bombo al voltant de la intel·ligència artificial generativa (IA) a la indústria, sembla gairebé cada dia que apareix una nova paraula clau. Quin és l'última paraula clau? El terme "agent de l'AI industrial", també conegut com a agent de la IA industrial, gairebé no té definició estàndard al món industrial, però la definició és propera: un agent de l'AI industrial és una entitat de programari flexible i potent capaç de representar i gestionar de manera intel·ligent les funcions i les funcions d'una organització industrial. En poques paraules, quan s’entrenen amb les dades adequades i el model d’IA adequat, els agents d’IA industrials poden realitzar tasques específiques de manera humana.
El co-pilot operatiu de tothom parla o el xat que utilitzeu quan s’intenta tornar a reservar un vol són exemples de diversos tipus d’agents de la IA. Estan dissenyats per automatitzar o racionalitzar fluxos de treball específics o restringits per millorar la productivitat dels usuaris. Tanmateix, les plataformes intel·ligents actuals que utilitzen una lògica preprogramada limitada no són comparables a futurs agents basats en IA generativa.
Si ens inspirem en les pel·lícules, AI sembla estar cada cop més a prop del "Jarvis" Intelligent Assistant de Iron Man, un agent virtual super poderós que es comunica a través de les ordres de veu per ajudar a Iron Man a fer el possible
Per què és important l’agent AI ara?
Durant dècades, els proveïdors de solucions industrials han intentat utilitzar dades i IA per optimitzar la producció, minimitzar el risc d’interrupció, racionalitzar la producció i prendre decisions quotidianes més intel·ligents. Però, per desgràcia, fins ara, l’impacte en les operacions del sòl vegetal ha estat menys que satisfactori.
La manera en què els usuaris interactuen amb els processos industrials millorats digitalment no és intuïtiva, cosa que fa que sigui difícil millorar els fluxos de treball clau i aconseguir guanys de productivitat. Les tecnologies que no milloren significativament els fluxos de treball no s’adoptaran àmpliament.
Mentre es troba en vol, si Iron Man no pot parlar amb Jarvis i ha de buscar manualment informació mitjançant una terminologia precisa, el seu flux de treball (i el resultat de la missió) pateix. Al camp, el flux de treball de l’operador és precís i madur. La informació ha de ser de confiança i accessible a l’instant, mitjançant dispositius de mà i ordres simples, en lloc de confiar en línies de codi SQL.
L’IA generativa proporciona una millor interfície a les dades complexes (quan es construeix i s’accedeix en les condicions adequades). Si bé els operadors poden no ser capaços de fer a la seva IA la mateixa gamma de preguntes que Iron Man, la seva interfície de resposta és cada cop més humana i intuïtiva que mai, cosa que permet incorporar -se al flux de treball.
Com va construir Iron Man l’assistent de Jarvis? Tot i que no ho sabem amb certesa, podem aventurar -nos una endevina educada:
● Va començar amb un simple accés a dades complexes. Tant si intenteu millorar els taulers operatius o introduir agents de la IA industrials, tots dos comencen amb una base de dades industrial que utilitza IA per informar contextualment a la cultura a escala.
● És possible que hagi utilitzat un gràfic de coneixement per contextualitzar totes les dades. A la indústria, els models de gran llenguatge (LLMS) es basen en dades que retorien les sortides de major precisió en context perquè els agents de la IA es poden formar en conjunts de dades més petits en funció dels seus objectius explícits.
● Ha dominat el model i la coordinació dels agents de l'AI. Els models industrials tenen molts components, i la coordinació adequada de models especialitzats o models de socis és fonamental per a l’èxit d’una aplicació de projecte.
Aquestes tres parts són fonamentals per lliurar adequadament un agent de la IA industrial en el qual podeu confiar.
La diferència entre l’agent de l’IA i el model gran
Com a part important de l'AIGC, l'agent de l'AI i el model gran porten diferents funcions i efectes. Quina és la diferència?
L’agent AI és una entitat intel·ligent que pot percebre l’entorn, prendre decisions i realitzar accions. Té les característiques de l’autonomia, la interactivitat, la reactivitat i la iniciativa i pot tenir un paper important en diversos escenaris pràctics de funcionament i control. Les funcions bàsiques de l’agent de l’IA inclouen, però no es limiten a la percepció del medi ambient, raonament, aprenentatge i adaptació i es poden aplicar en diversos escenaris.
Els grans models són models d’aprenentatge automàtic amb paràmetres a gran escala i estructures computacionals complexes. Aquests models s’entrenen mitjançant grans quantitats de dades i recursos computacionals per millorar la seva generalització i precisió. El model gran s’utilitza àmpliament en el processament del llenguatge natural, el reconeixement d’imatges, el reconeixement de la parla i altres camps i ha aconseguit resultats notables.
La diferència entre l’agent de l’IA i el model gran
1. Etapa de desenvolupament i formació
El desenvolupament de l’agent d’AI presta més atenció a la lògica d’interacció entre l’agent i l’entorn i la manera d’aprendre i adaptar -se segons la retroalimentació ambiental. La formació de grans models se centra en l’aprenentatge profund mitjançant conjunts de dades a gran escala, de manera que els costos de desenvolupament i formació són elevats.
2. Escenaris d'aplicació
Els escenaris d’aplicació de l’agent d’AI solen estar estretament relacionats amb tasques o entorns específics i poden aconseguir una interacció efectiva amb l’entorn, adequat per a diversos escenaris pràctics de funcionament i control. A causa de la seva àmplia base de coneixement i potència de processament, els grans models tenen una gamma més àmplia d’escenaris d’aplicació.
3. Interactuar amb el món exterior
La interacció entre el model gran i l’ésser humà es basa en l’entrada de text per part de l’usuari i si l’entrada de text és clara o no afectarà l’efecte de la resposta del gran model; El treball dels agents de l'AI només ha de ser un objectiu i poden pensar i actuar de manera independent en l'objectiu.
4. Rendiment complet
L’agent d’AI consta de tres processos: percepció, presa de decisions i execució, formant un sistema de retroalimentació de llaç tancat. Els grans models són models de predicció o generació oberts i no disposen d’una arquitectura intel·ligent de bucle tancat complet.
Un component clau dels agents de la IA en la fabricació
Entrada: aquest component capta i processa una varietat d’entrades de sensors, màquines i operadors, incloses dades en diversos formats, com ara lectures de sensors, registres d’operacions i mètriques de producció. Aquests inputs guien les accions i les decisions dels agents de la IA, proporcionant una visió en temps real del procés de fabricació.
Cervell: el cervell és fonamental per a la funció cognitiva en les operacions de fabricació i conté diversos mòduls:
Anàlisi: definiu els rols i les funcions dels agents de la IA en l’entorn de fabricació, especifiqueu les tasques i els objectius.
Memòria: emmagatzema dades històriques i interaccions passades, permetent als agents de la IA aprendre de cicles de producció anteriors i escenaris operatius.
Coneixement: conté informació específica del domini, inclosos protocols de fabricació, estàndards de qualitat i especificacions d’equips, que és essencial per a la planificació i la presa de decisions.
Planificació: determinar la planificació de la producció òptima, l’assignació de recursos i l’optimització del flux de treball en funció de la demanda actual, els nivells d’inventaris i les restriccions operatives.
Acció: aquest component realitza les accions dins del pla, utilitzant els mòduls del cervell per automatitzar i optimitzar el procés de fabricació. Desglossant tasques complexes en passos accionables, els agents de la IA asseguren operacions de producció eficients, utilitzant eines i equips especialitzats segons sigui necessari.
En la fabricació, els agents de l'AI tenen un paper clau en la millora de l'eficiència operativa, minimitzant els temps d'aturada i optimitzant els resultats de producció mitjançant anàlisis de dades intel·ligents i capacitats de presa de decisions.
La funció principal i el paper de l’agent de l’IA industrial
Recollida i anàlisi de dades: els agents de l'AI són capaços de recollir, netejar i integrar dades de diverses fonts, com ara sistemes de producció, sensors IoT, bases de dades de la cadena de subministrament i mètriques de control de qualitat. Actuen com a processadors de dades i analistes sèniors, proporcionant previsions i visions estratègiques fonamentals per a les decisions operatives.
Automatització de processos i optimització: els agents de la IA en la fabricació van més enllà de l’automatització de tasques rutinàries com la gestió d’inventaris i la programació de producció; També optimitzen aquests processos gestionant excepcions, errors i excepcions. Aprenent i adaptant constantment, aquests agents de la IA destaquen automatitzant processos de fabricació complexos com ara manteniment predictiu, control de qualitat i gestió de la cadena de subministrament.
Decisió i execució: els agents de l'AI actuen com a responsables de decisió experimentats en la fabricació, gestionant decisions clau relacionades amb la planificació de la producció, l'assignació de recursos, el manteniment dels equips i la garantia de qualitat. Aquestes decisions es basen en models potents basats en dades que garanteixen l'eficiència i minimitzen el risc. Els agents de l'AI també poden explicar transparentment les seves decisions, promovent així la rendició de comptes i la confiança en les operacions de fabricació.
Col·laboració i comunicació: l’agent AI facilita la comunicació i la col·laboració perfectes entre diferents departaments dins d’una organització de fabricació i amb socis externs. Com a plataformes d’interacció centralitzada, milloren la intel·ligència col·lectiva de tot l’ecosistema de fabricació, garantint la coherència i la presa de decisions informada. Els agents de la IA conversacionals milloren la comunicació interna facilitant l’intercanvi eficaç d’informació i informació entre equips per millorar l’eficiència i la resposta operativa.
Els agents de la IA tenen un paper clau en la transformació de les operacions de fabricació i la preparació de les organitzacions per abordar eficaçment els reptes actuals i les oportunitats futures automatitzant processos de fabricació complexos, millorant la presa de decisions i facilitant la col·laboració entre equips i socis.
Com construir un agent AI per a la fabricació?
La creació d’agents d’AIs adaptats a la fabricació implica un enfocament estructurat que comença amb objectius clars i finalitza amb l’optimització contínua. Aquesta és una guia detallada per desenvolupar agents de la IA per gestionar les tasques personalitzades i impulsar el creixement empresarial de la fabricació.
Establiu els vostres objectius: abans de començar el desenvolupament, és crucial definir les vostres expectatives per a l’agent de l’IA. Determineu si un agent de la IA gestionarà la planificació de la producció, automatitzarà el control de qualitat, gestionarà el manteniment predictiu o optimitzar els processos de la cadena de subministrament. Comprendre les vostres necessitats específiques guiarà el vostre enfocament per crear agents de la IA. Si necessiteu més aclariments, considereu consultar un expert en IA per obtenir més claredat i direcció.
Llenguatge de programació que tria: Python segueix sent la màxima elecció per al desenvolupament de l'AI per la seva senzillesa, flexibilitat i el ric ecosistema de biblioteques i marcs que suporta. La seva llegibilitat i una àmplia gamma d'aplicacions la fan ideal per desenvolupar agents de la IA en la fabricació, on són habituals algoritmes complexos. Si utilitzeu un marc dedicat, aquests marcs solen proporcionar el seu entorn de desenvolupament i poden donar suport a diversos llenguatges de programació.
La recollida de dades per a la formació: L’efectivitat dels agents de l’IA en la fabricació depèn en gran mesura de la qualitat de les dades utilitzades per a la formació. Assegureu -vos que les vostres dades siguin d’alta qualitat, imparcials i netes. Això pot implicar dades de producció, registres d’equips, mètriques de control de qualitat i informació de la cadena de subministrament.
Disseny Arquitectura bàsica: l'arquitectura dels agents de l'AI ha de ser escalable, modular i impulsada pel rendiment. També s’ha de dissenyar per integrar -se de manera que es pugui actualitzar i compatible amb altres sistemes i tecnologies. Això és fonamental en la fabricació, on els sistemes han de relacionar -se perfectament amb les línies de producció, les plataformes de la cadena de subministrament i els sistemes de gestió de qualitat. Els marcs especialitzats normalment proporcionen arquitectures o plantilles predefinides adaptades a les aplicacions de fabricació. Tanmateix, potser haureu de personalitzar l'arquitectura per complir els vostres requisits.
Inici de la formació del model: formació El model consisteix en configurar l’entorn, alimentar les dades d’informàtica i millorar iterativament les seves capacitats de presa de decisions. Segons el vostre cas d’ús específic, tècniques d’ús com ara reforç o aprenentatge supervisat. Crewai i Autogen Studio poden proporcionar eines i entorns especialitzats per a models de IA de formació mitjançant aquestes tècniques. Els models es validen i es perfeccionen constantment per assegurar -se que compleixen els estàndards de precisió i eficiència requerits.
Prova: cal fer proves exhaustives per assegurar -se que l’agent de l’IA funciona correctament en totes les operacions previstes sense errors ni desviacions. Inclou proves de rendiment, seguretat i acceptació dels usuaris per assegurar -se que l’agent de l’AI compleix les especificacions tècniques i les expectatives dels usuaris.
Monitorització i optimització: després del desplegament, es controla contínuament el rendiment de l’agent AI per assegurar -se que s’adapti a les dades noves i canviant les condicions de fabricació. Actualitzeu el sistema regularment per millorar la seva funcionalitat i ampliar les seves capacitats a mesura que el vostre negoci creixi. Aquest pas és fonamental per mantenir els agents de la IA rellevants i eficients en un entorn de fabricació dinàmic.
Realitzant aquests passos, podeu desenvolupar un potent agent IA que no només pot automatitzar tasques, sinó que també proporcionar un avantatge estratègic en l’espai de fabricació altament competitiu. Aquests agents de l'AI poden convertir les dades en visions accionables, millorar l'eficiència operativa i assegurar un fort control de qualitat, en definitiva impulsant el creixement i l'eficiència en les operacions de fabricació.