Kuna kogu generatiivse tehisintellekti (AI) tööstuses on hüpe, näib, et peaaegu iga päev ilmub uus buzzword. Mis on uusim summasõna? Mõistel "tööstuslik AI agent", tuntud ka kui tööstuslik AI agent, pole tööstusmaailmas peaaegu standardset määratlust, kuid määratlus on lähedal: tööstuslik AI agent on paindlik ja võimas tarkvaraüksus, mis suudab arukalt esindada ja hallata tööstusorganisatsiooni funktsioone ja võimalusi. Lihtsamalt öeldes saavad tööstuslikud AI-agendid õigete andmete ja õige AI mudeliga koolitada konkreetseid ülesandeid inimlikult.
Kõigist töötavast kaaspiloodist või vestlusbotist, mida kasutate, kui proovite lendu ümber broneerida, on näited erinevat tüüpi AI-agentidest. Need on loodud konkreetsete või piiratud töövoogude automatiseerimiseks või sujuvamaks muutmiseks, et parandada kasutaja tootlikkust. Kuid tänapäevased intelligentsed platvormid, mis kasutavad piiratud eelprogrammeeritud loogikat, ei ole võrreldavad tulevaste agentidega, mis põhinevad generatiivsel AI-l.
Kui võtame filmidest inspiratsiooni, näib AI lähemale ja lähemale Iron Mani "Jarvis" intelligentsele assistendile-ülivõimsale virtuaalse agendile, mis suhtleb häälekäskude kaudu, et aidata Raudsel oma parimat teha
Miks on AI agent nüüd oluline?
Tööstuslahenduse pakkujad on aastakümneid üritanud kasutada andmeid ja AI-d tootmise optimeerimiseks, häirete ohu minimeerimiseks, tootmise sujuvamaks muutmiseks ja igapäevaste otsuste tegemiseks. Kuid kahjuks on seni mõju taimepõrandate toimingutele olnud vähem kui rahuldav.
See, kuidas kasutajad digitaalselt täiustatud tööstusprotsessidega suhtlevad, ei ole intuitiivne, muutes keerukaks peamiste töövoogude parandamise ja tootlikkuse kasvu saavutamise keerukaks. Tehnoloogiaid, mis ei paranda oluliselt töövooge, ei võeta laialdaselt vastu.
Kui lennu ajal ei saa Raudmees Jarvisega rääkida ja ta peab täpse terminoloogia abil teavet käsitsi otsima, kannatab tema töövoo (ja missiooni tulemus). Põllul on operaatori töövoog täpne ja küps. Teave peab olema usaldusväärne ja kohene juurdepääsetav, kasutades SQL -koodi ridadele tuginedes pigem pigem seadmeid ja lihtsaid käske.
Generatiivne AI pakub keerukatele andmetele paremat liidest (kui see on ehitatud ja juurde pääsenud õigetes tingimustes). Ehkki operaatorid ei pruugi oma AI -d küsida sama palju küsimusi kui Iron Manil, muutub nende vastuse liides inimlikumaks ja intuitiivsemaks kui kunagi varem, mis võimaldab seda töövoogu lisada.
Kuidas ehitas Raudmees Jarvise assistendi? Kuigi me ei tea kindlalt, võime haritud arvata:
● Ta alustas lihtsa juurdepääsuga keerukatele andmetele. Ükskõik, kas proovite täiustada operatiivseid armatuurlaudu või tutvustada tööstuslikke AI -agente, algavad mõlemad tööstusliku andmebaasiga, mis kasutab AI -d kultuuri kontekstiliseks teavitamiseks.
● Ta võis kasutada teadmiste graafikut kõigi andmete kontekstualiseerimiseks. Tööstuses tuginevad suured keelemudelid (LLM-id) andmetele, mis tagastavad kontekstis kõrgema täpsusega väljundid, kuna AI esindajaid saab nende selgesõnaliste eesmärkide põhjal koolitada väiksemate andmekogumite jaoks.
● Ta on omandanud mudeli ja AI agendi koordineerimise. Tööstusmudelitel on palju komponente ning projektirakenduse õnnestumiseks on kriitilise tähtsusega spetsiaalsete mudelite või partnerimudelite nõuetekohane koordineerimine.
Need kolm osa on kriitilise tähtsusega tööstusliku AI agendi nõuetekohaseks tarnimiseks, mida saate usaldada.
Erinevus AI agendi ja suure mudeli vahel
AIGC olulise osana kannavad AI agent ja suur mudel erinevaid funktsioone ja efekte. Mis vahe on?
AI agent on intelligentne üksus, kes suudab keskkonda tajuda, otsuseid teha ja toiminguid teha. Sellel on autonoomia, interaktiivsuse, reaktsioonivõime ja algatuse omadused ning see võib mängida olulist rolli erinevates praktilistes toimimis- ja kontrollistsenaariumides. AI agendi põhifunktsioonid hõlmavad, kuid mitte ainult, keskkonna tajumise, põhjenduste, õppimise ja kohanemisega ning neid saab rakendada erinevates stsenaariumides.
Suured mudelid on masinõppe mudelid, millel on suuremahulised parameetrid ja keerulised arvutusstruktuurid. Neid mudeleid koolitatakse suures koguses andmeid ja arvutusressursse nende üldistuse ja täpsuse parandamiseks. Suurt mudelit kasutatakse laialdaselt loomuliku keele töötlemisel, piltide äratundmisel, kõnetuvastusel ja muudel väljadel ning see on saavutanud tähelepanuväärseid tulemusi.
Erinevus AI agendi ja suure mudeli vahel
1. arenduse ja koolituse etapp
AI agendi areng pöörab suuremat tähelepanu agendi ja keskkonna vahelisele interaktsiooniloogikale ning sellele, kuidas õppida ja kohandada vastavalt keskkonnaalasele tagasisidele. Suurte mudelite koolitus keskendub sügavale õppimisele suuremahuliste andmekogumite kaudu, seega on arendus- ja koolituskulud suured.
2. rakenduse stsenaariumid
AI agendi rakenduse stsenaariumid on tavaliselt tihedalt seotud konkreetsete ülesannete või keskkonnaga ning võivad saavutada tõhusa suhtlemise keskkonnaga, mis sobib erinevate praktiliste toimimis- ja juhtimisstsenaariumide jaoks. Oma ulatusliku teadmistebaasi ja töötlemisvõimsuse tõttu on suurtel mudelitel laiem rakenduse stsenaariumid.
3. suhelda välismaailmaga
Suure mudeli ja inimese vastastikmõju põhineb kasutaja teksti sisendil ja kas tekstisisend on selge või mitte mõjutab suure mudeli vastuse mõju; AI esindajate töö tuleb anda ainult eesmärgi ja nad saavad eesmärgi järgi iseseisvalt mõelda ja tegutseda.
4. terviklik esinemine
AI agent koosneb kolmest protsessist: taju, otsuste tegemine ja täitmine, suletud ahelaga tagasiside süsteemi moodustamine. Suured mudelid on avatud ennustus- või genereerimismudelid ja neil pole täielikku suletud ahela intelligentset arhitektuuri.
AI -agentide põhikomponent tootmisel
Sisend: see komponent hõivab ja töötleb mitmesuguseid andurite, masinate ja operaatorite sisendeid, sealhulgas andmeid erinevates vormingutes, näiteks anduri näidud, töölogid ja tootmismõõdikud. Need sisendid juhendavad AI agentide toiminguid ja otsuseid, pakkudes reaalajas ülevaate tootmisprotsessist.
Aju: aju on kognitiivse funktsiooni jaoks kriitilise tähtsusega tootmisoperatsioonides ja sisaldab mitmeid mooduleid:
Analüüs: määratlege AI agentide rollid ja funktsioonid tootmiskeskkonnas, täpsustage ülesandeid ja eesmärke.
Mälu: salvestab ajaloolisi andmeid ja varasemaid koostoimeid, võimaldades AI agentidel õppida varasematest tootmistsüklitest ja tööstsenaariumidest.
Teadmised: sisaldab domeenispetsiifilist teavet, sealhulgas tootmisprotokolle, kvaliteedistandardeid ja seadmete spetsifikatsioone, mis on kavandamisel ja otsuste tegemisel hädavajalikud.
Planeerimine: määrake kindlaks optimaalne tootmise kavandamine, ressursside jaotamine ja töövoo optimeerimine, mis põhineb praegusel nõudlusel, varude tasemel ja tööpiirangutel.
Toiming: see komponent teostab toiminguid plaani sees, kasutades aju mooduleid tootmisprotsessi automatiseerimiseks ja optimeerimiseks. Jagades keerulised ülesanded toimivateks sammudeks, tagavad AI agendid tõhusaid tootmistoiminguid, kasutades vajadusel spetsiaalseid tööriistu ja seadmeid.
Tootmises mängivad AI agendid võtmerolli operatiivse tõhususe parandamisel, seisakuid minimeerimisel ja tootmiste tulemuste optimeerimisel arukate andmete analüüsi ja otsustusvõimaluste kaudu.
Tööstusliku AI agendi peamine funktsioon ja roll
Andmete kogumine ja analüüs: AI -agendid on osavad mitmesugustest allikatest, näiteks tootmissüsteemidest, IoT -anduritest, tarneahela andmebaaside ja kvaliteedikontrolli mõõdikutest, kogumisel, puhastamisel ja integreerimisel. Nad tegutsevad andmetöötlejatena ja vanemate analüütikutena, pakkudes prognoosimist ja strateegilisi teadmisi, mis on operatiivsete otsuste jaoks kriitilise tähtsusega.
Protsesside automatiseerimine ja optimeerimine: AI tootmise agendid ületavad rutiinsete ülesannete automatiseerimist, näiteks varude haldamine ja tootmise ajakava; Samuti optimeerivad nad neid protsesse, haldades erandeid, vigu ja erandeid. Pidevalt õppides ja kohandades on need AI esindajad silma paista keerukate tootmisprotsesside automatiseerimisel, näiteks ennustav hooldus, kvaliteedikontroll ja tarneahela haldamine.
Otsus ja täitmine: AI esindajad toimivad kogenud otsustajatena tootmisel, tootmise kavandamise, ressursside eraldamise, seadmete hooldamise ja kvaliteedi tagamise peamised otsused. Need otsused põhinevad võimsatel andmepõhistel mudelitel, mis tagavad tõhususe ja minimeerivad riski. AI esindajad saavad ka oma otsuseid läbipaistvalt selgitada, edendades sellega vastutust ja usaldust tootmistegevuse vastu.
Koostöö ja suhtlus: AI agent hõlbustab sujuvat suhtlemist ja koostööd erinevate osakondade vahel tootmisorganisatsioonis ja väliste partneritega. Tsentraliseeritud interaktsiooniplatvormidena suurendavad nad kogu tootmise ökosüsteemi kollektiivset intelligentsust, tagades järjepidevuse ja teadlikud otsuste tegemise. Vestluslikud AI esindajad suurendavad sisemist suhtlust, hõlbustades meeskondade tõhusat teabevahetust ja teadmisi operatiivse tõhususe ja reageerimise parandamiseks.
AI agentidel on võtmeroll tootmistegevuse muutmisel ja organisatsioonide ettevalmistamisel, et tõhusalt lahendada praeguseid väljakutseid ja tulevikuvõimalusi, automatiseerides keerulisi tootmisprotsesse, parandades otsuste tegemist ning hõlbustades meeskondade ja partnerite vahelist koostööd.
Kuidas ehitada tootmiseks AI agent?
Tootmiseks kohandatud AI agentide ehitamine hõlmab struktureeritud lähenemist, mis algab selgete eesmärkidega ja lõpeb pideva optimeerimisega. See on üksikasjalik juhend AI agentide arendamiseks kohandatud ülesannete käsitlemiseks ja ettevõtte tootmise suurendamiseks.
Oma eesmärgid: enne arengu alustamist on oluline määratleda oma ootused AI agendi suhtes. Tehke kindlaks, kas AI agent haldab tootmise kavandamist, automatiseerib kvaliteedikontrolli, haldab ennustavat hooldust või optimeerida tarneahela protsesse. Teie konkreetsete vajaduste mõistmine juhib teie lähenemist AI agentide loomisele. Kui vajate rohkem selgitusi, kaaluge selguse ja suuna saamiseks AI -eksperdi konsulteerimist.
Valitud programmeerimiskeel: Python on AI arendamise tippvalik tänu oma lihtsuse, paindlikkuse ning selle toetavate raamatukogude ja raamistike rikkaliku ökosüsteemile. Selle loetavus ja lai valik rakendusi muudavad selle ideaalseks AI -agentide arendamiseks tootmises, kus on tavalised keerulised algoritmid. Kui kasutate spetsiaalset raamistikku, pakuvad need raamistikud tavaliselt oma arenduskeskkonda ja võivad toetada mitut programmeerimiskeelt.
Andmete kogumine koolituseks: AI -agentide tõhusus tootmisel sõltub suuresti koolituse jaoks kasutatavate andmete kvaliteedist. Veenduge, et teie andmed oleksid kvaliteetsed, erapooletu ja puhtad. See võib hõlmata tootmisandmeid, seadmete logisid, kvaliteedikontrolli mõõdikuid ja tarneahela teavet.
Kujundus Põhiarhitektuur: AI agentide arhitektuur peaks olema skaleeritav, moodul ja jõudluspõhine. See tuleks ka integreerida, et seda saaks hõlpsasti värskendada ja ühildada teiste süsteemide ja tehnoloogiatega. See on valmistamisel kriitilise tähtsusega, kus süsteemid peavad sujuvalt suhtlema tootmisliinide, tarneahela platvormide ja kvaliteedijuhtimissüsteemidega. Spetsialiseeritud raamistikud pakuvad tavaliselt etteantud arhitektuure või tootmisrakenduste jaoks kohandatud malle. Võimalik, et peate arhitektuuri kohandama, et see vastaks oma nõuetele.
Alustage mudeli koolitust: koolitus Mudel hõlmab keskkonna seadistamist, andmete toitmist ja iteratiivselt oma otsustusvõimaluste parandamist. Sõltuvalt teie konkreetsest kasutusjuhtumist kasutage selliseid tehnikaid nagu tugevdamine või juhendatud õppimine. Crewai ja Autogen Studio võivad pakkuda spetsiaalseid tööriistu ja keskkondi nende tehnikate abil AI -mudelite koolitamiseks. Mudelid kinnitatakse ja rafineeritakse pidevalt, et tagada vajalike täpsuse ja tõhususe standarditele.
Testimine: tuleb läbi viia põhjalik testimine, et tagada AI agendi toimimine kõigis kavandatud toimingutes ilma vigade ja kõrvalekalleteta. See hõlmab jõudluse, turvalisuse ja kasutajate aktsepteerimise testimist, et tagada AI agendi vastavus tehnilistele spetsifikatsioonidele ja kasutaja ootustele.
Seire ja optimeerimine: Pärast juurutamist jälgitakse AI agendi jõudlust pidevalt, et tagada see uute andmetega ja muutmise tingimuste muutmise tagamiseks. Uuendage süsteemi regulaarselt, et parandada selle funktsionaalsust ja laiendada selle võimalusi teie ettevõtte kasvades. See samm on AI agentide asjakohase ja tõhusa hoidmiseks dünaamilises tootmiskeskkonnas kriitilise tähtsusega.
Neid samme teostades saate välja töötada võimsa AI agendi, mis ei suuda mitte ainult ülesandeid automatiseerida, vaid pakkuda ka strateegilist eelist väga konkurentsitihedas tootmisruumis. Sellised AI esindajad saavad andmed muuta toimivateks teadmisteks, parandada operatiivset tõhusust ja tagada tugeva kvaliteedikontrolli, suurendades lõppkokkuvõttes tootmistegevuse kasvu ja tõhusust.