Чак и у области генеративног АИ, постоје огромне разлике: једна је генеративна АИ обучена о одређеним скуповима података који су специфични за одређене производне погоне и њихову опрему и софтверске системе; Други је генеративни АИ који се нахрани подаци о широком спектру тема из различитих извора - од којих многе можда нису довољно поуздане за почетак.
Да бисмо помогли да се разјасни ово питање, погледајмо апликације АИ у аналитику података и генерисаном АИ у производњи производне операције и како комуницирају са технологијама индустријске аутоматизације.
Разлика између АИ за анализу података и генерације АИ
Почнимо са АИ за анализу података. Иако је то релативно нови додатак на пољу технологије за аутоматизацију, користи се неколико година, а апликације се крећу од производње аналитике до предиктивног одржавања. На свом најосновнијем, у производном окружењу, Аналитика података АИ у основи процесуише унос података са опреме и софтверских система компаније и примењује алгоритме да би прошли кроз њега како би истакли трендове и аномалије и пружили увид о пословним могућностима на основу повезаности података о пословним могућностима на основу повезаности података о пословним могућностима на основу повезаности података о пословним могућностима на основу повезаности података о пословним могућностима на основу повезаности података о пословним могућностима на основу повезаности података о пословним могућностима на основу повезаности података о пословним могућностима на основу повезаности података о пословним могућностима на основу повезаности података о пословним могућностима на основу повезаности података о пословним могућностима на основу повезаности података о пословним могућностима засноване на пословним могућностима.
Генеративни АИ може да генерише оригинални садржај - укључујући текст, слике, видео, аудио или софтверски код - заснован на упутствима или захтевима корисника. Будући да генерација АИ може добити велике количине података од толико различитих извора, видимо питања попут "халуцинације", које је потребно у потпуности везати од стране људи пре него што се резултати постају у пракси. Напомена, међутим, да је ово генеративни генерални циљ АИ.
У контролираном окружењу резултати ће бити поузданији ако се подаци уносе у генеративни АИ систем обезбеђује поуздан извор и фокусиран је на опрему и системе одређене компаније или групе партнерских компанија.
Због тога видите многе технолошке компаније за аутоматизацију која спроводе генеривне АИ технологије за развој система који се обично називају "Цопилот". Ови системи су обучени о релативно затвореним скуповима података који су специфични за сценариј апликације корисника и технологија повезане са њом, а не да стругају различите ресурсе са Интернета.
Како продавци технологије за аутоматизацију могу применити генерално АИ
Баш као што је АИ за аналитику података постала свеприсутна у свим врстама производних система током последњих неколико година, употреба генеративних АИ у производњи и дизајнерским апликацијама данас се брзо повећава. Да промовише индустријску цибер-цибер-цену и покрене интеграцију генеративног АИ у рад радње.
Интеракција између статичких и динамичких података машина пружиће корисницима платформе са новим нивоом контроле над оперативним процесима. "Нови ниво контроле" значи да ће корисници моћи да комуницирају са ЦОПИЛОТ технологијом на свом језику и примају детаљна упутства и препоруке на основу њихових захтева. СервицеНов каже да је његова способност аутоматизације радног тока - од одржавања решавања решавања у стварном времену - помаже у осигуравању инвидеса АИ који пружају погор који пружају Цопилот претвори у опипљиве, ефикасне радње које повећавају продуктивност и минимализирају време и минимизирају време.
Генеративни дизајн је дуго користио произвођачи аутоматизације како би дизајнирали своје производе, а са интеграцијом генеративног АИ-а, генеративни дизајн пролази кроз главну еволуцију. Генеративни АИ доноси нову димензију генералном дизајну, промену начина на који инжињери и произвођачи зачеће, креирају и оптимизују технологије аутоматизације увођењем могућности "човека у петљи".
Важно је разликовати постојеће генеративне могућности дизајна коришћењем традиционалног АИ и тренда у настајању интегрисаног генеративног АИ. За разлику од традиционалних метода дизајна, који се ослањају искључиво на АИ алгоритме, додавање генерације АИ уводи интерактивнији и итеративнији приступ у којем инжењери могу пружити повратне информације да воде АИ системе за оптимизованије решења. Ово им омогућава да истражују широк дизајнерског простора и остварују велики број потенцијалних дизајна на основу одређених параметара, ограничења и циљева перформанси. Овај приступ је посебно погодан за аутоматизоване системе, где често постоји потреба за балансима више променљивих и конкурентских циљева.
Примена генеративног генералног дизајна АИ-а до аутоматизованих система може повећати брзину на којој се генерише и процењује више алтернатива дизајна. За неколико сати или данима, Тони каже да систем може да генерише стотине или чак хиљаде опција дизајна, свака оптимизована за дати параметар.
Друга примена цитирана односи се на поравнање технологије са индустријским стандардима и најбољим праксама. Генеративни АИ се може користити за верификацију да систем испуњава цибер-течне стандарде истицањем подручја у којима систем одступа од утврђених норми, помажући инжењерима одржавају доследност и квалитет пројеката. Технологија се такође користи за стандардизацију праксе инжењерских тимова, посебно у ситуацијама у којима су инжењери са различитим нивоима искуства потребно да се придржавају истих стандарда дизајна и користе конзистентне библиотеке. Ова конзистенција је веома драгоцена приликом копирања система на различитим локацијама или окружењима, како генеративни АИ може предложити одговарајућа прилагођавања уз одржавање укупног интегритета дизајна.
Држите отворени ум о индустријским генеративним АИ апликацијама
Проблем са генералним наменским генералним АИ алатом који добијају највише медија пажње је да они одбацују нове АИ апликације које се појављују у технологијама аутоматизације. Индустријски генеративни АИ АИ АИ АИ-ов произвођачи аутоматизације фокусирајте се на одређене скупове података и изворе података како би се осигурала тачност резултата.
Да бисте одржали свој ум отворен за индустријски генеративни АИ, размислите о овом случају: пре неких 20 година, многи производни инжењери нису сматрали да је Етхернет ефикасан избор за фабрички подне умрежавање.
Даљи развој генеривне АИ технологије важан је за производњу индустрије да се фокусира на стицање знања о свом професионалном инжењерству, оперативном особљу и особи за одржавање да води следећу генерацију радника у индустрији. Ове производне алате фокусиране производње АИ се очекује да ће то бити технологије које олакшавају постизање тог циља.