생성 AI 분야에서도 큰 차이점이 있습니다. 하나는 특정 제조 시설 및 해당 장비 및 소프트웨어 시스템에 특정한 특정 데이터 세트에 대해 훈련 된 생성 AI입니다. 다른 하나는 다양한 소스의 광범위한 주제에 대한 데이터를 공급하는 생성 AI입니다. 그 중 많은 부분이 시작하기에 충분히 신뢰할 수 없을 수 있습니다.
이 문제를 명확히하기 위해 생산 운영 제조업에서 데이터 분석 및 생성 AI의 AI 응용 프로그램과 산업 자동화 기술과의 상호 작용 방법을 살펴 보겠습니다.
데이터 분석과 생성 AI의 AI의 차이
데이터 분석을 위해 AI부터 시작하겠습니다. 이는 자동화 기술 분야에 비교적 새로운 추가 기능이지만, 생산 분석에서 예측 유지 보수에 이르기까지 다양한 응용 프로그램과 함께 몇 년 동안 사용해 왔습니다. 가장 기본적으로 제조 환경에서 데이터 분석 AI는 본질적으로 회사의 플랜트 장비 및 소프트웨어 시스템에서 데이터 입력을 처리하고 알고리즘을 적용하여이를 통해 계선을 적용하여 추세와 이상을 강조하고 이러한 다른 시스템에서 수집 한 데이터의 수집에 따라 비즈니스 가능성에 대한 통찰력을 제공합니다.
생성 AI는 사용자 프롬프트 또는 요청을 기반으로 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 또는 소프트웨어 코드를 포함한 독창적 인 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 생성 AI는 많은 다른 소스로부터 많은 양의 데이터를받을 수 있기 때문에, 우리는 결과를 실천하기 전에 인간이 완전히 조사 해야하는 "환각"과 같은 문제를 볼 수 있습니다. 그러나 이것은 일반 목적 생성 AI임을 알 수 있습니다.
보다 통제 된 환경에서 생성 AI 시스템에 공급 된 데이터가 신뢰할 수있는 소스에 의해 제공되고 특정 회사 또는 파트너 회사 그룹의 장비 및 시스템에 중점을두면 결과가 더 안정적입니다.
그렇기 때문에 많은 자동화 기술 회사가 일반적으로 "Copilot"이라고하는 시스템을 개발하기 위해 생성 AI 기술을 구현하는 이유입니다. 이러한 시스템은 인터넷에서 다양한 리소스를 긁지 않고 사용자의 응용 프로그램 시나리오와 관련된 기술과 관련된 비교적 폐쇄 된 데이터 세트에 대해 교육을받습니다.
자동화 기술 공급 업체가 생성 AI를 구현할 수있는 방법
지난 몇 년 동안 모든 유형의 제조 시스템에서 데이터 분석을위한 AI가 유비쿼터스가 된 것처럼, 제조 운영 및 설계 응용 분야에서 생성 AI의 사용이 오늘날 빠르게 증가하고 있습니다. 산업 사이버 보안을 촉진하고 생성 AI를 상점 바닥 운영에 통합하는 것을 유도합니다.
정적 기계 데이터와 동적 기계 데이터 간의 상호 작용은 플랫폼 사용자에게 운영 프로세스에 대한 새로운 수준의 제어를 제공합니다. "새로운 수준의 제어"는 사용자가 자신의 언어로 Copilot 기술과 상호 작용할 수 있고 요구 사항에 따라 자세한 지침 및 권장 사항을받을 수 있음을 의미합니다. Servicenow는 유지 보수 일정에서 실시간 문제 해결에 이르기까지 워크 플로우를 자동화하는 능력은 Copilot이 제공하는 AI 기반 통찰력이 생산성을 높이고 가동 중지 시간을 최소화하는 유형의 효과적인 조치로 번역되도록하는 데 도움이됩니다.
자동화 제조업체는 제품을 설계하기 위해 오랫동안 생성 설계를 사용해 왔으며 생성 AI의 통합으로 생성 설계가 주요 진화를 겪고 있습니다. 생성 AI는 생성 설계에 새로운 차원을 제공하여 엔지니어와 제조업체가 "인간-루프"기능을 도입하여 자동화 기술을 고안, 생성 및 최적화하는 방식을 변경합니다.
기존 AI를 사용하여 기존 생성 설계 기능과 통합 생성 AI의 새로운 추세를 구별하는 것이 중요합니다. AI 알고리즘에만 의존하는 전통적인 생성 설계 방법과 달리 생성 AI의 추가는 엔지니어가 AI 시스템을보다 최적화 된 솔루션에 안내하기 위해 피드백을 제공 할 수있는보다 대화식 및 반복적 인 접근 방식을 도입합니다. 이를 통해 넓은 설계 공간을 탐색하고 특정 매개 변수, 제약 및 성능 목표를 기반으로 많은 수많은 잠재적 설계를 생성 할 수 있습니다. 이 접근법은 특히 여러 변수와 경쟁 목표의 균형을 유지 해야하는 자동화 시스템에 적합합니다.
자동화 된 AI 중심 생성 설계를 자동화 시스템에 적용하면 여러 설계 대안이 생성되고 평가되는 속도가 높아질 수 있습니다. Tony는 몇 시간 또는 며칠 안에 시스템이 수백 또는 수천 개의 디자인 옵션을 생성 할 수 있으며, 각각은 주어진 매개 변수에 최적화되었습니다.
인용 된 또 다른 응용 프로그램은 기술과 업계 표준 및 모범 사례와 관련이 있습니다. 생성 AI는 시스템이 확립 된 규범에서 벗어나는 영역을 강조하여 시스템이 사이버 보안 표준을 충족하는지 확인하는 데 사용될 수 있으며 엔지니어는 프로젝트에서 일관성과 품질을 유지하도록 돕습니다. 이 기술은 또한 엔지니어링 팀의 관행을 표준화하는 데 사용됩니다. 특히 경험 수준이 다른 엔지니어가 동일한 설계 표준을 준수하고 일관된 라이브러리를 사용해야하는 상황 에서도이 기술이 사용됩니다. 생성 AI는 전반적인 설계 무결성을 유지하면서 적절한 조정을 제안 할 수 있으므로 이러한 일관성은 다른 사이트 나 환경에서 시스템을 복사 할 때 매우 가치가 있습니다.
산업 생성 AI 애플리케이션에 대한 열린 마음을 유지하십시오
가장 미디어의 관심을 끌 수있는 일반 목적 생성 AI 도구의 문제는 자동화 기술에서 떠오르는 새로운 AI 응용 프로그램을 무시하고 있다는 것입니다. 자동화 공급 업체의 산업 생성 AI 도구는 결과의 정확성을 보장하기 위해 특정 데이터 세트 및 데이터 소스에 중점을 둡니다.
산업 생성 AI에 마음을 열어두기 위해이 사례를 고려하십시오.
생성 AI 기술의 추가 개발은 제조 산업이 차세대 업계 근로자를 안내하기 위해 전문 엔지니어링, 운영 및 유지 보수 직원에 대한 지식을 습득하는 데 집중하는 데 중요합니다. 이러한 제조 중심 생성 AI 도구는 목표 달성을보다 쉽게 달성 할 수있는 기술 일 것으로 예상됩니다.