업계에서 생성 인공 지능 (AI)에 대한 모든 과대 광고가 있기 때문에 거의 매일 새로운 유행어가 나타나는 것처럼 보입니다. 최신 유행어는 무엇입니까? 산업 AI 에이전트라고도하는 "산업 AI 에이전트"라는 용어는 산업계에서 표준 정의가 거의 없지만 정의는 가깝습니다. 산업 AI 에이전트는 산업 조직의 기능과 기능을 지능적으로 표현하고 관리 할 수있는 유연하고 강력한 소프트웨어 엔티티입니다. 간단히 말해, 올바른 데이터와 올바른 AI 모델로 교육을 받으면 산업 AI 에이전트는 인간과 같은 방식으로 특정 작업을 수행 할 수 있습니다.
운영 공동 부채로 모든 사람이 이야기하거나 비행을 다시 예약하려고 할 때 사용하는 챗봇은 다양한 유형의 AI 에이전트의 예입니다. 사용자 생산성을 향상시키기 위해 특정 또는 제한된 워크 플로를 자동화하거나 간소화하도록 설계되었습니다. 그러나 제한된 사전 프로그래밍 된 논리를 사용하는 오늘날의 지능형 플랫폼은 생성 AI를 기반으로 한 미래의 에이전트와 비교할 수 없습니다.
우리가 영화에서 영감을 얻는다면, AI는 Iron Man의 "Jarvis"지능형 어시스턴트에 가까워지고있는 것 같습니다.
AI 에이전트가 지금 중요한 이유는 무엇입니까?
수십 년 동안 산업용 솔루션 제공 업체는 데이터와 AI를 사용하여 생산을 최적화하고, 중단의 위험을 최소화하고, 생산을 간소화하며, 일상적인 결정을 내려고 노력해 왔습니다. 그러나 불행히도 지금까지 식물 바닥 운영에 미치는 영향은 만족 스러웠습니다.
사용자가 디지털로 향상된 산업 프로세스와 상호 작용하는 방식은 직관적이지 않으므로 실제로 주요 워크 플로우를 개선하고 생산성 향상을 달성하기가 어렵습니다. 워크 플로를 크게 개선하지 않는 기술은 널리 채택되지 않습니다.
비행 중에 Iron Man이 Jarvis와 대화 할 수없고 정확한 용어를 사용하여 정보를 수동으로 찾아야한다면, 그의 워크 플로우 (및 미션 결과)는 어려움을 겪습니다. 현장에서는 운영자 워크 플로가 정확하고 성숙합니다. SQL 코드 라인에 의존하지 않고 핸드 헬드 장치 및 간단한 명령을 사용하여 정보는 신뢰할 수 있고 즉시 액세스 할 수 있어야합니다.
생성 AI는 복잡한 데이터에 대한 더 나은 인터페이스를 제공합니다 (올바른 조건에서 구축 및 액세스 할 때). 운영자는 Iron Man과 동일한 질문을 AI에게 요청하지 않을 수 있지만, 답변 인터페이스는 그 어느 때보 다 인간적이고 직관적이되어 워크 플로에 통합 될 수 있습니다.
Iron Man은 어떻게 Jarvis 조수를 건설 했습니까? 우리는 확실히 알지 못하지만 교육받은 추측을 모험 할 수 있습니다.
● 그는 복잡한 데이터에 대한 간단한 액세스로 시작했습니다. 운영 대시 보드를 개선하거나 산업용 AI 에이전트를 소개하려고하든 둘 다 AI를 사용하여 문화를 규모로 알리는 산업 데이터베이스로 시작합니다.
● 지식 그래프를 사용하여 모든 데이터를 상황에 맞출 수있었습니다. 산업에서 LLM (Large Language Models)은 AI 에이전트가 명시 적 목표에 따라 소규모 데이터 세트에 대해 교육을받을 수 있기 때문에 맥락에서 고정밀 출력을 반환하는 데이터에 의존합니다.
● 그는 모델과 AI 에이전트 조정을 마스터했습니다. 산업 모델에는 많은 구성 요소가 있으며 전문 모델 또는 파트너 모델의 적절한 조정은 프로젝트 응용 프로그램의 성공에 중요합니다.
이 세 부분은 신뢰할 수있는 산업 AI 에이전트를 올바르게 제공하는 데 중요합니다.
AI 에이전트와 큰 모델의 차이
AIGC의 중요한 부분으로 AI 에이전트 및 대형 모델은 다른 기능과 효과를 가지고 있습니다. 그래서 차이점은 무엇입니까?
AI 에이전트는 환경을 인식하고 결정을 내리고 행동을 수행 할 수있는 지능형 엔티티입니다. 자율성, 상호 작용, 반응성 및 이니셔티브의 특성을 가지고 있으며 다양한 실제 운영 및 제어 시나리오에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. AI 에이전트의 핵심 기능은 환경 인식, 추론, 학습 및 적응을 포함하지만 이에 국한되지 않으며 다양한 시나리오에 적용될 수 있습니다.
대형 모델은 대규모 매개 변수와 복잡한 계산 구조를 가진 기계 학습 모델입니다. 이 모델은 일반화와 정확성을 향상시키기 위해 다량의 데이터 및 계산 리소스를 사용하여 교육을받습니다. 대형 모델은 자연어 처리, 이미지 인식, 음성 인식 및 기타 분야에서 널리 사용되며 놀라운 결과를 얻었습니다.
AI 에이전트와 큰 모델의 차이
1. 개발 및 훈련 단계
AI 에이전트의 개발은 에이전트와 환경 사이의 상호 작용 논리와 환경 피드백에 따라 배우고 적응하는 방법에 더 많은 관심을 기울입니다. 대형 모델의 교육은 대규모 데이터 세트를 통한 딥 러닝에 중점을 두므로 개발 및 교육 비용이 높습니다.
2. 응용 프로그램 시나리오
AI 에이전트의 응용 시나리오는 일반적으로 특정 작업이나 환경과 밀접한 관련이 있으며 다양한 실제 작동 및 제어 시나리오에 적합한 환경과의 효과적인 상호 작용을 달성 할 수 있습니다. 광범위한 지식 기반과 처리 능력으로 인해 대형 모델에는 광범위한 애플리케이션 시나리오가 있습니다.
3. 외부 세계와 상호 작용하십시오
큰 모델과 인간 사이의 상호 작용은 사용자의 텍스트 입력을 기반으로하며 텍스트 입력이 명확한 지 여부는 큰 모델의 답변의 영향에 영향을 미칩니다. AI 요원의 작업은 목표를 달성하면되며 목표에 대해 독립적으로 생각하고 행동 할 수 있습니다.
4. 포괄적 인 성능
AI 에이전트는 인식, 의사 결정 및 실행, 폐쇄 루프 피드백 시스템 형성의 세 가지 프로세스로 구성됩니다. 대형 모델은 개방형 예측 또는 생성 모델이며 완벽한 폐쇄 루프 지능형 아키텍처가 없습니다.
제조 분야의 AI 에이전트의 핵심 구성 요소
입력 :이 구성 요소는 센서 판독 값, 작동 로그 및 프로덕션 메트릭과 같은 다양한 형식의 데이터를 포함하여 센서, 기계 및 연산자의 다양한 입력을 캡처하고 처리합니다. 이러한 입력은 AI 에이전트의 행동과 결정을 안내하여 제조 공정에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다.
뇌 : 뇌는 제조 작업에서인지 기능에 중요하며 여러 모듈을 포함합니다.
분석 : 제조 환경에서 AI 에이전트의 역할과 기능을 정의하고 작업 및 목표를 지정하십시오.
메모리 : 과거 데이터와 과거의 상호 작용을 저장하여 AI 에이전트가 이전의 생산주기 및 운영 시나리오에서 배울 수 있도록합니다.
지식 : 계획 및 의사 결정에 필수적인 제조 프로토콜, 품질 표준 및 장비 사양을 포함한 도메인 별 정보가 포함되어 있습니다.
계획 : 현재 수요, 재고 수준 및 운영 제약에 따라 최적의 생산 계획, 자원 할당 및 워크 플로 최적화를 결정합니다.
조치 :이 구성 요소는 계획 내에서 동작을 수행하여 뇌 모듈을 사용하여 제조 공정을 자동화하고 최적화합니다. AI 에이전트는 복잡한 작업을 실행 가능한 단계로 분류함으로써 필요에 따라 특수 도구 및 장비를 사용하여 효율적인 생산 작업을 보장합니다.
제조에서 AI 에이전트는 지능형 데이터 분석 및 의사 결정 기능을 통해 운영 효율성을 향상시키고 가동 중지 시간을 최소화하며 생산 결과를 최적화하는 데 중요한 역할을합니다.
산업 AI 에이전트의 주요 기능과 역할
데이터 수집 및 분석 : AI 에이전트는 생산 시스템, IoT 센서, 공급망 데이터베이스 및 품질 관리 메트릭과 같은 다양한 소스의 데이터 수집, 청소 및 통합에 능숙합니다. 이들은 데이터 프로세서 및 선임 분석가 역할을하며 운영 결정에 중요한 예측 및 전략적 통찰력을 제공합니다.
프로세스 자동화 및 최적화 : 제조의 AI 에이전트는 재고 관리 및 생산 일정과 같은 일상적인 작업을 자동화하는 것 이상으로 이동합니다. 또한 예외, 오류 및 예외를 관리하여 이러한 프로세스를 최적화합니다. 지속적으로 학습하고 적응함으로써, 이들 AI 에이전트는 예측 유지 보수, 품질 관리 및 공급망 관리와 같은 복잡한 제조 공정을 자동화하는 데 탁월합니다.
의사 결정 및 실행 : AI 에이전트는 제조에서 숙련 된 의사 결정자로 작용하여 생산 계획, 자원 할당, 장비 유지 보수 및 품질 보증과 관련된 주요 결정을 처리합니다. 이러한 결정은 효율성을 보장하고 위험을 최소화하는 강력한 데이터 중심 모델을 기반으로합니다. AI 에이전트는 또한 자신의 결정을 투명하게 설명하여 제조 운영에 대한 책임과 신뢰를 촉진 할 수 있습니다.
협업 및 커뮤니케이션 : AI 에이전트는 제조 조직 내 및 외부 파트너와의 여러 부서 간의 원활한 커뮤니케이션 및 협업을 용이하게합니다. 중앙 집중식 상호 작용 플랫폼으로서, 그들은 전체 제조 생태계의 집단 지능을 향상시켜 일관성과 정보에 입각 한 의사 결정을 보장합니다. 대화식 AI 에이전트는 운영 효율성과 대응 성을 향상시키기 위해 팀 간의 효과적인 정보 교환과 통찰력을 촉진함으로써 내부 커뮤니케이션을 향상시킵니다.
AI 에이전트는 제조 운영을 혁신하고 조직이 복잡한 제조 프로세스를 자동화하고 의사 결정을 향상 시키며 팀과 파트너 간의 협업을 촉진함으로써 현재 과제와 미래의 기회를 효과적으로 해결할 수 있도록 준비하는 데 중요한 역할을합니다.
제조를위한 AI 에이전트를 구축하는 방법은 무엇입니까?
제조에 맞게 조정 된 AI 에이전트 구축에는 명확한 목표로 시작하고 지속적인 최적화로 끝나는 구조화 된 접근 방식이 포함됩니다. 이것은 맞춤형 작업을 처리하고 제조업 비즈니스 성장을 주도하기위한 AI 에이전트를 개발하기위한 자세한 안내서입니다.
목표 확립 : 개발을 시작하기 전에 AI 에이전트에 대한 기대치를 정의하는 것이 중요합니다. AI 에이전트가 생산 계획을 관리하고, 품질 관리를 자동화하고, 예측 유지 보수를 처리하거나, 공급망 프로세스를 최적화하는지 결정하십시오. 특정 요구를 이해하면 AI 에이전트 구축에 대한 접근 방식이 안내됩니다. 더 많은 설명이 필요한 경우 명확성과 방향을 위해 AI 전문가와 컨설팅하는 것을 고려하십시오.
프로그래밍 언어 : Python은 단순성, 유연성 및 지원하는 라이브러리 및 프레임 워크의 풍부한 생태계로 인해 AI 개발을위한 최고의 선택으로 남아 있습니다. 가독성과 광범위한 응용 분야는 복잡한 알고리즘이 일반적 인 제조업체에서 AI 에이전트를 개발하는 데 이상적입니다. 전용 프레임 워크를 사용하는 경우 이러한 프레임 워크는 일반적으로 개발 환경을 제공하며 여러 프로그래밍 언어를 지원할 수 있습니다.
교육을위한 데이터 수집 : 제조 분야의 AI 에이전트의 효과는 주로 훈련에 사용되는 데이터의 품질에 달려 있습니다. 데이터가 고품질, 편견이없고 깨끗한 지 확인하십시오. 여기에는 생산 데이터, 장비 로그, 품질 관리 지표 및 공급망 정보가 포함될 수 있습니다.
설계 기본 아키텍처 : AI 에이전트의 아키텍처는 확장 가능하고 모듈 식이며 성능 중심이어야합니다. 또한 다른 시스템 및 기술과 쉽게 업데이트되고 호환 될 수 있도록 통합되도록 설계해야합니다. 이는 시스템이 생산 라인, 공급망 플랫폼 및 품질 관리 시스템과 완벽하게 상호 작용 해야하는 제조에 중요합니다. 특수 프레임 워크는 일반적으로 제조 애플리케이션에 맞게 사전 정의 된 아키텍처 또는 템플릿을 제공합니다. 그러나 요구 사항을 충족하려면 아키텍처를 사용자 정의해야 할 수도 있습니다.
모델 교육 시작 : 모델 교육에는 환경 설정, 데이터를 공급하며 의사 결정 기능을 반복적으로 개선하는 것이 포함됩니다. 특정 사용 사례에 따라 강화 또는 감독 학습과 같은 기술을 사용하십시오. Crewai 및 Autogen Studio는 이러한 기술을 사용하여 AI 모델을 교육하기위한 특수 도구 및 환경을 제공 할 수 있습니다. 필요한 정확도와 효율성 표준을 충족하도록 모델은 지속적으로 검증되고 정제됩니다.
테스트 : AI 에이전트가 오류 나 편차없이 의도 한 모든 작업에서 제대로 작동하는지 확인하기 위해 철저한 테스트를 수행해야합니다. 여기에는 AI 에이전트가 기술 사양 및 사용자 기대치를 충족 할 수 있도록 성능, 보안 및 사용자 수락 테스트가 포함됩니다.
모니터링 및 최적화 : 배포 후 AI 에이전트의 성능을 지속적으로 모니터링하여 새로운 데이터 및 변경 제조 조건에 적응해야합니다. 시스템을 정기적으로 업데이트하여 기능을 향상시키고 비즈니스가 성장함에 따라 기능을 확장하십시오. 이 단계는 동적 제조 환경에서 AI 에이전트를 관련성 있고 효율적으로 유지하는 데 중요합니다.
이러한 단계를 수행하면 작업을 자동화 할 수있을뿐만 아니라 경쟁이 치열한 제조 공간에서 전략적 이점을 제공하는 강력한 AI 에이전트를 개발할 수 있습니다. 이러한 AI 에이전트는 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환하고 운영 효율성을 향상 시키며 강력한 품질 관리를 보장하여 궁극적으로 제조 운영의 성장과 효율성을 주도 할 수 있습니다.