Selbst im Bereich der generativen KI gibt es große Unterschiede: Man ist generatives KI, das auf bestimmten Datensätzen geschult ist, die für bestimmte Fertigungsanlagen und deren Geräte- und Softwaresysteme spezifisch sind. Die andere ist generative KI, die Daten zu einer Vielzahl von Themen aus einer Vielzahl von Quellen erhalten - von denen viele zunächst nicht zuverlässig genug sind.
Um dieses Problem zu klären, schauen wir uns die Anwendungen von KI in Datenanalysen und generativen KI im Produktionsbetrieb und der Interaktion mit industriellen Automatisierungstechnologien an.
Der Unterschied zwischen KI für die Datenanalyse und die generative KI
Beginnen wir mit KI für die Datenanalyse. Dies ist zwar eine relativ neue Ergänzung des Bereichs der Automatisierungstechnologie, ist jedoch seit mehreren Jahren verwendet, wobei die Anwendungen von Produktionsanalysen bis hin zur Vorhersagewartung reichen. In einer Produktionsumgebung verarbeitet die Datenanalyse -KI im Grunde genommen die Dateneingaben von den Anlagengeräten und Softwaresystemen eines Unternehmens im Wesentlichen und wendet Algorithmen an, um die Trends und Anomalien hervorzuheben und Einblicke in Geschäftsmöglichkeiten zu geben, die auf der Korrelation der von diesen verschiedenen Systemen gesammelten Daten erfasst wurden.
Generative KI kann Originalinhalte - einschließlich Text, Bilder, Video, Audio oder Software -Code - basierend auf Benutzeranforderungen oder -anforderungen generieren. Da generative KI große Datenmengen aus so vielen verschiedenen Quellen erhalten kann, sehen wir Probleme wie "Halluzinationen", die von Menschen vollständig überprüft werden müssen, bevor die Ergebnisse in die Praxis umgesetzt werden. Beachten Sie jedoch, dass dies allgemeine generative KI ist.
In einer kontrollierteren Umgebung werden die Ergebnisse zuverlässiger sein, wenn die Daten, die in ein generatives KI -System eingereicht werden, von einer vertrauenswürdigen Quelle bereitgestellt werden und sich auf die Geräte und Systeme eines bestimmten Unternehmens oder einer Gruppe von Partnerunternehmen konzentrieren.
Aus diesem Grund sehen Sie viele Automatisierungstechnologieunternehmen, die generative KI -Technologien implementieren, um Systeme zu entwickeln, die üblicherweise als "Copilot" bezeichnet werden. Diese Systeme werden in relativ geschlossenen Datensätzen geschult, die für das Anwendungsszenario des Benutzers und die damit verbundenen Technologien spezifisch sind, anstatt verschiedene Ressourcen aus dem Internet zu kratzen.
Wie können Automatisierungstechnologieanbieter generative KI implementieren
So wie die KI für Datenanalysen in allen Arten von Fertigungssystemen in den letzten Jahren allgegenwärtig geworden ist, nimmt die Verwendung von generativem KI in Fertigungsbetrieb und Designanwendungen heute rasch zu. Förderung der industriellen Cybersicherheit und der Integration von Generativen KI in die Geschäftstätigkeit.
Die Interaktion zwischen statischen und dynamischen Maschinendaten bietet Benutzern der Plattform eine neue Steuerung der operativen Prozesse. Das "neue Kontrollstufe" bedeutet, dass Benutzer in ihrer eigenen Sprache mit der Copilot -Technologie interagieren und detaillierte Anweisungen und Empfehlungen auf der Grundlage ihrer Anforderungen erhalten können. Laut Servicenow trägt seine Fähigkeit zur Automatisierung von Workflows - von der Wartungsplanung bis zur Echtzeit -Problemlösung - dazu bei, dass die von Copilot bereitgestellten KI -angetriebenen Erkenntnisse in greifbare, wirksame Aktionen, die die Produktivität erhöhen und Ausfallzeiten minimieren.
Generatives Design wird seit langem von Automatisierungsherstellern verwendet, um ihre Produkte zu entwerfen, und mit der Integration von generativen KI wird das Generative Design einer großen Entwicklung unterzogen. Generative KI bringt eine neue Dimension in das Generative Design und verändert die Art und Weise, wie Ingenieure und Hersteller Automatisierungstechnologien konzipieren, erstellen und optimieren, indem sie "Menschen in der Schleife" einführen.
Es ist wichtig, zwischen vorhandenen generativen Entwurfsfunktionen mit herkömmlicher KI und dem aufkommenden Trend der integrierten generativen KI zu unterscheiden. Im Gegensatz zu herkömmlichen generativen Entwurfsmethoden, die ausschließlich auf KI -Algorithmen beruhen, führt die Hinzufügung von generativer KI einen interaktiveren und iterativeren Ansatz ein, bei dem Ingenieure Feedback geben können, um KI -Systeme zu optimierteren Lösungen zu führen. Auf diese Weise können sie einen breiten Konstruktionsraum erkunden und eine große Anzahl potenzieller Designs basieren, die auf bestimmten Parametern, Einschränkungen und Leistungszielen basieren. Dieser Ansatz ist besonders für automatisierte Systeme geeignet, bei denen häufig mehrere Variablen und konkurrierende Ziele in Einklang gebracht werden müssen.
Das Anwenden generativer kI-gesteuerter generativer Design auf automatisierte Systeme kann die Geschwindigkeit erhöhen, mit der mehrere Designalternativen erzeugt und bewertet werden. In wenigen Stunden oder Tagen, so Tony, kann das System Hunderte oder sogar Tausende von Designoptionen erzeugen, die jeweils für einen bestimmten Parameter optimiert werden.
Eine weitere zitierte Anwendung bezieht sich auf die Ausrichtung der Technologie mit Branchenstandards und Best Practices. Generative KI kann verwendet werden, um zu überprüfen, ob ein System die Cybersicherheitsstandards erfüllt, indem Bereiche hervorgehoben werden, in denen das System von etablierten Normen abweicht und Ingenieuren bei der Aufrechterhaltung von Konsistenz und Qualität über Projekte hinweg aufrechterhalten wird. Die Technologie wird auch verwendet, um die Praktiken von technischen Teams zu standardisieren, insbesondere in Situationen, in denen Ingenieure mit unterschiedlichem Erfahrungsniveau dieselben Designstandards einhalten und konsistente Bibliotheken verwenden müssen. Diese Konsistenz ist sehr wertvoll, wenn Sie Systeme über verschiedene Standorte oder Umgebungen hinweg kopieren, da generative KI eine angemessene Anpassungen vorschlagen kann und gleichzeitig die Integrität des Gesamtdesigns aufrechterhalten kann.
Halten Sie sich offen zu industriell generativen KI -Anwendungen
Das Problem mit allgemeinen generativen KI-Tools, die die meiste Aufmerksamkeit in den Medien erregen, besteht darin, dass sie neue KI-Anwendungen abweisen, die in Automatisierungstechnologien auftreten. Industrial Generative KI -Tools aus Automatisierungsanbietern konzentrieren sich auf bestimmte Datensätze und Datenquellen, um die Genauigkeit der Ergebnisse sicherzustellen.
Betrachten Sie diesen Fall, um Ihren Geist für die industrielle Generative KI offen zu halten: Vor etwa 20 Jahren betrachtete viele Fertigungsingenieure Ethernet nicht als eine effektive Wahl für die Fabrik -Floor -Networking.
Die Weiterentwicklung der generativen KI -Technologie ist für die Fertigungsindustrie wichtig, sich auf das Wissen über das Wissen über professionelle Ingenieurwesen, Betriebs- und Wartungspersonal zu konzentrieren, um die nächste Generation von Branchenarbeitern zu leiten. Es wird erwartet, dass diese Fertigung generativen KI -Tools die Technologien sind, die das Ziel erleichtert.