Saksamaa andmeaare: kuidas ajaloolised tootmisandmed tagavad tehisintellekti juhtpositsiooni masinaehituses

Hiina õudusunenägu? Saksamaa salajane tehisintellekti relv peitub vanades arhiivides

Saksa masinaehitus, mis on ülemaailmne täpsuse ja kvaliteedi sünonüüm, on jõudnud otsustavasse pöördepunkti. Ajastul, mil tehisintellekt kirjutab ümber tööstusliku tootmise reegleid, ei piisa enam ainult traditsioonilisest inseneriteadusest globaalse juhtpositsiooni kaitsmiseks. Turuliidri tulevikku ei määra aga pidev uute andmete genereerimine, vaid pigem ettevõtete digitaalsetes arhiivides juba uinuva, sageli tähelepanuta jäetud, kuid hindamatu vara intelligentne kasutamine.

See kapital on aastakümnete jooksul kogunenud ajalooliste tootmisandmete aaretelaegas – 21. sajandi digitaalne kuld. Iga anduri näit, iga tootmistsükkel ja iga hooldusaruanne viimastest aastatest peegeldab Saksa tootmisprotsesside ainulaadset DNA-d. Just need ulatuslikud ja kvaliteetsed andmekogumid moodustavad tehisintellekti ajastul otsustava konkurentsieelise aluse. Need võimaldavad masinatel õppida, protsesse autonoomselt optimeerida ning saavutada kvaliteedi- ja tõhusustasemeid, mis varem tundusid saavutamatud.

Üllataval kombel jääb see aare aga suuresti kasutamata. Kuigi enamik ettevõtteid tunnistab tehisintellekti olulisust, kõhklevad paljud, eriti VKEd, laialdase rakendamise suhtes. Nad on lõksus „pilootprojektide lõksus“, lõksus isoleeritud projektide nõiaringis, usalduse puudumises ja ebakindluses selle osas, kuidas andmemägedest mõõdetavat kasumit genereerida. See kõhklus ei ole tehnoloogiline, vaid strateegiline takistus – „usalduse lõhe“, mis blokeerib tee tulevikku.

See artikkel näitab, miks see vastumeelsus kujutab endast otsest ohtu konkurentsivõimele ja kuidas ettevõtted saavad seda lõhet ületada. Uurime, kuidas olemasolevat andmevaramut saab süstemaatiliselt ära kasutada, kasutades tänapäevaseid meetodeid, nagu sünteetilised andmed ja ülekandeõpe, kuidas hallatud tehisintellekti platvormid muudavad juurutamise kättesaadavaks ja kulutõhusaks isegi keskmise suurusega ettevõtetele ning millist konkreetset ja mõõdetavat investeeringutasuvust saavad ettevõtted oodata sellistes valdkondades nagu ennustav hooldus ja intelligentne kvaliteedikontroll. On aeg suunata oma tähelepanu tajutavast andmete puudusest eemale ja kasutada ära olemasolevat rikkust.

Strateegiline imperatiiv: andmevarast konkurentsieelise saavutamiseks

Tehisintellekti (AI) integreerimine on Saksamaa masina- ja seadmeehituse jaoks palju enamat kui lihtsalt tehnoloogiline uuendus; see on otsustav hoob globaalse juhtpositsiooni säilitamiseks uuel tööstusajastul. Tööstusharu on pöördepunktis, kus tulevast konkurentsivõimet ei määra mitte uute andmete genereerimine, vaid aastakümnete jooksul kogunenud andmete aarde intelligentne kasutamine. Need, kes kõhklevad selle aarde kasutamisega, riskivad jääda ilma tulevikust, mida iseloomustab andmepõhine autonoomia, tõhusus ja enneolematu kvaliteet.

Saksamaa ainulaadne stardipositsioon: andmete aaretelaegas kohtub insenerioskustega

Saksamaa masina- ja tehasetehnika tööstus on erakordselt tugev ja ainulaadselt positsioneeritud, et juhtida tehisintellektil põhinevat tööstusrevolutsiooni. Vundament on juba loodud, moodustades aluse, mida rahvusvahelised konkurendid ei suuda kergesti korrata. Maailma juhtiv robotite tihedus 309 tööstusrobotit 10 000 töötaja kohta näitab äärmiselt kõrget automatiseerituse taset. Ainult Lõuna-Koreas ja Singapuris on see tihedus kõrgem. Veelgi olulisem on aga digitaalne rikkus, mis on loodud Tööstus 4.0 järjepideva rakendamisega. Saksa ettevõtted saavad kasutada digitaalsete masinandmete reservuaari, mis on maailmas ainulaadne ja on aastate ja aastakümnete jooksul kasvanud. Need ajaloolised tootmisandmed on 21. sajandi kuld – detailne digitaalne kaart protsessidest, materjalidest ja masinate käitumisest, millel on võrratu sügavus ja kvaliteet. Koos rahvusvaheliselt tunnustatud Saksa inseneritipptasemega loob see tohutu potentsiaali tuleviku tootmise ümbermõtestamiseks ja Saksamaa arendamiseks tööstusliku tehisintellekti tarkvara globaalseks keskuseks.

Tegelikkus aga näitab märkimisväärset lahknevust. Kuigi kaks kolmandikku Saksa ettevõtetest peab tehisintellekti kõige olulisemaks tulevikutehnoloogiaks, näitavad uuringud, et vaid 8–13% kasutab oma protsessides aktiivselt tehisintellekti rakendusi. See kõhklus, eriti VKEde seas, ei tulene mitte varade puudusest, vaid pigem raskustest olemasoleva andmevaramu väärtuse äratundmisel ja aktiveerimisel.

Aktiveerimise väljakutse: andmete kogumisest väärtuse loomiseni

Selle vastumeelsuse põhjused on keerulised, kuid oma põhiolemuses ei kristalliseeru need mitte andmete nappusena, vaid strateegiliste takistustena: sisemise andmeanalüüsi asjatundlikkuse puudumine, usalduse puudumine uue tehnoloogia vastu ja ebapiisav strateegia olemasolevate andmete ärakasutamiseks. Paljud ettevõtted on nn pilootprojektide lõksus: nad algatavad isoleeritud pilootprojekte, kuid pelgavad laialdast rakendamist, mis süstemaatiliselt ära kasutab andmete aardelaegast. See kõhklus tuleneb sageli põhimõttelisest ebakindlusest selle osas, kuidas tohututest, sageli struktureerimata andmemahtudest selget investeeringutasuvust (ROI) genereerida. See on vähem tehnoloogiline defitsiit kui pigem "strateegiline usalduslünk". Ilma sidusa andmete kasutamise strateegia ja selge rakendustee jäävad investeeringud madalaks ja projektid isoleerituks. Nende väikesemahuliste katsete transformatiivse edu puudumine omakorda tugevdab algset skeptitsismi, mis viib stagnatsiooni nõiaringini.

Konkurentsivõime tööstuses 4.0: need, kes kohe ei tegutse, kaotavad

Selles keskkonnas muutub globaalne konkurentsimaastik kiiresti. Traditsioonilised Saksamaa tugevused, nagu kõrgeim tootekvaliteet ja täpsus, ei ole enam ainuüksi piisavad eristavateks teguriteks. Rahvusvahelised konkurendid, eriti Aasiast, jõuavad kvaliteedi osas järele ja ühendavad selle suurema kiiruse ja paindlikkusega tootmises. Aeg, mil kompromiss kõrgeima kvaliteedi ja pikemate tarneaegade vahel oli vastuvõetav, on möödas. Konkurents ei oota ega avalda austust Saksamaa inseneripärandile. Olemasoleva andmerikkuse kasutamata jätmine ei ole seega enam lihtsalt kasutamata võimalus, vaid otsene oht pikaajalisele turuliidri positsioonile. Tootlikkuse stagneeruv kasv ja kasvavad kulud avaldavad tööstusele täiendavat survet. Ajalooliste ja praeguste tootmisandmete intelligentne analüüs tehisintellekti abil on võti järgmise tootlikkuse taseme avamiseks, protsesside paindlikkuse suurendamiseks ja konkurentsivõime jätkusuutlikuks kindlustamiseks Saksamaal, mis on kõrge palgaga piirkond.

Arhiivide kuld: ajalooliste tootmisandmete hindamatu väärtus

Iga võimsa tehisintellekti keskmes on kvaliteetne ja põhjalik andmestik. Just selles peitubki Saksa masinaehituse otsustav, kuid sageli tähelepanuta jäetud eelis. Tööstus 4.0 raames aastakümnete jooksul kogutud operatiivandmed ei ole raiskamine, vaid tohutu väärtusega strateegiline vara. Selle andmeaardelaeka ärakasutamise ja kasutamise oskus eristab järgmise tööstusrevolutsiooni võitjad kaotajatest.

Tehisintellekti mudeli anatoomia: kogemustest õppimine

Erinevalt traditsioonilisest automatiseerimisest, mis põhineb kõvakodeeritud reeglitel, ei programmeerita tehisintellekti süsteeme, vaid neid treenitakse. Masinõppe (ML) mudelid õpivad keerulisi mustreid ja seoseid otse ajaloolistest andmetest ära tundma. Protsessi statistiliste omaduste omandamiseks ja usaldusväärsete prognooside tegemiseks on vaja suurt hulka näiteid.

Täpsed andmed on Saksamaa tehastes juba saadaval. Iga tootmistsükkel, iga anduri näit ja iga hooldustsükkel viimaste aastate jooksul on digitaalselt salvestatud ja arhiveeritud. Need ajaloolised andmed sisaldavad iga masina ja iga protsessi ainulaadset "DNA-d". Need dokumenteerivad mitte ainult normaalset töötamist, vaid ka peeneid kõrvalekaldeid, materjalikõikumisi ja järkjärgulisi muutusi, mis eelnevad hilisemale rikkele. Tehisintellekti jaoks on need ajaloolised andmed avatud raamat, millest saab õppida, milline näeb välja optimaalne protsess ja millised mustrid viitavad tulevastele probleemidele.

Andmete kvaliteedi ja kättesaadavuse väljakutse

Siiski ei piisa ainult andmete omamisest. Nende tõeline väärtus realiseerub alles töötlemise ja intelligentse analüüsi kaudu. Praktilised takistused seisnevad sageli pärandandmete struktuuris. Neid hoitakse sageli erinevates vormingutes ja süsteemides (andmesilodes), need sisaldavad vastuolusid või on mittetäielikud. Peamine ülesanne on need toorandmed puhastada ja struktureerida ning teha need kättesaadavaks kesksel platvormil, et tehisintellekti algoritmid saaksid neile juurde pääseda ja neid analüüsida.

Tehisintellekti meetodid ise saavad selles protsessis abiks olla. Algoritmid aitavad leida ja parandada andmevigu, vastuolusid ja duplikaate, hinnata puuduvaid väärtusi ning parandada üldist andmete kvaliteeti. Seega on arhiividest kulla väljakaevamise esimene ja oluline samm kindla andmeinfrastruktuuri, näiteks andmejärve loomine.

„Tööstusliku kvaliteedi paradoks” kui võimalus

Levinud mure on see, et ajaloolised andmed Saksamaa ülimalt optimeeritud tootmisprotsessidest moodustavad 99,9% normaalsest olekust ja sisaldavad väga vähe andmeid vigade või masina rikete kohta. Kuid see näiline probleem on tegelikult tohutu võimalus.

Sellise tohutu "heade" tingimuste andmestiku peal treenitud tehisintellekti mudel õpib selgeks äärmiselt täpse ja detailse normaalse töö definitsiooni. Isegi väikseim kõrvalekalle sellest õpitud normaalsest seisundist tuvastatakse anomaaliana. See lähenemisviis, mida tuntakse anomaaliate tuvastamisena, sobib suurepäraselt ennustava hoolduse ja ennustava kvaliteedi tagamise jaoks. Süsteem ei pea olema näinud tuhandeid rikkeid; see peab lihtsalt täpselt teadma, milline näeb välja veatu protsess. Kuna Saksa mehaanikainseneridel on käsutuses tohutu hulk selliseid "häid" andmeid, on neil ideaalne alus ülitundlike jälgimissüsteemide arendamiseks, mis tuvastavad probleeme ammu enne, kui need viivad kulukate rikete või kvaliteedi halvenemiseni.

Aastakümneid kestnud tootmisprotsesside täiustamine on seega tahtmatult loonud ideaalse andmestiku tehisintellekti toega optimeerimise järgmise etapi jaoks. Varasem edu saab tulevaste innovatsioonide kütuseks.

Digitaalse transformatsiooni uus dimensioon hallatud tehisintellekti (AI) abil – platvorm ja B2B-lahendus | Xpert Consulting - pilt: Xpert.Digital

Siit saate teada, kuidas teie ettevõte saab kiiresti, turvaliselt ja ilma kõrgete sisenemisbarjäärideta rakendada kohandatud tehisintellekti lahendusi.

Hallatud tehisintellekti platvorm on teie igakülgne ja muretu tehisintellekti pakett. Keerulise tehnoloogia, kalli infrastruktuuri ja pikkade arendusprotsesside asemel saate spetsialiseerunud partnerilt teie vajadustele vastava võtmed kätte lahenduse – sageli juba mõne päeva jooksul.

Peamised eelised lühidalt:

⚡ Kiire teostus: Ideest rakenduseni päevade, mitte kuude jooksul. Pakume praktilisi lahendusi, mis loovad kohest väärtust.

🔒 Maksimaalne andmeturve: Teie tundlikud andmed jäävad teie kätte. Garanteerime turvalise ja nõuetele vastava töötlemise ilma andmeid kolmandate osapooltega jagamata.

💸 Finantsriski pole: maksate ainult tulemuste eest. Suured esialgsed investeeringud riist- ja tarkvarasse või personali jäävad täielikult ära.

🎯 Keskendu oma põhitegevusele: Keskendu sellele, mida sa kõige paremini oskad. Meie tegeleme sinu tehisintellekti lahenduse kogu tehnilise juurutamise, käitamise ja hooldusega.

📈 Tulevikukindel ja skaleeritav: teie tehisintellekt kasvab koos teiega. Tagame pideva optimeerimise ja skaleeritavuse ning kohandame mudeleid paindlikult uutele nõuetele.

Lisateavet selle kohta siin:

• Hallatud tehisintellekti lahendus – tööstuslikud tehisintellekti teenused: konkurentsivõime võti teenuste, tööstuse ja masinaehituse sektoris

Andmete täiendamine tööstusele: GAN-id ja sünteetilised stsenaariumid skaleeritavate, veakindlate mudelite jaoks – pilt: Xpert.Digital

Töötlemata teemandist briljantseks: andmete täiustamine ja strateegiline rikastamine

Saksa masinaehituse ajalooline andmevaram pakub hindamatut alust. Tehisintellekti täieliku potentsiaali rakendamiseks ja mudelite töökindluse tagamiseks kõigi mõeldavate stsenaariumide korral saab seda reaalset andmevara spetsiifiliselt täiustada ja rikastada. Siin tulevadki mängu sünteetilised andmed – mitte puuduvate andmete asendajana, vaid strateegilise vahendina haruldaste, kuid kriitiliste sündmuste täiendamiseks ja kajastamiseks.

Sünteetilised andmed: sihipärane koolitus hädaolukordadeks

Sünteetilised andmed on kunstlikult genereeritud teave, mis jäljendab reaalsete andmete statistilisi omadusi. Need genereeritakse arvutisimulatsioonide või generatiivsete tehisintellekti mudelite abil ning pakuvad võimalust luua sihipäraseid stsenaariume, mis on reaalsetes ajaloolistes andmetes alaesindatud.

Kuigi reaalsed andmed jäljendavad ideaalselt normaalset tööd, saab sünteetilisi andmeid kasutada spetsiaalselt tuhandete haruldaste rikete mustrite variatsioonide genereerimiseks ilma tegelikku praaki tootmata. Simuleerida saab masina rikkeid, mis võivad tegelikkuses esineda vaid iga paari aasta tagant, valmistades tehisintellekti mudelit ette halvima stsenaariumi jaoks. See lähenemisviis lahendab elegantselt "tööstusliku kvaliteedi paradoksi": see kasutab alusena rikkalikku reaalset "hea" andmestikku ja rikastab seda sünteetiliste "halbade" andmetega, et luua terviklik treeningkomplekt.

Hübriidandmete strateegia: parim mõlemast maailmast

Kõige targem strateegia peitub mõlema andmeallika kombineerimises. Hübriidandmete strateegia kasutab ära mõlema maailma tugevusi, et arendada äärmiselt robustseid ja täpseid tehisintellekti mudeleid. Tohutud ajaloolised reaalse maailma tootmisandmed moodustavad aluse ja tagavad, et mudel mõistab reaalse tootmiskeskkonna spetsiifilisi füüsikalisi tingimusi ja nüansse. Sünteetilised andmed toimivad sihipärase täiendusena, et valmistada mudelit ette haruldasteks sündmusteks, nn äärmusjuhtumiteks, ja suurendada selle üldistusvõimet.

See hübriidlähenemine on palju parem kui ühele andmeallikale lootmine. See ühendab endas reaalsete andmete autentsuse ja sügavuse sünteetiliste andmete skaleeritavuse ja paindlikkusega.

Andmete täiendamise generatiivsed mudelid

Eriti võimas rikastamismeetod on generatiivsete tehisintellekti mudelite, näiteks generatiivsete võistlevate võrkude (GAN) kasutamine. Need mudelid saavad õppida olemasolevast reaalse maailma andmestikust ja genereerida selle põhjal uusi, realistlikke, kuid kunstlikke andmepunkte. Näiteks saab GAN genereerida 100 reaalse pinna kriimustuse pildi põhjal 10 000 uut, veidi erinevat kriimustuste pilti. See protsess, mida nimetatakse andmete liitmiseks, mitmekordistab algse andmekogumi väärtust ja aitab muuta tehisintellekti mudeli väikeste variatsioonide suhtes vastupidavamaks, ilma et oleks vaja töömahukalt koguda ja käsitsi sildistada täiendavaid reaalse maailma andmeid.

Sel viisil ajaloolist andmevara mitte ainult ei kasutata, vaid seda ka aktiivselt täiendatakse ja täiustatakse. Reaalsete andmete kindla aluse ja sünteetiliste andmetega sihipärase rikastamise kombinatsioon loob ületamatu kvaliteedi ja sügavuse koolitusbaasi, sillutades teed järgmise põlvkonna tehisintellekti rakendustele.

Teadmiste praktikasse ülekandmine: ülekantava õppe jõud

Aastakümnete jooksul kogunenud andmete aardelaegasse panustamist kiirendab märkimisväärselt võimas masinõppe tehnika: ülekandeõpe. See lähenemisviis võimaldab ammutada ulatuslikest ajaloolistest andmetest sisalduvaid teadmisi ja neid tõhusalt uutele, spetsiifilistele ülesannetele üle kanda. Iga uue toote või masina jaoks tehisintellekti mudeli nullist treenimise asemel kasutatakse lähtepunktina olemasolevaid teadmisi, mis vähendab oluliselt arenduspingutusi ja muudab tehisintellekti rakendamise kogu ettevõttes skaleeritavaks.

Kuidas toimib ülekantav õpe: teadmiste taaskasutamine uuesti õppimise asemel

Ülekanneõpe on tehnika, mille puhul konkreetse ülesande jaoks treenitud mudelit kasutatakse uuesti lähtepunktina teise, seotud ülesande mudelile. Protsess toimub tavaliselt kahes etapis:

Eelkoolitus ajalooliste andmetega

Esiteks treenitakse tehisintellekti põhimudelit väga suure ja põhjaliku ajaloolise andmekogumi abil. See võib näiteks olla konkreetse masinatüübi kõigi tootmisliinide andmestik viimase kümne aasta jooksul. Selle etapi jooksul õpib mudel tundma põhilisi füüsikalisi seoseid, üldiseid protsessimustreid ja toodetud osade tüüpilisi omadusi. See arendab protsessist sügavat ja üldistatud "arusaama", mis ulatub kaugemale ühest masinast või ühest tööst.

Konkreetsete ülesannete peenhäälestamine

See eelkoolitatud baasmudel võetakse seejärel ja treenitakse edasi palju väiksema ja spetsiifilisema andmekogumiga (peenhäälestus). See võib olla andmestik äsja tööle pandud uuest masinast või uue tootevariandi andmed. Kuna mudel ei pea enam nullist alustama, vaid sellel on juba kindel teadmistebaas, on see teine ​​​​treeninguetapp äärmiselt andme- ja ajasäästlik. Sageli piisab vaid mõnest sajast või tuhandest uuest andmepunktist, et mudel uue ülesande jaoks spetsialiseeruda ja saavutada kõrge jõudlus.

Masinaehituse strateegiline eelis

Selle lähenemisviisi äriline kasu on masina- ja tehasetehnika jaoks tohutu. See muudab ajaloolised andmed korduvkasutatavaks strateegiliseks varaks.

Kiirem rakendamine

Uute tehisintellekti rakenduste arendusaeg lüheneb kuudelt nädalatele või isegi päevadele. Uue toote kvaliteedikontrolli mudelit saab kiiresti juurutada olemasoleva baasmudeli peenhäälestamise abil.

Uute projektide puhul vähendatud andmenõuded

Uute toodete või tehaste loomisel tehisintellekti kasutamise takistus väheneb drastiliselt, kuna pole vaja uuesti tohutul hulgal andmeid koguda. Kohanemiseks piisab väikesest, hallatavast hulgast spetsiifilistest andmetest.

Suurem vastupidavus

Laia ajalooliste andmete põhjal eelnevalt treenitud mudelid on oma olemuselt robustsemad ja üldistusvõimelisemad kui ainult väikese ja spetsiifilise andmekogumi põhjal treenitud mudelid.

Mastaapsus

Ettevõtted saavad ühe masinatüübi jaoks välja töötada tsentraliseeritud baasmudeli ning seejärel selle kiiresti ja kulutõhusalt kohandada ja juurutada kümnetele või sadadele üksikutele masinatele oma klientide juures.

See strateegia võimaldab aastate jooksul kogutud andmete väärtust täiel määral ära kasutada. Iga uus tehisintellekti rakendus saab kasu kõigi eelmiste rakenduste teadmistest, mis viib ettevõttes kumulatiivse teadmiste kogumiseni. Isoleeritud tehisintellekti projektide asemel luuakse võrgustatud õppiv süsteem, mis muutub iga uue rakendusega intelligentsemaks.

Betoonirakendused ja väärtuse loomine masinaehituses

Ajalooliste tootmisandmete strateegiline kasutamine, mida täiustatakse sihipärase rikastamise ja ülekandeõppe abil tõhusalt rakendatuna, loob konkreetseid ja väga tulusaid rakendusvõimalusi. Need ulatuvad kaugemale järkjärgulistest täiustustest ja võimaldavad põhimõttelist üleminekut paindliku, adaptiivse ja autonoomse tootmise suunas.

Intelligentne kvaliteedikontroll ja visuaalne kontroll

Traditsioonilised reeglipõhised pilditöötlussüsteemid jõuavad keerukate pindade või muutuvate tingimustega tegelemisel kiiresti oma piirini. Ajalooliste pildiandmete põhjal treenitud tehisintellekti süsteemid suudavad saavutada üliinimliku täpsuse. Analüüsides tuhandeid minevikust pärit "heade" ja "halbade" osade pilte, õpib tehisintellekti mudel usaldusväärselt tuvastama isegi kõige peenemaid defekte. See võimaldab iga komponenti 100% reaalajas kontrollida, vähendades drastiliselt praagimäärasid ja tõstes toote kvaliteedi uuele tasemele. Defektide tuvastamise määra saab käsitsi kontrollimisel suurendada umbes 70%-lt üle 97%-ni.

Ennustav hooldus

Planeerimata masina seisakud on tootmises üks suurimaid kulutegureid. Pikaajaliste ajalooliste andurite andmete (nt vibratsioon, temperatuur, energiatarve) põhjal treenitud tehisintellekti mudelid suudavad õppida tundma masina rikkele eelnevaid peeneid signaale. Seejärel saab süsteem täpselt ennustada, millal komponent vajab hooldust, ammu enne kuluka rikke tekkimist. See muudab hoolduse reaktiivsest ennetavaks protsessiks, vähendades planeerimata seisakuid kuni 50% ja alandades oluliselt hoolduskulusid.

Paindlik automatiseerimine ja adaptiivsed tootmisprotsessid

Turutrend liigub selgelt kohandatud toodete suunas kuni "partii suuruseni 1", mis nõuab väga paindlikke tootmissüsteeme. Robot, mis on treenitud tuhandete erinevate tootevariantidega tootmispartiide ajalooliste andmetega, saab õppida iseseisvalt uute konfiguratsioonidega kohanema. Selle asemel, et iga uue variandi jaoks vaevarikkalt ümber programmeerida, kohandab robot oma liigutusi ja protsesse õpitud mustrite põhjal. See vähendab vahetusaega nädalatelt tundidele ja muudab väikepartiide tootmise kulutõhusaks.

Ohutu inimese ja roboti koostöö (HRC)

Inimeste ja robotite ohutu koostöö ilma eraldavate turvapiireteta eeldab, et robot mõistaks ja ennustaks inimeste liikumist. Olemasolevate töökeskkondade andurite andmeid analüüsides saavad tehisintellekti mudelid õppida ära tundma tüüpilisi inimeste liikumismustreid ja koordineerima oma tegevust vastavalt. See võimaldab uusi töötahte, mis ühendavad inimese paindlikkuse roboti võimsuse ja täpsusega, parandades seeläbi tootlikkust ja ergonoomikat.

Protsesside optimeerimine ja energiatõhusus

Ajaloolised tootmisandmed sisaldavad väärtuslikku teavet ressursitarbimise kohta. Tehisintellekti algoritmid saavad neid andmeid analüüsida, et tuvastada energia- ja materjalitarbimise mustreid ning avastada optimeerimispotentsiaali. Masinate parameetreid reaalajas intelligentselt juhtides, tuginedes ajalooliste andmete põhjal saadud teadmistele, saavad ettevõtted vähendada oma energiatarbimist ja materjalide kasutamist, säästes seeläbi mitte ainult kulusid, vaid muutes ka tootmise jätkusuutlikumaks.

Kõigil neil kasutusjuhtudel on üks ühine joon: need muudavad minevikus passiivselt kogutud andmed tulevase väärtuse loomise aktiivseks edasiviivaks jõuks. Need võimaldavad hüpet jäigast, eelprogrammeeritud automatiseerimisest tõelise andmepõhise autonoomia juurde, mis suudab kohaneda dünaamiliste keskkondadega.

Sõltumatud tehisintellekti platvormid kui strateegiline alternatiiv Euroopa ettevõtetele - Pilt: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: kõige paindlikumad AI-platvormi-saba-valmistatud lahendused, mis vähendavad kulusid, parandavad nende otsuseid ja suurendavad tõhusust

Sõltumatu AI platvorm: integreerib kõik asjakohased ettevõtte andmeallikad

• Kiire AI integreerimine: kohandatud AI-lahendused ettevõtetele tundidel või päevadel kuude asemel
• Paindlik infrastruktuur: pilvepõhine või hostimine oma andmekeskuses (Saksamaa, Euroopa, vaba asukoha valik)

• Suurim andmeturve: kasutamine advokaadibüroodes on ohutu tõendusmaterjal
• Kasutage paljudes ettevõtte andmeallikates
• Oma või mitmesuguste AI -mudelite valik (DE, EL, USA, CN)

Lisateavet selle kohta siin:

• Sõltumatud tehisintellekti platvormid vs hüperskaleerijad: milline lahendus teile sobib?

Skaleeritav tehisintellekt masinaehituses: pärandandmetest ennustava hoolduse ja praktiliselt laitmatu kvaliteedini – pilt: Xpert.Digital

Rakendamine: andmevarade kasutamine hallatud tehisintellekti platvormide abil

Aastakümnete jooksul kogunenud andmete aardelaegast strateegiliselt kasu lõigata on tehnoloogiliselt keeruline. Tohutute andmemahtude analüüsimine ja keerukate tehisintellekti mudelite treenimine nõuab märkimisväärset arvutusvõimsust ja eriteadmisi. Paljude keskmise suurusega masinaehitusettevõtete jaoks tundub see takistus ületamatu. Just siin tulevadki mängu hallatud tehisintellekti platvormid. Need pakuvad võtmed kätte pilvepõhist infrastruktuuri, mis hõlmab kogu protsessi alates andmete ettevalmistamisest kuni tehisintellekti mudeli käitamiseni, muutes tehnoloogia seeläbi kättesaadavaks, hallatavaks ja kulutõhusaks.

Mis on hallatud tehisintellekti platvorm ja kuidas MLOps töötab?

MLOps (Machine Learning Operations) on süstemaatiline lähenemisviis, mis muudab tehisintellekti mudelite arendamise professionaalseks ja automatiseerituks. Sarnaselt tarkvaraarenduse DevOpsiga loob MLOps tehisintellekti mudelitele standardiseeritud elutsükli, mis ulatub andmete ettevalmistamisest koolituse ja valideerimise kaudu kuni juurutamise ja pideva jälgimiseni tootmises. Hallatud tehisintellekti platvorm, näiteks sellised pakkujad nagu Google (Vertex AI), IBM (watsonx) või AWS (SageMaker), pakub kõiki tööriistu ja infrastruktuuri, mis on vajalikud nende MLOpsi töövoogude rakendamiseks teenusena. Oma serveriparkide ehitamise ja keeruka tarkvara haldamise asemel saavad ettevõtted juurdepääsu valmis ja skaleeritavale lahendusele.

Eelised VKEdele: Vähendab keerukust, suurendab läbipaistvust

Saksa VKEde jaoks pakuvad need platvormid otsustavaid eeliseid oma ajalooliste andmete väärtuse vallandamiseks:

Juurdepääs suure jõudlusega arvutitele

Tehisintellekti mudelite treenimine terabaitides ajalooliste andmete põhjal nõuab tohutut arvutusvõimsust. Hallatud platvormid pakuvad paindlikku juurdepääsu võimsatele GPU-klastritele tasulise kasutamise põhimõttel, välistades tohutud esialgsed investeeringud riistvarasse.

Tehisintellekti demokratiseerimine

Platvormid lihtsustavad keerulist tehnilist infrastruktuuri, võimaldades ettevõtetel keskenduda oma põhipädevusele – tootmisandmete analüüsimisele – ilma et nad peaksid palgama pilvearhitektuuri või hajusarvutuse eksperte.

Mastaapsus ja kuluefektiivsus

Kulud on läbipaistvad ja skaleeruvad vastavalt tegelikule kasutusele. Pilootprojekte saab käivitada väikese finantsriskiga ja edu korral sujuvalt laiendada täismahuliseks tootmiseks.

Reprodutseeritavus ja juhtimine

Tööstuskeskkonnas on tehisintellekti otsuste jälgitavus ülioluline. MLOps platvormid tagavad andmete, koodi ja mudelite puhta versioonimise, mis on kvaliteedi ja regulatiivse vastavuse tagamiseks hädavajalik.

Samm-sammult: pärandandmetest intelligentsete protsessideni

Tehisintellekti lahenduse rakendamine peaks järgima struktureeritud lähenemisviisi, mis algab äriprobleemist, mitte tehnoloogiast. Andmetest saab keskne ressurss.

1. Strateegia ja analüüs

Eesmärgid: Selge äriplaani väljatöötamine mõõdetava väärtuspanusega.

Põhiküsimused: millist probleemi (nt praak, seisakut) me lahendada tahame? Kuidas me edu mõõdame (KPI-d)? Millised ajaloolised andmed on asjakohased?

Tehnoloogiafookus: äriprotsesside analüüs, investeeringutasuvuse arvutamine, asjakohaste andmeallikate (nt MES, ERP, andurite andmed) tuvastamine.

2. Andmed ja infrastruktuur

Eesmärgid: Ajaloolise andmevaramu koondamine ja töötlemine.

Põhiküsimused: Kuidas saame koondada andmeid erinevatest silodest? Kuidas tagada andmete kvaliteet? Millist infrastruktuuri me vajame?

Tehnoloogiafookus: Keskse andmeplatvormi (nt andmejärv) loomine, andmete puhastamine ja ettevalmistamine, andmeallikate ühendamine hallatud tehisintellekti platvormiga.

3. Pilootprojekt ja valideerimine

Eesmärgid: Tehnilise teostatavuse ja ärilise väärtuse tõendamine piiratud ulatuses (väärtuse tõendamine).

Põhiküsimused: Kas me saame masina ajalooliste andmete abil treenida usaldusväärset ennustusmudelit? Kas me saavutame määratletud KPI-d?

Tehnoloogiafookus: esialgse tehisintellekti mudeli treenimine platvormil, toimivuse valideerimine ajalooliste ja uute andmete abil ning võimalik, et rikastamine sünteetiliste andmetega.

4. Skaleerimine ja toimimine

Eesmärgid: Valideeritud lahenduse juurutamine kogu tootmises ja jätkusuutlike toimingute loomine.

Põhiküsimused: Kuidas skaleerida lahendust ühelt masinalt sajale? Kuidas hallata ja jälgida mudeleid töö ajal? Kuidas tagada uuendused?

Tehnoloogiafookus: platvormi MLOps-i torujuhtmete ärakasutamine mudelite automaatseks ümberõppeks, jälgimiseks ja juurutamiseks suures mahus.

See lähenemisviis muudab andmete kasutamise keeruka ülesande hallatavaks projektiks ja tagab, et tehnoloogiline areng on alati tihedalt seotud ärieesmärkidega.

Majanduslik efektiivsus ja amortisatsioon: andmete aktiveerimise investeeringutasuvus

Otsus teha strateegiline investeering tehisintellekti peab põhinema kindlatel majanduslikel alustel. See ei puuduta investeerimist abstraktsesse tehnoloogiasse, vaid pigem olemasoleva, kuid seni kasutamata vara – ajaloolise andmevaramu – aktiveerimist. Analüüs näitab, et see investeering andmete kasutamisse tasub end mõistliku aja jooksul ära ja avab pikas perspektiivis uut väärtusloome potentsiaali.

Tehisintellekti rakendamise kulutegurid

Andmete aktiveerimise kogumaksumus koosneb mitmest komponendist. Hallatud tehisintellekti platvormi kasutamine väldib suuri esialgseid riistvarainvesteeringuid, kuid pidevad kulud on järgmised:

Platvormi ja infrastruktuuri kulud

Kasutuspõhised tasud pilveplatvormi, mudeli treenimise arvutusaja ja andmesalvestuse eest.

Andmehaldus

Erinevatest süsteemidest pärinevate ajalooliste andmete esialgse konsolideerimise, puhastamise ja ettevalmistamise kulud.

Personal ja asjatundlikkus

Sisemiste töötajate (valdkonnaeksperdid, andmeanalüütikud) palgad või väliste teenusepakkujate kulud, kes toetavad rakendamist ja analüüsi.

Tarkvara ja litsentsid

Spetsiaalsete analüüsi- või visualiseerimistööriistade võimalikud litsentsikulud.

Mõõdetavad edunäitajad ja KPI-d

Investeeringutasuvuse arvutamiseks tuleb kulud tasaarvestada mõõdetavate eelistega, mis tulenevad otseselt olemasolevate andmete paremast kasutamisest:

Kindlad investeeringutasuvuse mõõdikud (otseselt mõõdetavad)

Tootlikkuse paranemine: mõõdetakse seadmete üldise efektiivsuse (OEE) abil. Ajalooliste andmete analüüsimine aitab paljastada kitsaskohti ja ebatõhusust ning OEE-d märkimisväärselt suurendada.

Kvaliteedi parandamine: tagasilükkamismäära (DPMO) vähendamine. Tehisintellekti toetatud kvaliteedikontroll, mida treenitakse ajalooliste defektiandmete põhjal, võib suurendada defektide tuvastamise määra üle 97%.

Seisakuaja vähendamine: pikaajaliste andurite andmete analüüsil põhinev ennustav hooldus võib vähendada planeerimata seisakuid 30–50%.

Kulude vähendamine: otsene kokkuhoid hooldus-, kontrolli- ja energiakuludes. Siemens suutis ajaloolistel andmetel põhineva tehisintellekti abil optimeeritud tootmisplaneerimise abil vähendada tootmisaega 15% ja tootmiskulusid 12%.

Pehmed investeeringutasuvuse mõõdikud (kaudselt mõõdetavad)

Suurem paindlikkus: Võimalus klientide päringutele kiiremini reageerida, kuna protsessimuudatuste mõjusid saab ajalooliste andmete põhjal paremini simuleerida.

Teadmiste säilitamine: andmetes sisalduvad kogenud töötajate kaudsed teadmised muutuvad ettevõtte jaoks kasutatavaks ja säilivad ka pärast nende lahkumist.

Innovatsioonijõud: andmete analüüsimine võib viia täiesti uute teadmisteni teie enda toodete ja protsesside kohta ning seega käivitada uute ärimudelite väljatöötamise.

Tasuvusajad ja strateegiline väärtus

Praktilised näited näitavad, et investeering andmeanalüütikasse tasub end kiiresti ära. Uuring näitas, et 64% tehisintellekti kasutavatest tootmisettevõtetest näeb juba positiivset investeeringutasuvust. Üks tootja saavutas kvaliteedikontrolli tehisintellekti abil ühe aasta jooksul 281% investeeringutasuvuse. Sihipäraste kvaliteedikontrolli või protsesside optimeerimise projektide tasuvusaeg on sageli vaid 6–12 kuud.

Tegelik majanduslik väärtus ulatub aga kaugemale ühe projekti investeeringutasuvusest (ROI). Esialgne investeering andmeinfrastruktuuri ja analüütikasse on ettevõtteülese „oskuste tehase“ loomine. Kui andmete aaretelaegas on välja kaevandatud, ette valmistatud ja platvormi kaudu kättesaadavaks tehtud, langevad järgnevate tehisintellekti rakenduste kulud dramaatiliselt. Ennustava hoolduse jaoks ettevalmistatud andmeid saab kasutada ka protsesside optimeerimiseks. Toote A jaoks treenitud kvaliteedimudelit saab ülekandeõppe abil kiiresti toote B jaoks kohandada. Seega muutuvad andmed ja platvorm korduvkasutatavaks strateegiliseks varaks, mis võimaldab pidevat, andmepõhist innovatsiooni kogu ettevõttes. Pikaajaline investeeringutasuvus (ROI) ei ole seega lineaarne, vaid eksponentsiaalne.

Ainulaadne võimalus Saksa masinaehitusele

Saksa masina- ja tehasetehnika on otsustaval teelahkmel. Järgmist tööstusrevolutsiooni ei võideta mitte üha täpsema mehaanika, vaid andmete parema kasutamise abil. Laialt levinud oletus, et tööstus kannatab andmete puuduse all, on ekslik. Vastupidi on tõsi: tänu aastakümnete pikkusele inseneritöö tipptasemele ja järjepidevale digitaliseerimisele Tööstus 4.0 raames on Saksa masinaehitusel hindamatute andmete aaretelaegas.

See aruanne on näidanud, et tulevase konkurentsivõime võti peitub selle olemasoleva ressursi aktiveerimises. Ajaloolised tootmisandmed sisaldavad iga protsessi ja iga masina ainulaadset DNA-d. See on ideaalne alus tehisintellekti mudelite koolitamiseks, mis juhatavad sisse uue ajastu efektiivsuse, kvaliteedi ja paindlikkuse vallas. Väljakutse ei ole andmete genereerimine, vaid andmete kasutamine.

Selle reaalse andmestiku strateegiline täiustamine haruldaste sündmuste puhul sünteetiliste andmetega sihipärase rikastamise kaudu ja ülekandeõppe kasutamine tehisintellekti lahenduste tõhusaks skaleerimiseks on edu metodoloogilised võtmed. Need võimaldavad selle andmevaramu täit väärtust täielikult ära kasutada ja arendada töökindlaid ja praktilisi tehisintellekti rakendusi.

Rakendused – alates masinate seisakuaja drastilisest vähendamisest kuni praktiliselt veavaba kvaliteedikontrolli ja paindliku „partii suurusega 1“ tootmiseni – ei ole enam tulevikuvisioonid. Need pakuvad konkreetseid, mõõdetavaid väärtusi lühikese tasuvusajaga.

Suurim takistus pole enam tehnoloogiline, vaid strateegiline. Andmeanalüüsi keerukus ja vajalik arvutusvõimsus näivad olevat takistuseks paljudele keskmise suurusega ettevõtetele. Hallatud tehisintellekti platvormid lahendavad selle probleemi. Need demokratiseerivad juurdepääsu tipptasemel tehisintellekti taristule, muudavad kulud läbipaistvaks ja skaleeritavaks ning pakuvad professionaalset raamistikku jätkusuutlike konkurentsieeliste loomiseks ajalooliste andmete põhjal.

Selle ainulaadse andmerikkuse ja sellele tänapäevaste platvormide kaudu ligipääsetavuse kombinatsioon pakub ainulaadset võimalust. See pakub Saksa masinaehitusele pragmaatilise ja majanduslikult elujõulise tee oma olemasolevate tugevuste – suurepärase valdkonnaalase teadmise ja kvaliteetsete masinandmete – ülekandmiseks uude tehisintellekti ajastusse. On aeg suunata tähelepanu andmete tajutavast nappusest eemale ja keskenduda olemasolevale rikkusele. Need, kes hakkavad oma andmevarasid süstemaatiliselt kasutama, mitte ainult ei kindlusta oma positsiooni globaalse tehnoloogialiidrina, vaid mängivad ka võtmerolli tööstustootmise tuleviku kujundamisel.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ AI strateegia loomine või ümberpaigutamine

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus