600007 г. Владимир, ул. 16 лет Октября, д. 68А, литер "Ф", этаж 2, помещение 12
+7 (4922) 53-10-31
info@skb-proton.ru

Создание бизнес-обоснования для искусственного интеллекта

Технологии силовой преобразовательной техники

В среду, 5 декабря, около 100 профессионалов собрались в Мальме, чтобы принять участие в конференции Omron, посвященной использованию искусственного интеллекта в обрабатывающей промышленности.

Конференция подчеркнула тот факт, что технологии готовы и доступны — это просто бизнес-кейсы, которые ждут своих последних штрихов.

Что, если бы можно было разработать модель машинного обучения, способную предсказать, что критический элемент вашего производственного оборудования может выйти из строя непосредственно перед Рождеством, что позволило бы заказать запасные части задолго до праздничного периода?

Или, что, если бы у вас был доступ к промышленному контроллеру со встроенным искусственным интеллектом, который использует распознавание образов для прогнозирования необоснованного отклонения на вашей линии розлива, которое вы в противном случае никогда бы не обнаружили?

Эти примеры могут показаться выдачей желаемого за действительное, но на самом деле они представляют собой два приложения для искусственного интеллекта на заводе, представленные примерно 100 профессионалам на конференции Omron по искусственному интеллекту в обрабатывающей промышленности, состоявшейся 5 декабря в Мальме.

Искусственный интеллект или ИИ — это исследовательская дисциплина, которой уже несколько десятилетий. Благодаря экспоненциальному технологическому развитию и все большему вниманию к данным, это также становится одной из наиболее перспективных технологий четвертой промышленной революции.

Для широкой публики искусственный интеллект, вероятно, наиболее сильно ассоциируется с самоуправляемыми автомобилями и компьютерными шахматами, но конференция Omron ясно дала понять, что искусственный интеллект и связанные с ним термины, такие как “машинное обучение” и “расширенный анализ данных”, также находят свое применение в обрабатывающей промышленности.

Например, мировой производитель шарикоподшипников SKF признан пионером в области искусственного интеллекта в отрасли и в настоящее время стандартизирует производственные данные на всех своих заводах, чтобы лучше использовать возможности, предоставляемые сбором и анализом данных. Один из первых проектов SKF в области искусственного интеллекта включал разработку модели машинного обучения, которая может определять разницу между следами ожогов и масляными пятнами на шарикоподшипниках, помогая производителю улучшить качество своей продукции.

Компания Novo Nordisk также начала делать первые шаги в области искусственного интеллекта, и в настоящее время ведется работа над ее первой моделью, которая использует различные параметры для информирования оператора на конкретной производственной линии о том, сколько реально может быть произведено в этот конкретный день.

Итак, решения, безусловно, доступны. Доказывая это, Omron только что запустила новый контроллер со встроенным искусственным интеллектом — первым в своем роде в мире. Однако различные презентации на конференции также показали, что для производственной компании важно начать свой путь в области искусственного интеллекта с вопроса о том, зачем им это нужно.

“Вам нужно бизнес-обоснование для искусственного интеллекта”, — таков был ключевой посыл презентации Каспера Мальте Ларсена, главного технологического архитектора глобального ИТ-департамента Novo Nordisk.

“Фундаментальный вопрос, который вам нужно задать себе: какая информация может значительно улучшить мои процессы?” — добавил Финн Хуннече, основатель Emendo, компании, предлагающей различные решения, включая систему сбора данных Blackbird.

Как и в случае со многими другими раздутыми концепциями, искусственный интеллект окружен определенной долей таинственности. Что такое искусственный интеллект на самом деле? Когда машина становится разумной? И в чем разница между продвинутым анализом данных и искусственным интеллектом?

По словам эксперта по искусственному интеллекту Томаса Терни, одного из основных докладчиков конференции, все эти вопросы являются в первую очередь академическими различиями, важность которых будет постепенно снижаться по мере разработки более совершенных решений в области искусственного интеллекта для отрасли.

“Мы не говорим об интеллектуальных автомобилях — мы говорим о самоуправляемых автомобилях. И мы также говорим не об интеллектуальном фильтре электронной почты, а о спам-фильтре. Как только что-то работает, мы перестаем называть это искусственным интеллектом”.

Томас Терни— который имеет докторскую степень в области искусственного интеллекта и является автором первой книги на датском языке об этой области, считает, что нам нужно сосредоточиться на возможностях, которые ИИ предлагает для обрабатывающей промышленности. “Люди действительно плохо разбираются в цифрах. Вот почему мы всегда предпочитаем визуализировать концепции. То, о чем мы говорим, — это перспективная технология, которая действительно хороша в расшифровке наборов данных и чисел, но мы тратим слишком много времени на обсуждение того, является ли это искусственным интеллектом или нет ”.