Atsižvelgiant į visą „Hype“ apie generatyvų dirbtinį intelektą (AI) pramonėje, atrodo, kad beveik kiekvieną dieną pasirodo naujas „Buzzword“. Koks yra naujausias „Buzzword“? Sąvoka „pramoninis AI agentas“, dar žinomas kaip pramoninis AI agentas, pramoniniame pasaulyje beveik neturi standartinio apibrėžimo, tačiau apibrėžimas yra artimas: pramoninis AI agentas yra lankstus ir galingas programinės įrangos subjektas, galintis protingai atstovauti ir valdyti pramonės organizacijos funkcijas ir galimybes. Paprasčiau tariant, mokydamiesi tinkamų duomenų ir tinkamo AI modelio, pramoniniai AI agentai gali atlikti konkrečias užduotis panašiu būdu.
Operacinis pilotas, apie kurį visi kalba, arba „ChatBot“, kurį naudojate bandant iš naujo užsisakyti skrydį, yra įvairių tipų AI agentų pavyzdžiai. Jie yra skirti automatizuoti arba supaprastinti konkrečias ar ribotas darbo eigas, siekiant pagerinti vartotojo produktyvumą. Tačiau šiandienos intelektualios platformos, naudojančios ribotą iš anksto užprogramuotą logiką, nėra palyginamos su būsimais agentais, pagrįstais generatyvine AI.
Jei imsimės įkvėpimo iš filmų, atrodo
Kodėl AI agentas yra svarbus dabar?
Dešimtmečius pramoninių sprendimų teikėjai bandė naudoti duomenis ir AI, kad optimizuotų gamybą, sumažintų sutrikimų riziką, supaprastintų gamybos ir priėmimo į kasdienius sprendimus. Bet, deja, iki šiol poveikis augalų grindų operacijoms buvo mažesnis nei patenkinamas.
Tai, kaip vartotojai sąveikauja su skaitmeniškai patobulintais pramonės procesais, nėra intuityvu, todėl sunku iš tikrųjų pagerinti pagrindinius darbo eigas ir pasiekti produktyvumo padidėjimą. Technologijos, kurios žymiai nepagerina darbo eigos, nebus plačiai pritaikytos.
Skrendant, jei „Iron Man“ negali kalbėti su Jarvisu ir jis turi rankiniu būdu ieškoti informacijos, naudodamas tikslią terminiją, kenčia jo darbo eiga (ir misijos rezultatas). Lauke operatoriaus darbo eiga yra tiksli ir subrendusi. Informacija turi būti patikima ir akimirksniu prieinama, naudojant nešiojamus įrenginius ir paprastas komandas, o ne pasikliauti SQL kodo eilutėmis.
Generacinė AI suteikia geresnę sudėtingų duomenų sąsają (kai pastatyta ir pasiekiama tinkamomis sąlygomis). Nors operatoriai gali nesugebėti užduoti savo AI tokio pat klausimų, kaip „Iron Man“, jų atsakymo sąsaja tampa vis žmogiška ir intuityvesnė nei bet kada anksčiau, o tai leidžia ją įtraukti į darbo eigą.
Kaip „Iron Man“ sukūrė Jarviso asistentą? Nors mes tikrai nežinome, mes galime rizikuoti išsilavinusiu spėjimu:
● Jis pradėjo nuo paprastos prieigos prie sudėtingų duomenų. Nesvarbu, ar bandote patobulinti veiklos prietaisų skydelius, ar pristatyti pramoninius AI agentus, abu pradėkite nuo pramoninės duomenų bazės, kuri naudoja AI kontekstiniam kultūrai informuoti mastą.
● Galbūt jis panaudojo žinių grafiką, kad kontekstualizuotų visus duomenis. Pramonėje didelių kalbų modeliai (LLMS) remiasi duomenimis, kurie grąžina didesnio tikslo išėjimus kontekste, nes AI agentai gali būti mokomi mažesnių duomenų rinkinių, remiantis jų aiškiais tikslais.
● Jis įvaldė modelio ir AI agento koordinaciją. Pramoniniai modeliai turi daug komponentų, o tinkamai koordinuoti specializuotus modelius ar partnerių modelius yra labai svarbūs norint sėkmingai įgyvendinti projekto programą.
Šios trys dalys yra labai svarbios norint tinkamai pristatyti pramoninį AI agentą, kuriuo galite pasitikėti.
Skirtumas tarp AI agento ir didelio modelio
Kaip svarbi AIGC dalis, AI agentas ir didelis modelis atlieka skirtingas funkcijas ir poveikį. Taigi, koks skirtumas?
PG agentas yra intelektualus subjektas, galintis suvokti aplinką, priimti sprendimus ir atlikti veiksmus. Jis pasižymi autonomijos, interaktyvumo, reaktyvumo ir iniciatyvos savybėmis ir gali atlikti svarbų vaidmenį įvairiuose praktiniuose veikimo ir kontrolės scenarijuose. Pagrindinės AI agento funkcijos apima, bet tuo neapsiriboja, aplinkos suvokimą, samprotavimus, mokymąsi ir adaptaciją ir gali būti taikomos įvairiais scenarijais.
Dideli modeliai yra mašinų mokymosi modeliai su didelio masto parametrais ir sudėtingomis skaičiavimo struktūromis. Šie modeliai yra mokomi naudojant didelius duomenų kiekius ir skaičiavimo išteklius, siekiant pagerinti jų apibendrinimą ir tikslumą. Didelis modelis yra plačiai naudojamas natūralios kalbos apdorojimui, vaizdo atpažinimui, kalbos atpažinimui ir kitoms sritims, ir jis pasiekė puikių rezultatų.
Skirtumas tarp AI agento ir didelio modelio
1. Plėtros ir mokymo etapas
PG agento vystymasis daugiau dėmesio skiria agento ir aplinkos sąveikos logikai ir kaip mokytis bei pritaikyti atsižvelgiant į aplinkosaugos atsiliepimus. Didelių modelių mokymas sutelktas į gilų mokymąsi naudojant didelio masto duomenų rinkinius, todėl kūrimo ir mokymo išlaidos yra didelės.
2. Taikymo scenarijai
PG agento taikymo scenarijai paprastai yra glaudžiai susiję su konkrečiomis užduotimis ar aplinka ir gali pasiekti veiksmingą sąveiką su aplinka, tinkama įvairiems praktiniams veikimo ir kontrolės scenarijams. Dėl didelės žinių bazės ir apdorojimo galios, dideli modeliai turi platesnį taikymo scenarijus.
3. Bendraukite su išoriniu pasauliu
Didelio modelio ir žmogaus sąveika yra pagrįsta vartotojo įvestu tekstu ir tuo, ar teksto įvestis yra aiški, ar ne, turės įtakos didelio modelio atsakymo poveikiui; AI agentų darbui reikia tik tikslą, ir jie gali galvoti ir savarankiškai elgtis pagal tikslą.
4. Išsamus spektaklis
PG agentą sudaro trys procesai: suvokimas, sprendimų priėmimas ir vykdymas, sudarantis uždaro ciklo grįžtamojo ryšio sistemą. Dideli modeliai yra atviros prognozės ar generavimo modeliai ir neturi visos uždaros ciklo intelektualios architektūros.
Pagrindinis AI agentų komponentas gamyboje
Įvestis: Šis komponentas užfiksuoja ir apdoroja įvairius jutiklių, mašinų ir operatorių įvestis, įskaitant įvairių formatų duomenis, tokius kaip jutiklių rodmenys, veikimo žurnalai ir gamybos metrika. Šie įėjimai vadovauja AI agentų veiksmams ir sprendimams, suteikiantiems realiojo laiko įžvalgos apie gamybos procesą.
Smegenys: smegenys yra labai svarbios kognityvinei funkcijai atliekant gamybos operacijas ir jose yra keli moduliai:
Analizė: Apibrėžkite AI agentų vaidmenis ir funkcijas gamybos aplinkoje, nurodykite užduotis ir tikslus.
Atmintis: saugo istorinius duomenis ir ankstesnę sąveiką, leidžiančią AI agentams mokytis iš ankstesnių gamybos ciklų ir veiklos scenarijų.
Žinios: pateikiama konkrečios srities informacija, įskaitant gamybos protokolus, kokybės standartus ir įrangos specifikacijas, kurios yra būtinos planuojant ir priimant sprendimus.
Planavimas: Nustatykite optimalų gamybos planavimą, išteklių paskirstymą ir darbo eigos optimizavimą, pagrįstą dabartiniu paklausa, atsargų lygiu ir veiklos apribojimais.
Veiksmas: Šis komponentas atlieka plano veiksmus, naudodamas smegenų modulius, kad automatizuotų ir optimizuotų gamybos procesą. Suskirstydami sudėtingas užduotis į veiksmingus veiksmus, AI agentai užtikrina efektyvias gamybos operacijas, prireikus naudodamiesi specializuotais įrankiais ir įranga.
Gamybos metu AI agentai vaidina pagrindinį vaidmenį gerinant veiklos efektyvumą, sumažindami prastovą ir optimizuodami gamybos rezultatus naudojant intelektualią duomenų analizę ir sprendimų priėmimo galimybes.
Pagrindinė pramoninio AI agento funkcija ir vaidmuo
Duomenų rinkimas ir analizė: AI agentai yra įgudę rinkti, valyti ir integruoti duomenis iš įvairių šaltinių, tokių kaip gamybos sistemos, IoT jutikliai, tiekimo grandinės duomenų bazės ir kokybės kontrolės metrika. Jie veikia kaip duomenų tvarkytojai ir vyresnieji analitikai, teikdami prognozavimo ir strategines įžvalgas, kurios yra labai svarbios priimant operatyvinius sprendimus.
Proceso automatizavimas ir optimizavimas: AI gamybos agentai peržengia įprastų užduočių, tokių kaip atsargų valdymas ir gamybos planavimas, automatizavimas; Jie taip pat optimizuoja šiuos procesus valdydami išimtis, klaidas ir išimtis. Nuolat mokydamiesi ir pritaikydami, šie AI agentai puikiai tinka automatizuoti sudėtingus gamybos procesus, tokius kaip numatoma priežiūra, kokybės kontrolė ir tiekimo grandinės valdymas.
Sprendimas ir vykdymas: AI agentai veikia kaip patyrę sprendimų priėmėjai gamybos metu, tvarkydami pagrindinius sprendimus, susijusius su gamybos planavimu, išteklių paskirstymu, įrangos priežiūra ir kokybės užtikrinimu. Šie sprendimai grindžiami galingais duomenimis pagrįstais modeliais, kurie užtikrina efektyvumą ir sumažina riziką. PG agentai taip pat gali skaidriai paaiškinti savo sprendimus, taip skatindami atskaitomybę ir pasitikėjimą gamybos operacijomis.
Bendradarbiavimas ir komunikacija: AI agentas palengvina sklandų bendravimą ir įvairių gamybos organizacijos skyrių bendravimą ir bendradarbiavimą ir su išoriniais partneriais. Kaip centralizuotos sąveikos platformos, jos sustiprina visos gamybos ekosistemos kolektyvinį intelektą, užtikrindami nuoseklumą ir pagrįstą sprendimų priėmimą. Pokalbio AI agentai sustiprina vidinę komunikaciją, palengvindami veiksmingą keitimąsi informacija ir įžvalgos tarp komandų, siekiant pagerinti veiklos efektyvumą ir reagavimą.
PG agentai vaidina pagrindinį vaidmenį keičiant gamybos operacijas ir paruošdami organizacijas efektyviai spręsti dabartinius iššūkius ir ateities galimybes, automatizuodami sudėtingus gamybos procesus, gerindami sprendimų priėmimą ir palengvindami komandų ir partnerių bendradarbiavimą.
Kaip sukurti AI agentą gamybai?
Gamyboje pritaikytų AI agentų kūrimas apima struktūrizuotą požiūrį, kuris prasideda nuo aiškių tikslų ir baigiasi nuolatiniu optimizavimu. Tai yra išsamus AI agentų kūrimo vadovas, skirtas atlikti pasirinktines užduotis ir skatinti gamybos verslo augimą.
Nustatykite savo tikslus: Prieš pradėdami plėtrą, labai svarbu apibrėžti jūsų lūkesčius AI agentui. Nustatykite, ar AI agentas valdys gamybos planavimą, automatizuotų kokybės kontrolę, tvarkytų numatomą priežiūrą ar optimizuos tiekimo grandinės procesus. Suprantate savo specifinius poreikius, padėsite kurti AI agentus. Jei jums reikia daugiau paaiškinimo, apsvarstykite galimybę konsultuotis su AI ekspertu dėl aiškumo ir nurodymų.
Pasirinktos programavimo kalba: „Python“ išlieka svarbiausias AI kūrimo pasirinkimas dėl savo paprastumo, lankstumo ir turtingos bibliotekų ir rėmų, kuriuos ji palaiko, ekosistema. Dėl jo skaitomumo ir platus programų spektras yra idealus plėtojant AI agentus gamyboje, kur dažni sudėtingi algoritmai. Jei naudojate specialią sistemą, šios sistemos paprastai suteikia jų kūrimo aplinką ir gali palaikyti kelias programavimo kalbas.
Duomenų rinkimas mokymui: AI agentų efektyvumas gamyboje daugiausia priklauso nuo mokymo naudojamų duomenų kokybės. Įsitikinkite, kad jūsų duomenys yra aukštos kokybės, nešališki ir švarūs. Tai gali apimti gamybos duomenis, įrangos žurnalus, kokybės kontrolės metriką ir tiekimo grandinės informaciją.
Dizaino pagrindinė architektūra: AI agentų architektūra turėtų būti keičiama, modulinė ir veikiama. Jis taip pat turėtų būti suprojektuotas taip, kad jį būtų galima lengvai atnaujinti ir suderinti su kitomis sistemomis ir technologijomis. Tai labai svarbu gamyboje, kai sistemos turi sklandžiai sąveikauti su gamybos linijomis, tiekimo grandinės platformomis ir kokybės valdymo sistemomis. Specializuotos sistemos paprastai teikia iš anksto nustatytas architektūras ar šablonus, pritaikytus gamybos programoms. Tačiau gali tekti pritaikyti architektūrą, kad atitiktumėte savo reikalavimus.
Pradėti modelio mokymą: Modelio mokymas apima aplinkos nustatymą, IT duomenų tiekimą ir pakartotinį jo sprendimų priėmimo galimybių gerinimą. Priklausomai nuo jūsų konkretaus naudojimo atvejo, naudokite tokius būdus kaip sustiprinimas ar prižiūrimas mokymasis. „Crewai“ ir „Autogen Studio“ gali pateikti specializuotus įrankius ir aplinką, skirtą mokyti AI modelius, naudojant šiuos metodus. Modeliai yra nuolat patvirtinti ir patobulinami siekiant užtikrinti, kad jie atitiktų reikiamą tikslumo ir efektyvumo standartus.
Testavimas: reikia atlikti išsamų bandymą, kad AI agentas tinkamai veiktų visose numatomose operacijose be klaidų ar nuokrypių. Tai apima našumo, saugumo ir vartotojo priėmimo testavimą, siekiant užtikrinti, kad AI agentas atitiktų technines specifikacijas ir vartotojo lūkesčius.
Stebėjimas ir optimizavimas: Po diegimo AI agento veikimas yra nuolat stebimas siekiant užtikrinti, kad jis prisitaikytų prie naujų duomenų ir keičiasi gamybos sąlygomis. Reguliariai atnaujinkite sistemą, kad pagerintumėte jos funkcionalumą ir išplėstumėte savo galimybes augant jūsų verslui. Šis žingsnis yra labai svarbus norint išlaikyti AI agentus aktualius ir efektyvius dinaminėje gamybos aplinkoje.
Atlikdami šiuos veiksmus, galite sukurti galingą AI agentą, kuris gali ne tik automatizuoti užduotis, bet ir suteikti strateginį pranašumą labai konkurencingoje gamybos erdvėje. Tokie AI agentai gali paversti duomenis įgyvendinamomis įžvalgomis, pagerinti veiklos efektyvumą ir užtikrinti stiprią kokybės kontrolę, galiausiai skatinti augimą ir gamybos operacijų efektyvumą.