Эксперты разрушают барьеры ИИ

Почему все больше производителей в США не используют интеллектуальные производственные технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, для сокращения отходов, обеспечения профилактического обслуживания и улучшения своих систем автоматизации?

Этот вопрос был в центре внимания круглого стола «Роль ИИ в производстве», спонсируемого CESMII, Институтом умного производства. Участники дискуссии представляли Procter &Gamble, Raytheon Space and Airborne Systems, Microsoft, UCLA и CESMII.

Участники дискуссии говорили о преодолении препятствий, таких как «пилотное чистилище», программное обеспечение, зависящее от платформы, специалисты по данным, не имеющие знаний в области производства, и «анархия» данных.

«Вокруг этого пространства все еще много ажиотажа, что не редкость, когда у вас есть потенциал разрушить всю отрасль», — сказал генеральный директор CESMII Джон Дайк, модератор круглого стола. «Но от этого еще важнее понимать разницу между тем, что по-прежнему вдохновляет, и тем, что практически достижимо».

Что возвращает нас к вопросу о том, что сдерживает производителей от более широкого внедрения ИИ?

Многие компании сообщают, что пытались внедрить ИИ в свои предприятия, но застряли в «пилотном чистилище», не имея возможности масштабировать небольшой успешный проект.

Даже компания из списка Fortune 500, такая как Procter &Gamble, признает наличие проблем. Еще на раннем этапе внедрения ИИ компании удалось развернуть некоторые алгоритмы машинного обучения. Но P&G зашла в тупик, масштабируя их.

«Вы понимаете, у меня нет инфраструктуры, которая могла бы выводить данные так, как я хочу», — сказал Джефф Кент, руководитель интеллектуальных платформ P&G. «У меня нет платформы, которая хорошо контекстуализируется, и у меня нет места, где алгоритм может быть очень легко разработан экспертами, не занимающимися наукой о данных. Итак, мы находимся на том этапе, когда у нас есть [несколько] успешных пилотных проектов, но они как бы остаются в контексте тех, кто их разработал.

«Я думаю, что мы выходим из экспериментального чистилища, — добавил он, — но мы собираемся поддерживать масштабируемое внедрение и реализовать все обещания Индустрии 4.0 только тогда, когда все это объединится в полноценный рабочий процесс и полный набор приложений, в которых могут участвовать P&G, наши поставщики и OEM-производители».

Келли Доддс, директор по передовым производственным технологиям в Raytheon, сказала, что военный подрядчик успешно интегрировал ИИ в роботизированные приложения с помощью машинного зрения.

«Способность машинного зрения каждый раз улавливать то, что вы хотите, и улучшать себя — это важное достижение», — сказала она.

По словам Доддса, чтобы помочь решить проблему внедрения ИИ, Raytheon продвигает образовательные программы по науке о данных в производственном контексте.

«Нам нужны специалисты по данным, которые разбираются в предметной области», — сказал он. «Поэтому очень важно расширять поток людей, которые имеют такой контекст».

Говоря о специалистах по данным, Джонатан Уайз, вице-президент CESMII по технологиям, является разработчиком программного обеспечения, который считает, что его коллеги-программисты должны начинать свои проекты с учетом гибкости развертывания.

«У нас есть сотрудники, которые последние пару десятилетий разрабатывали интеллектуальные функции для ПЛК, но эти поставщики платформ не встроили уровень аппаратной абстракции (HAL) между кодом и ПЛК», — сказал он. "Напротив, в области ИТ-программного обеспечения последние несколько лет мы создавали наше программное обеспечение... из компонентов, которые слабо связаны с определенной архитектурой и связаны четко определенными интерфейсами".

По словам Уайза, противоядием от программного обеспечения, зависящего от платформы, является создание алгоритмов, которые не зависят от платформы и построены с использованием общих информационных интерфейсов.

Кроме того, по его словам, сами данные должны быть в стандартизированном формате.

Джим Дэвис, вице-проректор по информационным технологиям в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе, сказал:«Способы сделать это… это подумать о том, как вы обмениваетесь данными, делитесь ими, объединяете их, объединяете их, работаете с ними коллективно. Итак, существует общеотраслевая стратегия».

В связи с тем, что пандемия и изменение климата нарушают цепочки поставок, сокращение отходов и эффективное использование ресурсов могут стать одним из важнейших преимуществ внедрения ИИ, – сказал Валид Али, эксперт Microsoft по ИИ в производстве.

«Поскольку на промышленные процессы приходится почти половина потребления энергии нашим человечеством и одна пятая глобальных выбросов парниковых газов, это этично, а также правильное деловое решение с некоторыми экономиками, побуждающими нас сотрудничать в закрытых - циклы ресурсов и жизненный цикл продуктов, от производства до потребления», — сказал он.

«Это время беспрецедентных возможностей, которые позволяют нам поступать правильно с технологической точки зрения с искусственным интеллектом и умным производством, а также с возможностями устойчивого развития в окружающей среде, в которой мы живем».