Агентический искусственный интеллект:переход Индустрии 4.0 к новой эре умного производства

Agentic AI добавляет новый уровень в Индустрию 4.0, помогая производителям автоматизировать аналитику, управлять доступом к данным и масштабировать процесс принятия решений.

Автор:Шаан Мистри, вице-президент по консалтингу в области решений, Savant Labs

В стремлении к Индустрии 4.0 производители вкладывают бюджет, время и команды во внедрение интеллектуальных систем на базе искусственного интеллекта. Эта структура по-новому определила, как могут работать фабрики, — соединив машины, датчики и системы в интеллектуальную производственную сеть. Но теперь появляется новый уровень:агентный ИИ — системы, которые не только автоматизируют, но и рассуждают, принимают решения и координируют действия по всей цепочке создания стоимости.  Согласно последним отчетам Deloitte, 78 % бизнес-лидеров планируют выделить не менее 20 % своего бюджета на интеллектуальные производственные инициативы, в том числе на агентные платформы искусственного интеллекта, обеспечивающие оркестрацию данных.

Традиционные аналитические рабочие процессы создают три основные проблемы на производстве:

<сильный>1. Ловушка хранилища данных: Производственные данные находятся повсюду:в системах SCADA, ПЛК, отдельных логистических приложениях и облачных финансовых панелях. Аналитики тратят до 80% своего времени, просто соединяя эти разрозненные источники и очищая неструктурированные данные для дальнейшего использования. Это серьезно ограничивает возможность получить единое и целостное представление о производительности.

<сильный>2. Узкое место в сфере ИТ: Когда операционному менеджеру нужен индивидуальный отчет об использовании оборудования или анализ отклонений для новой линейки продуктов, ему часто приходится отправлять формальный запрос в центральную ИТ-команду или команду по разработке данных. Этот процесс может занять дни или недели, заставляя менеджера принимать важные решения, основанные на интуиции или устаревших данных, что приводит к увеличению затрат, неточным запасам, проблемам с прогнозированием и неожиданным простоям.

<сильный>3. Риск управления: Чтобы обойти узкие места ИТ, команды в значительной степени полагаются на общие электронные таблицы, создавая «цифровые сорняки» и неуправляемые копии данных. Хотя быстрые исправления и достигаются, это создает серьезный риск нарушения требований, делает невозможным аудит рабочих процессов и порождает множество «версий истины», что приводит к противоречивым решениям в разных отделах.

Сила автоматизации аналитики

Современные агенты искусственного интеллекта и платформы автоматизации аналитики специально созданы для решения этих промышленных задач, предлагая агентный искусственный интеллект и интерфейс без кода.

1. Демократизация доступа к данным с помощью контроля

Переход к агентам искусственного интеллекта для создания и оркестрации рабочих процессов является крупнейшим фактором оптимизации и автоматизации аналитики. Это позволяет операционному аналитику (человеку, наиболее близкому к проблеме) и агентам ИИ «работать за них», выполнять ключевые функции, подключаться к множеству электронных таблиц, CSV-файлов и других наборов данных, извлекать, принимать, анализировать и очищать данные, а затем, разумно и действенно, выстраивать сложные рабочие процессы за считанные минуты, а не месяцы.

• Быстрый анализ первопричин (пример): Аналитик может использовать агент ИИ для мгновенного объединения данных датчиков в реальном времени с историческими записями технического обслуживания, чтобы определить точные условия, которые привели к сбою машины, при этом агент ИИ автоматически генерирует предупреждение в режиме реального времени.
• Быстрое моделирование цепочки поставок (пример): С помощью ряда интегрированных агентов искусственного интеллекта менеджер цепочки поставок может связывать цены на сырье, данные о логистике доставки и производственные графики, а также моделировать влияние задержки на прибыльность, не дожидаясь, пока инженер по обработке данных напишет специальные SQL-запросы.  Агенты ИИ могут подключаться, извлекать, анализировать и выводить данные в целевые источники без единой строчки кода.

2. Агентический искусственный интеллект для неструктурированных данных

Значительная часть критически важных производственных данных, таких как контракты, заметки инженеров и журналы технического обслуживания, не структурирована. Традиционная технология оптического распознавания символов (OCR) может извлекать данные из этих материалов, но в сочетании с агентскими возможностями команды теперь могут преобразовать данные в полезную информацию.

Эти агенты ИИ могут:

• Извлечение и структура: Автоматически читайте сотни отчетов о проверке качества в произвольном формате (в формате PDF, по электронной почте) и стандартизируйте основные результаты в четкую структурированную таблицу для анализа.
• Упростите сложные формулы: Вместо того, чтобы вручную писать сложные формулы для расчета таких показателей, как оценки рисков цепочки поставок, аналитик может просто описать желаемый результат на простом английском языке, а ИИ создаст необходимый управляемый рабочий процесс.

3. Централизованный контроль и управление

В отличие от фрагментированных электронных таблиц, платформа автоматизации ИИ обеспечивает управление корпоративного уровня с помощью единого представления. Рабочие процессы создаются один раз, их можно мгновенно проверить, а контроль доступа осуществляется централизованно ИТ-специалистами. Это дает бизнесу свободу для инноваций, одновременно предоставляя ИТ-отделу контроль и гарантию соответствия требованиям, которые необходимы предприятию.

Окупаемость инвестиций:от дорогостоящего наследия к стратегической автоматизации

Для лидеров производства переход к автоматизации аналитики больше не является вопросом «если», а когда. Компании, внедряющие эту сбалансированную модель автоматизации и управления, получают измеримую рентабельность инвестиций:

• Снижение затрат: Несколько производственных и логистических компаний из списка Fortune 500 сообщили о ежегодной экономии затрат более чем на 1 миллион долларов за счет отказа от дорогостоящих устаревших лицензий на аналитику с большим количеством серверов и сокращения зависимости от специализированных дорогостоящих инженеров по обработке данных.
• Рабочая скорость: Организации сокращают усилия по созданию сложных рабочих процессов, а это означает, что команды тратят меньше времени на подготовку данных и больше времени на такие действия, как определение повышения эффективности или прогнозирование спроса.
• Снижение рисков: Автоматизируя процессы финансовой отчетности и аудита, которые ранее выполнялись в электронных таблицах, организации получают доступ к показателям соответствия в режиме реального времени, что значительно снижает риск финансовых или операционных ошибок.

Следующий этап Индустрии 4.0 зависит от равновесия и способности использовать ценные данные в состоянии баланса. Благодаря автоматизации аналитики с помощью искусственного интеллекта этот баланс достижим:свобода действовать быстро, управление, позволяющее соблюдать требования, и понимание, позволяющее оставаться впереди.

Об авторе:
Шаан Мистри — вице-президент отдела консалтинга решений в Savant Labs, где он помогает организациям модернизировать свои финансовые и налоговые рабочие процессы посредством автоматизации аналитики на основе искусственного интеллекта. Шаан, называющий себя «наркоманом аналитики», – оратор мирового уровня и идейный лидер, стремящийся к демократизации данных и отказу от рутинной работы в традиционной отчетности.