С целия свръх около генеративния изкуствен интелект (AI) в индустрията изглежда като почти всеки ден се появява нова модна дума. Коя е най -новата дума? Терминът "индустриален агент на ИИ", известен също като индустриален АИ агент, почти няма стандартно определение в индустриалния свят, но дефиницията е близка: индустриален агент на ИИ е гъвкав и мощен софтуерен образувание, способно да представи и управлява функциите и възможностите на индустриална организация. Просто казано, когато са обучени с правилните данни и правилния AI модел, индустриалните AI агенти могат да изпълняват специфични задачи по човешки начин.
Работният пилот, за който всички говорят или чатботът, който използвате, когато се опитвате да резервирате полет, са примери за различни видове агенти на AI. Те са проектирани да автоматизират или оптимизират специфични или ограничени работни потоци, за да подобрят производителността на потребителите. Въпреки това, днешните интелигентни платформи, които използват ограничена предварително програмирана логика, не са сравними с бъдещите агенти, базирани на генеративен AI.
Ако вземем вдъхновение от филмите, изглежда, че AI се приближава и по-близо до интелигентния асистент на Iron Man, супер мощен виртуален агент, който комуникира чрез гласови команди, за да помогне на Iron Man да направи всичко възможно
Защо AI агентът е важен сега?
От десетилетия доставчиците на индустриални решения се опитват да използват данни и AI за оптимизиране на производството, минимизиране на риска от прекъсване, оптимизиране на производството и вземане на по-интелигентни ежедневни решения. Но за съжаление, досега въздействието върху операциите на растенията е по -малко от задоволително.
Начинът, по който потребителите взаимодействат с цифрово подобрени индустриални процеси, не е интуитивен, което прави предизвикателство действително да се подобрят ключовите работни процеси и да се постигне печалба на производителността. Технологиите, които не подобряват значително работните процеси, няма да бъдат широко възприети.
Докато е в полет, ако Iron Man не може да говори с Джарвис и той трябва ръчно да търси информация, използвайки точна терминология, неговият работен процес (и резултатът от мисията) страда. В полето работният процес на оператора е прецизен и зрял. Информацията трябва да бъде надеждна и незабавно достъпна, използвайки ръчни устройства и прости команди, вместо да се разчита на редове от SQL код.
Генеративният AI предоставя по -добър интерфейс на сложни данни (когато е изграден и достъп до правилните условия). Въпреки че операторите може да не могат да задават своя AI същата гама от въпроси като Iron Man, техният отговор на отговорите става все по -човешки и интуитивен от всякога, което позволява да бъде включен в работния процес.
Как Iron Man изгради помощникът на Jarvis? Въпреки че не знаем със сигурност, можем да се впуснем в образователно предположение:
● Той започна с прост достъп до сложни данни. Независимо дали се опитвате да подобрите оперативните табла за управление или да въведете индустриални AI агенти, и двете започват с индустриална база данни, която използва AI за контекстуално информиране на културата в мащаб.
● Той може да е използвал графика на знанието, за да контекстуализира всички данни. В индустрията големи езикови модели (LLMS) разчитат на данни, които връщат по-високи прецизни резултати в контекста, тъй като AI агентите могат да бъдат обучени на по-малки набори от данни въз основа на изричните им цели.
● Той е усвоил модел и координация на агента на AI. Индустриалните модели имат много компоненти, а правилната координация на специализирани модели или партньорски модели е от решаващо значение за успеха на приложението на проекта.
Тези три части са от решаващо значение за правилно доставяне на индустриален AI агент, на който можете да се доверите.
Разликата между AI агент и голям модел
Като важна част от AIGC, AI агент и голям модел носят различни функции и ефекти. И така, каква е разликата?
AI агент е интелигентно образувание, което може да възприема околната среда, да взема решения и да извършва действия. Той има характеристиките на автономията, интерактивността, реактивността и инициативата и може да играе важна роля в различни практически сценарии за работа и контрол. Основните функции на AI агент включват, но не се ограничават до възприятие на околната среда, разсъждения, учене и адаптиране и могат да се прилагат в различни сценарии.
Големите модели са модели за машинно обучение с мащабни параметри и сложни изчислителни структури. Тези модели се обучават, като се използват големи количества данни и изчислителни ресурси, за да се подобри тяхното обобщение и точност. Големият модел е широко използван при обработката на естествен език, разпознаването на изображения, разпознаването на реч и други области и постигна забележителни резултати.
Разликата между AI агент и голям модел
1. Етап на развитие и обучение
Развитието на AI агент обръща повече внимание на логиката на взаимодействие между агент и околната среда и как да се учи и адаптира според екологичните отзиви. Обучението на големи модели се фокусира върху дълбокото обучение чрез мащабни набори от данни, така че разходите за развитие и обучение са високи.
2. Сценарии на кандидатстване
Сценариите на приложение на AI агент обикновено са тясно свързани със специфични задачи или среди и могат да постигнат ефективно взаимодействие с околната среда, което е подходящо за различни практически сценарии за работа и контрол. Поради обширната си база от знания и мощността на обработката, големите модели имат по -широк спектър от сценарии на приложение.
3. Взаимодействайте с външния свят
Взаимодействието между големия модел и човека се основава на въвеждането на текст от потребителя и дали входът на текста е ясен или не, ще повлияе на ефекта от отговора на големия модел; Работата на агентите на AI трябва само да се даде цел и те могат да мислят и да действат независимо по целта.
4. Изчерпателно изпълнение
AI агент се състои от три процеса: възприятие, вземане на решения и изпълнение, формиране на система за обратна връзка със затворен контур. Големите модели са отворени модели за прогнозиране или генериране и нямат пълна интелигентна архитектура със затворен контур.
Ключов компонент на AI агентите в производството
Вход: Този компонент улавя и обработва различни входове от сензори, машини и оператори, включително данни в различни формати, като показания на сензора, оперативни дневници и показатели за производство. Тези входове ръководят действията и решенията на AI агенти, като предоставят в реално време представа за производствения процес.
Мозък: Мозъкът е от решаващо значение за когнитивната функция в производствените операции и съдържа няколко модула:
Анализ: Определете ролите и функциите на AI агенти в производствената среда, посочете задачи и цели.
Памет: съхранява исторически данни и минали взаимодействия, което позволява на агентите на AI да се учат от предишни производствени цикли и оперативни сценарии.
Знания: Съдържа специфична информация за домейна, включително производствени протоколи, стандарти за качество и спецификации на оборудването, което е от съществено значение за планирането и вземането на решения.
Планиране: Определете оптималното планиране на производството, разпределението на ресурсите и оптимизацията на работния процес въз основа на текущото търсене, нивата на запасите и оперативните ограничения.
Действие: Този компонент извършва действията в плана, използвайки модулите на мозъка, за да автоматизира и оптимизира производствения процес. Разбивайки сложни задачи на стъпки, които могат да се изпълнят, AI агентите осигуряват ефективни производствени операции, използвайки специализирани инструменти и оборудване, ако е необходимо.
В производството агентите на AI играят ключова роля за подобряване на оперативната ефективност, минимизиране на престоя и оптимизиране на резултатите от производството чрез интелигентен анализ на данни и възможности за вземане на решения.
Основната функция и роля на индустриалния AI агент
Събиране и анализ на данни: АИ агентите са умели за събиране, почистване и интегриране на данни от различни източници, като производствени системи, IoT сензори, бази данни за веригата на доставки и показатели за контрол на качеството. Те действат като обработващи данни и висши анализатори, като осигуряват прогнози и стратегически прозрения, които са от решаващо значение за оперативните решения.
Автоматизация на процесите и оптимизация: АИ агентите в производството надхвърлят автоматизирането на рутинни задачи като управление на запасите и планиране на производството; Те също така оптимизират тези процеси, като управляват изключения, грешки и изключения. Чрез постоянно обучение и адаптиране тези AI агенти се отличават с автоматизиране на сложни производствени процеси, като например прогнозна поддръжка, контрол на качеството и управление на веригата за доставки.
Решение и изпълнение: Ай агентите действат като опитни лицата, вземащи решения в производството, обработване на ключови решения, свързани с планирането на производството, разпределението на ресурсите, поддръжката на оборудването и осигуряването на качество. Тези решения се основават на мощни модели, базирани на данни, които гарантират ефективността и минимизират риска. Ай -агентите също могат прозрачно да обяснят своите решения, като по този начин насърчават отчетността и доверието в производствените операции.
Сътрудничество и комуникация: AI агентът улеснява безпроблемната комуникация и сътрудничество между различни отдели в рамките на производствена организация и с външни партньори. Като централизирани платформи за взаимодействие, те подобряват колективната интелигентност на цялата производствена екосистема, като гарантират последователност и информирано вземане на решения. Разговорни агенти за AI повишават вътрешната комуникация, като улесняват ефективния обмен на информация и прозрения между екипите за подобряване на оперативната ефективност и отзивчивост.
AI агентите играят ключова роля в трансформирането на производствените операции и подготовката на организациите за ефективно справяне с текущите предизвикателства и бъдещите възможности чрез автоматизиране на сложни производствени процеси, подобряване на вземането на решения и улесняване на сътрудничеството между екипи и партньори.
Как да изградя AI агент за производство?
Изграждането на AI агенти, съобразени с производството, включва структуриран подход, който започва с ясни цели и завършва с непрекъсната оптимизация. Това е подробно ръководство за разработването на агенти за AI за справяне с персонализирани задачи и стимулиране на производствения бизнес растеж.
Установете целите си: Преди да започнете развитието, е от решаващо значение да определите очакванията си за Ай агента. Определете дали AI агент ще управлява планирането на производството, автоматизира контрола на качеството, ще се справи с прогнозната поддръжка или оптимизира процесите на веригата на доставки. Разбирането на вашите специфични нужди ще насочи вашия подход към изграждането на агенти за ИИ. Ако имате нужда от повече разяснения, помислете за консултация с AI експерт за яснота и насока.
Език на програмиране по избор: Python остава най -добрият избор за разработка на AI поради своята простота, гъвкавост и богатата екосистема от библиотеки и рамки, които поддържа. Неговата четимост и широк спектър от приложения го правят идеален за разработване на AI агенти в производството, където сложните алгоритми са често срещани. Ако използвате специална рамка, тези рамки обикновено осигуряват своята среда за развитие и могат да поддържат множество езици за програмиране.
Събиране на данни за обучение: Ефективността на AI агентите в производството зависи до голяма степен от качеството на данните, използвани за обучение. Уверете се, че вашите данни са висококачествени, безпристрастни и чисти. Това може да включва производствени данни, дневници на оборудването, показатели за контрол на качеството и информация за веригата на доставки.
Design Basic Architecture: Архитектурата на агентите на AI трябва да бъде мащабируема, модулна и управлявана от производителността. Той също трябва да бъде проектиран така, че да бъде интегриран, така че да може лесно да се актуализира и съвмести с други системи и технологии. Това е от решаващо значение за производството, където системите трябва да взаимодействат безпроблемно с производствени линии, платформи за верига на доставки и системи за управление на качеството. Специализираните рамки обикновено предоставят предварително дефинирани архитектури или шаблони, съобразени с производствени приложения. Може да се наложи да персонализирате архитектурата, за да отговаряте на вашите изисквания.
Стартиране на обучението на модела: Обучението на модела включва настройка на околната среда, хранене на ИТ данни и итеративно подобряване на възможностите за вземане на решения. В зависимост от вашия конкретен случай на употреба, използвайте техники като усилване или контролирано обучение. Crewai и Autogen Studio могат да предоставят специализирани инструменти и среди за обучение на AI модели, използвайки тези техники. Моделите са постоянно валидирани и изискани, за да гарантират, че отговарят на необходимите стандарти за точност и ефективност.
Тестване: Трябва да се направи задълбочено тестване, за да се гарантира, че АИ агентът функционира правилно при всички предвидени операции без грешки или отклонения. Това включва тестване за производителност, сигурност и приемане на потребители, за да се гарантира, че AI агентът отговаря на техническите спецификации и очакванията на потребителите.
Мониторинг и оптимизация: След внедряването, ефективността на агента AI непрекъснато се наблюдава, за да се гарантира, че той се адаптира към новите данни и променящите се условия на производство. Актуализирайте редовно системата, за да подобрите функционалността си и да разширявате възможностите си, докато бизнесът ви расте. Тази стъпка е от решаващо значение за поддържането на AI агенти подходящи и ефективни в динамична производствена среда.
Изпълнявайки тези стъпки, можете да разработите мощен AI агент, който може не само да автоматизира задачите, но и да осигури стратегическо предимство в силно конкурентното производствено пространство. Такива агенти на AI могат да превърнат данните в полезни прозрения, да подобрят оперативната ефективност и да гарантират силен контрол на качеството, като в крайна сметка стимулират растежа и ефективността в производствените операции.