Быстрый прогресс в области искусственного интеллекта (ИИ) имеет потенциал значительно повысить производительность, качество и прибыльность будущих производственных систем. Традиционное массовое производство уступает место персонализированному, где каждый продукт создается по индивидуальному заказу, сохраняя при этом низкую стоимость и высокое качество, ожидаемые потребителями.
Производственные системы будущего будут обладать интеллектом, способным противостоять многочисленным сбоям — от мелких поломок оборудования до крупных природных катастроф. Продукция будет производиться с более высокой точностью и меньшей вариабельностью. Несмотря на значительные успехи в развитии таких «фабрик будущего», остается много нерешенных задач для полной реализации этих технических решений.
Для обсуждения возможностей и вызовов, связанных с интеграцией ИИ в производственные системы, на конференции Modeling, Estimation and Control Conference (MECC), которая прошла в Джерси-Сити, штат Нью-Джерси, США, состоялась панельная дискуссия с участием экспертов из индустрии, академических кругов и государственных структур. В ходе этой дискуссии были обозначены ключевые проблемы и направления, которые требуют дальнейшего исследования и развития.
Основные темы дискуссии
Три основных темы выделились в ходе панельной дискуссии:
- Сотрудничество между ИИ и человеком. Для успешной интеграции ИИ в производство необходимо обеспечить его тесное взаимодействие с людьми на всех уровнях.
- Недостатки инфраструктуры. Для полного раскрытия потенциала ИИ в производственных экосистемах необходимо решить проблемы с доступностью данных, их хранением и анализом.
- Улучшение координации между университетами, промышленностью и государственными учреждениями. Такое сотрудничество может создать новые возможности для продвижения исследований и внедрения ИИ в производство.
Эти темы были подробно рассмотрены в ходе обсуждения, и далее они будут проанализированы в контексте текущих достижений и будущих перспектив.
Сотрудничество между ИИ и человеком
Несмотря на высокий уровень автоматизации современных производственных процессов, участие человека остается необходимым на разных этапах. Люди могут физически взаимодействовать с системой, например, загружая детали в машину, или управлять процессами через компьютер, например, планируя производственный график. Каждый специалист вносит свои знания и опыт, что делает человеческий фактор незаменимым даже в условиях высокотехнологичного производства.
В то же время, современные системы ИИ, внедренные в производственные процессы, имеют свои ограничения. Как правило, они выполняют лишь те задачи, для которых были специально обучены, и не обладают способностью адаптироваться к новым условиям.
Участники дискуссии отметили, что существует значительный потенциал для разработки ИИ, который мог бы взаимодействовать с человеческими экспертами более интегрированно, обучаясь у них и предлагая решения в случае возникновения неопределенностей. Такие системы ИИ могли бы стать надежными помощниками, не заменяя человека, а усиливая его возможности и обеспечивая более эффективное выполнение задач.
Современные системы ИИ, использующиеся на производстве, часто настроены на обнаружение аномалий, которые могут привести к снижению качества продукции или поломкам оборудования. Однако в большинстве случаев такие системы лишь оповещают оператора о проблеме, который затем принимает решение о том, как действовать дальше.
Обобщение решений, найденных ИИ для одной производственной задачи, на другие сферы является сложной задачей, требующей участия специалистов. В будущем может быть разработан ИИ, способный облегчить такой процесс обобщения, но для этого ему потребуется усовершенствовать способность к обучению и сбору информации.
Технологии восприятия, такие как системы технического зрения или тепловизоры, способны генерировать огромные объемы данных, что создает трудности для их обработки. В этом контексте ИИ может помочь роботам и людям работать вместе над физическими задачами, такими как сборка продукции, что особенно важно в условиях персонализированного производства.
Инфраструктурные вызовы для ИИ в производстве
Современные производственные системы представляют собой сложные структуры, включающие множество переменных, которые взаимодействуют между собой на разных уровнях. Для эффективной работы ИИ необходимы большие объемы данных, но несмотря на их наличие в производственных системах, они не всегда готовы к использованию в ИИ-алгоритмах. Кроме того, данные могут быть недостаточно разнообразными и не содержать достаточного количества примеров для эффективного обучения ИИ.
Сбор данных через сенсоры также имеет свои ограничения. Например, датчики могут не измерять важные для процесса характеристики, что ограничивает возможности ИИ для моделирования процесса. В случае аддитивного производства или сварки датчики могут фиксировать только поверхностные характеристики материала, не учитывая его внутренние свойства.
Сбор и обработка больших объемов данных требуют значительных ресурсов, и производственные компании зачастую не имеют достаточно данных для эффективного обучения ИИ. Кроме того, компании неохотно делятся своими данными из-за их конфиденциальности, что ограничивает возможности для совместного использования данных в рамках сотрудничества с университетами и другими предприятиями.
Развитие сотрудничества между индустрией и университетами
Для решения большинства проблем, связанных с интеграцией ИИ в производственные системы, необходимо тесное сотрудничество между индустрией, университетами и государственными учреждениями.
Компании могут определить реальные проблемы производства, которые требуют внедрения ИИ, а университеты — предоставить образовательную и исследовательскую инфраструктуру для разработки новых технологий и подготовки квалифицированных специалистов.
Государственные структуры могут поддерживать такие инициативы, предоставляя финансирование и создавая программы, направленные на развитие ИИ в производственной сфере. Также важно вовлекать рабочих и специалистов по производству в обсуждение вопросов интеграции ИИ, так как их мнение и опыт могут значительно ускорить процесс внедрения новых технологий.
Перспективные направления
Переход к более интегрированной парадигме применения ИИ в производственных системах открывает новые перспективы для развития производства. С ростом ожиданий потребителей по поводу персонализации продукции и с развитием технологий, таких как промышленный Интернет вещей и коллаборативные роботы, ИИ становится ключевым элементом производства.
Основные направления для исследований и развития включают улучшение планирования и управления производством, использование технологии «цифровых двойников» для повышения повторяемости и расширяемости ИИ-решений, а также интеграцию знаний специалистов в ИИ на всех уровнях.
Совместная работа человека и ИИ необходима для достижения высокого качества, большого объема и низкой стоимости персонализированного производства.
Кроме того, особое внимание следует уделить разработке методов, позволяющих ИИ эффективно взаимодействовать с людьми и адаптироваться к меняющимся условиям. Это включает в себя создание интерфейсов, позволяющие ИИ и человеку работать над задачами, в которых каждый из них наиболее компетентен, а также развитие технологий, способных не только запрашивать информацию у человека при необходимости, но и учитывать её асинхронно.
Важным направлением является также улучшение инфраструктуры для внедрения ИИ в производство. Это требует разработки стандартов для сбора и обработки данных, которые позволят лучше подготовить их для использования в ИИ-системах.
Разработка анонимизации данных и создание культурных предпосылок для обмена информацией между компаниями, университетами и правительственными организациями также будет способствовать ускорению внедрения ИИ в производство.
Научные исследования и технологические разработки в области ИИ должны быть подкреплены тесным сотрудничеством между промышленностью, академическими учреждениями и правительственными структурами. Это сотрудничество позволит не только разрабатывать инновационные ИИ-решения, но и ускорит их внедрение в производственные процессы.