Nedávna správa o trhu priemyselnej umelej inteligencie na roky 2020 – 2025 od IoT Analytics identifikovala 33 rôznych prípadových štúdií, ktoré využívajú nástroje a techniky umelej inteligencie na prepájanie zdrojov údajov a aktív priemyselných podnikov. Podľa tejto správy globálna veľkosť priemyselného trhu s UI dosiahne do roku 2025 72,5 miliardy dolárov, čo je nárast o niečo viac ako 11 miliárd dolárov v roku 2018. Umelá inteligencia je opísaná ako súbor rôznych technológií, ktoré umožňujú systému – procesu, majetku alebo stroju – napodobniť ľudské myslenie.
Zo širšieho uhla pohľadu možno povedať, že podnikové aplikácie s podporou UI umožnia systému konať inteligentne tým, že mu pomôžu vnímať, porozumieť, vykonávať a učiť sa. Trénovanie systému pomocou strojového učenia (SU) alebo hĺbkového učenia s cieľom zlepšiť výsledok konkrétnej úlohy, procesu alebo pracovného toku je základnou súčasťou inteligentného systému. Ten môže byť následne neuveriteľne účinný pri optimalizácii výkonu, presnosti a kvality.
Predpoklady existencie priemyselnej UI
Kľúčom k fungovaniu umelej inteligencie v aplikáciách v reálnom svete je správne učenie sa, čo je dôležitejšie, pričom musí prinášať isté hodnoty a musí byť použiteľná v kontexte priemyselného prostredia. Preto treba vývoj aplikácií s podporou UI účelovo riadiť a rozširovať o znalosti priemyselných odvetví a technických oblastí, aby prinášali skutočnú obchodnú hodnotu. Existencia priemyselnej UI predpokladá kombináciu dátovej vedy a UI s účelovo vytvoreným softvérom a odbornými znalosťami v rôznych oblastiach priemyslu a typoch aplikácií, aby poskytovala komplexné výsledky pre konkrétne obchodné ciele v rámci kapitálovo náročných odvetví.
Vďaka kombinácii základných vedeckých poznatkov s UI zabezpečuje priemyselná UI existenciu určitých mantinelov, v rámci ktorých sa môžu realizovať bezpečné a udržateľné rozhodnutia. Vedenie podniku môže dôverovať zisteniam, ktoré generuje priemyselná UI, pretože do výsledku boli zahrnuté základné vedecké poznatky ako prostriedok na zníženie rizika. Priemyselný sektor a najmä prevádzky so spojitými technologickými výrobnými procesmi boli pri zavádzaní nových digitálnych technológií opatrnejšie a pomalšie ako ostatné odvetvia. To platí pre UI. Väčšina priemyselných spoločností investovala milióny, dokonca miliardy dolárov do aktív a zariadení a teraz musia zaistiť, aby tieto aktíva fungovali bezpečne a udržateľne. Vzhľadom na tieto výzvy je logické minimalizovať riziká spojené s novými technológiami. Proces implementácie UI a spojitých technologických procesov je stimulovaný tromi faktami:
- Nárast automatizácie znalostí. Presun pracovnej sily a z toho vyplývajúca strata odbornosti vedú k potrebe automatizovať zdieľanie znalostí v rámci procesných odvetví. Okrem toho to vytvára väčšiu potrebu nasadzovania aplikácií využívajúcich inteligenciu.
- Rastúca snaha o získavanie hodnoty z priemyselných údajov. Tento cieľ vyvoláva potrebu viacrozmernej optimalizácie, čo znamená, že rozhodovanie a prispôsobiteľnosť prevádzok podporovaných UI sa stávajú pre manažérov stále dôležitejšími. Aby sa tento cieľ darilo na dnešnom nestálom trhu plniť, musia spoločnosti súčasne optimalizovať svoje aktíva a procesy v rámci obchodných cieľov, ako sú marže, ekonomika, udržateľnosť a ďalšie.
- Digitálna transformácia. Pokročilá technológia odhaľuje možnosti nových obchodných modelov a stáva sa neoddeliteľnou súčasťou udržateľnosti, konkurencieschopnosti a podnikových stratégií.
Zrýchľujúci sa pokrok v rámci UI je preto pre výrobný priemysel náročný na technické prostriedky v ideálnom čase. Priemyselná UI, ktorá čerpá z osvedčených technológií, má potenciál pomôcť spoločnosti fungovať s nevídanou rýchlosťou a výrazným rozsahom, ako aj uľahčiť znižovanie nákladov, zlepšiť ich účinnosť a transformovať prevádzky k lepšiemu.
Stratégia priemyselnej UI: nové obchodné zaklínadlo
Príchod UI, ktorú možno implementovať bez odborníkov do dátovej vedy, znamená, že priemyselné podniky sa môžu v rámci svojej prevádzky otvoriť novej úrovni bezpečnosti a produktivity. Odborníci zo spoločnosti AspenTech už poznajú prínosy toho, keď sa priemyselná UI zameria na splnenie konkrétnych obchodných potrieb:
- Poloautonómne a autonómne procesy sa vytvárajú v priebehu času, pretože živé údaje sa zbierajú, agregujú a vkladajú do digitálnych modelov, ktorým sa aj podmieňujú, na vyhodnotenie scenárov, získanie prehľadu a podporu neustálych prevádzkových vylepšení.
- Kognitívne navádzacie systémy postavené na UI a strojovom učením podporujú zamestnancov v dôležitých prevádzkach a rozširujú ich schopnosti, aby sa mohli rozhodovať rýchlejšie a presnejšie.
- Automatizácia znalostí ďalšej generácie prináša vyššiu produktivitu všetkých zamestnancov a otvára cestu novej generácii talentovaných a ambicióznych jednotlivcov, aby rýchlejšie získali znalosti a aplikovali ich na vysokej úrovni.
Okrem týchto prevádzkových výhod predstavuje UI pre vedúce organizácie príležitosť získať konkurenčnú výhodu, a to aj v nestabilných a nepredvídateľných podmienkach. Aj keď veľká väčšina spoločností už začala s prvými aplikáciami priemyselnej UI, väčšina z nich ešte stále nevyužíva svoj plný potenciál. Spoločnosť AspenTech nedávno skúmala asi 450 veľkých priemyselných spoločností (obr. 1) vrátane chemických, energetických a strojárskych spoločností z celého sveta a zistila, že 83 % respondentov si myslí, že UI prinesie lepšie výsledky. No len necelých 20 % implementovalo UI do svojich prevádzok.
Jednoducho povedané, ak dokážete zistiť, kde priemyselná umelá inteligencia môže transformovať vaše prevádzky, máte možnosť posunúť sa pred drvivú väčšinu svojej konkurencie. No keďže dve tretiny podnikov z procesného priemyslu sa stále ešte len pokúšajú odštartovať svoje stratégie, mnoho spoločností sa obáva širšieho prijatia UI. Priemyselná umelá inteligencia pomáha spoločnostiam prekonať prekážky prijatia a zaisťuje, že ich úsilie o vyriešenie kritických obchodných problémov s UI bude úspešné. Umelá inteligencia zabudovaná do dobre známych aplikácií zo spotrebiteľského sveta môže prekonať obmedzenia vyplývajúce z nedostatočnej „zrelosti“ v priemyselnom výrobnom prostredí, čo spoločnostiam umožní implementovať novú technológiu, ktorá sa zameriava na prípady použitia v reálnom svete a prináša merateľnú návratnosť investícií do iniciatív poháňaných UI v celom podniku.
Pridaná obchodná hodnota priemyselnej UI
Dátová veda je riešením využitia odborných znalostí rôznych odvetví
Priemyselná UI kombinuje dátovú vedu a UI so znalosťami softvéru a daného odvetvia či procesu v priemyselných prevádzkach a technológiách, aby poskytla komplexné obchodné výsledky viazané na konkrétne ciele. Pri hlbšom pohľade môžeme priemyselnú UI definovať ako systematickú, spolupracujúcu a integračnú disciplínu, ktorá sa zameriava na vývoj, vkladanie a nasadzovanie rôznych algoritmov strojového učenia tak, aby zodpovedali účelu aplikácie špecifickej pre konkrétne typy procesov a/alebo technológií s udržateľnou obchodnou hodnotou pre kapitálovo náročné priemyselné odvetvia.
Metodika priemyselnej UI kombinuje najmodernejšie modelovanie, elementárne princípy inžinieringu, pokročilú technológiu UI/SU a komplexné portfólio riešení na optimalizáciu majetku. Táto unikátna kombinácia umožňuje organizáciám bezproblémovo integrovať výpočtové modely s fyzickými systémami do celého životného cyklu priemyselných aktív. Vďaka premyslenej implementácii technológií postavených na báze UI, ktoré sa zameriavajú na konkrétne obchodné potreby, získavajú spoločnosti schopnosť optimalizovať všetky dôležité technické prostriedky – a sieť – v celom rozsahu životného cyklu. Pri každom zariadení, každom systéme a každej sieti môžu pracovníci preskúmať najlepšie možnosti návrhu, prevádzkovať prostriedky s maximálnou produktivitou a bezpečnosťou a vytvárať stratégie spoľahlivosti, ktoré znižujú neplánované prestoje na minimum.
Zabudovaná UI: získajte hodnotu, maskujte zložitos
Aplikácie s integrovanou priemyselnou UI maskujú zložitosť technológie a zároveň prinášajú pridanú hodnotu vďaka metódam dátovej vedy v existujúcich pracovných tokoch a priemyselných prevádzkach. Spoločnostiam to umožňuje:
- zmenšiť prekážky prijatia UI prostredníctvom cielených aplikácií,
- prekonať nedostatok zručností výrazným znížením potreby veľkého počtu dátových vedcov,
- zrýchliť merateľnú návratnosť investícií zameraním sa na reálne prípady priemyselného použitia.
Zabudované aplikácie UI umožňujú používateľom efektívne a úspešne prevádzkovať svoje technológie špecifické pre to-ktoré odvetvie, a to so zvýšenou presnosťou, kvalitou, spoľahlivosťou a udržateľnosťou modelov počas celého životného cyklu použitých technických prostriedkov. Táto technológia navyše znižuje potrebu rozsiahlych odborných znalostí pri vytváraní a správe príslušných modelov. Algoritmy UI sú zabudované, vyvíjané a nasadzované tak, aby vyhovovali účelu špecifických modelov konkrétnych odvetví, ktoré sa samy kalibrujú, prispôsobujú a učia, takže sú trvalo udržateľné a prinášajú maximálnu hodnotu počas dlhého obdobia.
Odbornosť v oblasti odvetví je rozhodujúca pri odhalení celého potenciálu UI
Odbornosť v oblasti konkrétneho odvetvia či technológie musí byť zakomponovaná do priemyselnej umelej inteligencie, aby poskytovala mantinely zaisťujúce bezpečnú prevádzku technológie. Pochopenie obmedzení zariadení a procesov, ktoré musia spĺňať prísne bezpečnostné a environmentálne predpisy, zmierňuje pre priemyselné spoločnosti riziko, a tak môžu reagovať na rýchlo sa meniace požiadavky zákazníkov.
Priemyselná UI kombinuje elementárne princípy a hlboké znalosti z oblasti fyziky a chémie, ktoré tvoria základ veľmi komplexných aktív s možnosťami UI/SU, aby transformovali spôsob, akým sa práca vykonáva, a zvýšili prevádzkovú efektivitu, ktorú možno dosiahnuť. Jednoducho povedané, priemyselnú UI možno považovať za strategický sútok elementárnych princípov, odbornosti v oblasti rôznych odvetví a technológií a UI: prvé dva prvky vytvárajú infraštruktúru pre bezpečné a efektívne prevádzky, pričom dátová veda je aktivátorom alebo akcelerátorom poloautonómnych a autonómnych procesov.
Vo výrobných odvetviach so spojitými technologickými procesmi definujú konštrukčné charakteristiky a kapacita (limity) technických prostriedkov pravidlá hry, ktoré model technických prostriedkov zachytáva v súlade s fyzikou a chémiou procesu. UI, rovnako ako predchádzajúce viacparametrové a adaptívne riadenie poskytuje lepší prehľad o prevádzke technických prostriedkov v súlade s fyzikou a chémiou procesu a obmedzeniami návrhu procesu.
Aby bola UI schopná modelovať a optimalizovať bezpečnejšiu, ekologickejšiu, dlhšiu a rýchlejšiu prevádzku technických prostriedkov, musí vychádzať z technických princípov reálneho sveta s cieľom pochopiť problémové alebo nebezpečné činnosti a predpovedať nápravné opatrenia. Zásady fyziky, chémie a inžinieringu budú vždy podstatné, a to aj napriek dostupnosti hlbších poznatkov, ktoré môže UI poskytnúť. Pokiaľ nebudú všeobecné algoritmy UI správne využívať odborné znalosti oblastí špecifických pre každé odvetvie, môžu generovať falošné korelácie.
Zdroj: Arbeitel, D.: Industrial AI Accelerates Digital Transformation for Capital-Intensive Industries. AspenTech, Inc. [online]. Publikované 4. 6. 2021.
