סיוע תעשייתי וירטואלי – כיצד הטייסים המשניים החדשים מבוססי הבינה המלאכותית מתקדמים
AI Copilots משפרים את הפעילות התעשייתית
תעשיות מאמצות כיום עוזרי AI כמו ChatGPT. מובילי תוכנה משיקים AI בשפה טבעית ללקוחות. Rockwell Automation מסחרית את FactoryTalk Design Studio Copilot. AI זה מסייע בתוכנת תכנון מבוססת ענן. PTC הכריזה על ServiceMax AI לשירות שטח. הוא משתמש בהיסטוריית נכסים בפלטפורמת ServiceMax. Honeywell שחררה את Forge Production Intelligence ב-2025. הוא משלב ניטור עם עוזר GenAI. זה עוזר למפעילים לפתור תקלות ולאוטומט משימות.
התמודדות עם כוח עבודה מזדקן
Joseph June ב-PTC מדגיש אתגר של כוח עבודה מזדקן. טכנאים מנוסים פורשים. הם לוקחים איתם ידע חיוני. GenAI מציע פתרון פוטנציאלי. סוכן AI יכול לגשת לכל העבודה הקודמת. הוא יודע על כל אינטראקציה עם לקוחות. הסוכן מכיר את כל המדריכים שפורסמו. זה נראה כמו חלום רחוק לפני חמש שנים. אך טכנולוגיית GenAI הפכה זאת לאפשרות.
האצת תהליכי תכנון
Olgu Can Yilmaz מ-Rockwell Automation דן ב-FactoryTalk Design Studio. זה היה שיתוף פעולה עם Microsoft. Copilot התחיל עם פקודת ChatGPT פשוטה. הם התאימו אותו לסטנדרטים של אוטומציה תעשייתית. זה כלל הנדסת פקודות עם חומרים זמינים. זה כלל דוגמאות לפרויקטים ועבודות Studio 5000. הפרויקט התחיל עם הנחיות משתמש כלליות. הוא ענה על שאלות לגבי פורטפוליו המוצרים שלהם. השלב הבא כלל בניית מכונות. המשתמשים ביקשו מ-Copilot לעזור ביצירת קוד.
משוב משתמש בלתי צפוי
מעניין, המשתמשים סיפקו משוב בלתי צפוי. הם הזינו את הקודים שלהם ל-Copilot. לאחר מכן, הם אימתו שגיאות. המפעילים גם בדקו כיצד לשפר את היצירות שלהם. אינטראקציה עם ה-AI בשפה טבעית הוכחה כמוצלחת. יילמז מאמין שמודלי שפה של AI הם כעת נפוצים. זה עוזר לדור הצעיר. הם מוצאים זאת ככלי תקשורת אינטואיטיבי. זה מאפשר עבודה יעילה ויצירתית.
קיצור זמן ההנדסה
היום, מקרי שימוש בתעשייה מראים כי Copilot מקצר את זמן התכנון. זה נכון במיוחד בתחילת בניית המכונה. שיפור זה ימשיך לגדול עם הזמן. שיפור השימוש ב-Copilot ישפר את זיהוי השגיאות. זה גם יאיץ את זמן הפיתוח. Design Studio מבוסס ענן. מפתחים יכולים להשתמש במחשבים הניידים שלהם. הם יכולים ליצור פרויקטים בעזרת Copilot. הם יכולים לפרוס פרויקטים מרחוק בקלות. זה מתחבר לבקרים ברחבי העולם.
ניתוח מהיר יותר של נתוני ייצור
ד"ר קלודיה צ'אנדרה מהוניוול הסבירה את העוזר של Forge Production Intelligence. הוא מאפשר למשתמשים לגשת לתובנות מרכזיות בקלות. הם משתמשים בהנחיות פשוטות ושפת טבעית. הכלי מייצג ומנתח מגמות בבעיות ייצור. הוא מזהה תורמים לסטיות KPI ויחסי נכסים. ללא AI, המשתמשים היו מבצעים ניתוח ידני. הם היו חוקרים כדי להבין בעיות. הם היו מוצאים סיבות שורש לסטיות KPI. עכשיו, המשתמשים יכולים לשאול שאלות ישירות. הם יכולים לזהות את ה-KPI עם הסטיות הגדולות ביותר. הם יכולים למצוא את התורמים המובילים והפעולות המומלצות. זה מזרז את הניתוח משמעותית. הוא מספק ניתוח מהיר של סיבת השורש ותיקונים.
חיסכון משמעותי בזמן
מאמצים מוקדמים מראים תוצאות מרשימות. לקוח אחד מצמצם את השינויים בתפוקת יחידת הגולמי. הם ממקסמים את המוצר בעל הערך הגבוה שלהם. הכלי קיצר את זמן הזיהוי ב-90%. זה היה פחות משינוי אחד, לעומת 120 שעות. שיפור זה מניב מיליונים בתועלות שנתיות. זה עבור יחידת עיבוד מזון מורכבת.
למידה מתמשכת ואוטומציה
הכלי שואף ללמוד באופן מתמשך מהקלט של מומחים. הוא גם שואף לשפר את הדיוק. ככל שהביטחון בתשובות גדל, הם רוצים לאוטומט המלצות. הם שואפים שהכלי לא רק יאבחן בעיות. הוא גם צריך לחזות אירועים עתידיים. הוא צריך לספק המלצות פרוגנוסטיות לאורך זמן.
שיתוף ידע וניסיון וירטואלי
צ'אט ה-AI של ServiceMax של PTC מאפשר למשתמשים למצוא תשובות על עבודות או נכסים. הוא מאוטומט תיעוד ותזמון. הוא בודק המלצות תחזוקה פרואקטיביות, לפי מר יוני. פורמט הצ'אט של ChatGPT הוביל לאימוץ מהיר. GPT היה קיים זמן רב יותר, אבל ChatGPT הפך אותו לנגיש. האינטראקציה הטבעית היא הזדמנות מצוינת. זה פותר את בעיית כוח העבודה המזדקן בשירות. אנשים יכולים לנצל ידע וניסיון עצומים באופן וירטואלי.
שיפורים ויכולות עתידיות
PTC תעקוב אחר מהירות הלמידה של העוזר שלהם. הוא יהפוך לחכם יותר עם הזמן. המשתמשים יוכלו לשאול שאלות מתוחכמות יותר. כרגע, הוא מוצא נתונים. יכולות עתידיות כוללות המלצות. הוא יציע את הטכנאי הטוב ביותר למשימה. הוא ישקול את עלות-תועלת. הוא לא רק יענה על שאלות. הוא יאסוף מידע ויבצע חישובים. אינטראקציות עתידיות יכללו דיבור והעלאת תמונות. זה יסייע באבחון בעיות בזמן נהיגה. אינטראקציה בין סוכנים מרובים תהפוך למורכבת יותר. העוזר יקבע אילו סוכנים להתייעץ איתם לקבלת תשובות. זה יעזור לטכנאים ולארגוני שירות שלמים. הם יוכלו לשאול שאלות מורכבות על פרודוקטיביות ורווחיות. ככל שה-AI יהפוך לחכם יותר ויגיע למערכות נוספות, הוא יוכל להתמודד עם אתגרים ארגוניים גדולים.