Incluso en el campo de la IA generativa, existen grandes diferencias: una es una IA generativa capacitada en conjuntos de datos específicos que son específicos de instalaciones de fabricación específicas y sus equipos y sistemas de software; La otra es la IA generativa que se alimenta de datos sobre una amplia gama de temas de una variedad de fuentes, muchas de las cuales pueden no ser lo suficientemente confiables como para comenzar.
Para ayudar a aclarar este problema, echemos un vistazo a las aplicaciones de IA en análisis de datos e IA generativa en las operaciones de producción de fabricación, y cómo interactúan con las tecnologías de automatización industrial.
La diferencia entre la IA para el análisis de datos y la IA generativa
Comencemos con la IA para el análisis de datos. Si bien esta es una adición relativamente nueva al campo de la tecnología de automatización, ha estado en uso durante varios años, con aplicaciones que van desde análisis de producción hasta mantenimiento predictivo. En su forma más básica, en un entorno de fabricación, la IA de análisis de datos procesa esencialmente la aportación de datos de los equipos y sistemas de software de plantas de una empresa y aplica algoritmos para examinarlo para resaltar tendencias y anomalías y proporcionar información sobre las posibilidades comerciales basadas en la correlación de los datos recolectados por estos diferentes sistemas.
La IA generativa puede generar contenido original, que incluye texto, imágenes, video, audio o código de software, en función de las indicaciones o solicitudes del usuario. Debido a que la IA generativa puede recibir grandes cantidades de datos de tantas fuentes diferentes, vemos problemas como "alucinaciones", que deben ser completamente examinadas por los humanos antes de que los resultados se pongan en práctica. Tenga en cuenta, sin embargo, que esta es una IA generativa de uso general.
En un entorno más controlado, los resultados serán más confiables si los datos alimentados en un sistema de IA generativo son proporcionados por una fuente confiable y se centran en los equipos y sistemas de una compañía específica o un grupo de empresas asociadas.
Es por eso que ve muchas compañías de tecnología de automatización que implementan tecnologías generativas de IA para desarrollar sistemas que se denominan "copiloto". Estos sistemas están capacitados en conjuntos de datos relativamente cerrados que son específicos del escenario de aplicación del usuario y las tecnologías asociadas con él, en lugar de sacar varios recursos de Internet.
¿Cómo pueden los proveedores de tecnología de automatización implementar IA generativa?
Así como la IA para el análisis de datos se ha vuelto ubicuo en todos los tipos de sistemas de fabricación en los últimos años, el uso de IA generativa en las operaciones de fabricación y aplicaciones de diseño está aumentando rápidamente hoy en día. Para promover la ciberseguridad industrial e impulsar la integración de la IA generativa en las operaciones de la tienda de la tienda.
La interacción entre los datos de la máquina estática y dinámica proporcionará a los usuarios de la plataforma un nuevo nivel de control sobre los procesos operativos. El "nuevo nivel de control" significa que los usuarios podrán interactuar con la tecnología de copilot en su propio idioma y recibir instrucciones y recomendaciones detalladas en función de sus requisitos. ServiceNow dice que su capacidad para automatizar los flujos de trabajo, desde la programación de mantenimiento hasta la resolución de problemas en tiempo real, ayuda a garantizar que los conocimientos de IA proporcionados por Copilot se traduzcan en acciones tangibles y efectivas que aumentan la productividad y minimizan el tiempo de inactividad.
Los fabricantes de automatización han utilizado durante mucho tiempo el diseño generativo para diseñar sus productos, y con la integración de la IA generativa, el diseño generativo está experimentando una evolución importante. La IA generativa aporta una nueva dimensión al diseño generativo, cambiando la forma en que los ingenieros y fabricantes conciben, crean y optimizan las tecnologías de automatización mediante la introducción de capacidades de "humano en el bucle".
Es importante distinguir entre las capacidades de diseño generativo existentes utilizando la IA tradicional y la tendencia emergente de la IA generativa integrada. A diferencia de los métodos de diseño generativo tradicionales, que dependen únicamente de los algoritmos de IA, la adición de IA generativa introduce un enfoque más interactivo e iterativo donde los ingenieros pueden proporcionar retroalimentación para guiar a los sistemas de IA a soluciones más optimizadas. Esto les permite explorar un amplio espacio de diseño y generar una gran cantidad de diseños potenciales basados en parámetros, restricciones y objetivos de rendimiento especificados. Este enfoque es particularmente adecuado para sistemas automatizados, donde a menudo es necesario equilibrar múltiples variables y objetivos competitivos.
La aplicación de un diseño generativo generativo impulsado por IA a los sistemas automatizados puede aumentar la velocidad a la que se generan y evalúan múltiples alternativas de diseño. En cuestión de horas o días, dice Tony, el sistema puede generar cientos o incluso miles de opciones de diseño, cada una optimizada para un parámetro dado.
Otra aplicación citada se relaciona con la alineación de la tecnología con los estándares de la industria y las mejores prácticas. La IA generativa se puede utilizar para verificar que un sistema cumpla con los estándares de ciberseguridad resaltando áreas donde el sistema se desvía de las normas establecidas, ayudando a los ingenieros a mantener la consistencia y la calidad entre los proyectos. La tecnología también se utiliza para estandarizar las prácticas de los equipos de ingeniería, especialmente en situaciones en las que los ingenieros con diferentes niveles de experiencia deben adherirse a los mismos estándares de diseño y usar bibliotecas consistentes. Esta consistencia es muy valiosa al copiar sistemas en diferentes sitios o entornos, ya que la IA generativa puede sugerir ajustes apropiados mientras se mantiene la integridad general del diseño.
Mantenga una mente abierta sobre aplicaciones de IA generativas industriales
El problema con las herramientas de IA generativas de uso general, que reciben la mayor atención de los medios, es que desprecian las nuevas aplicaciones de IA que emergen en las tecnologías de automatización. Las herramientas de IA generativas industriales de los proveedores de automatización se centran en conjuntos de datos específicos y fuentes de datos para garantizar la precisión de los resultados.
Para mantener su mente abierta a la IA generativa industrial, considere este caso: hace unos 20 años, muchos ingenieros de fabricación no consideraron que Ethernet fuera una opción efectiva para las redes de fábrica.
El desarrollo adicional de la tecnología de IA generativa es importante para que la industria manufacturera se concentre en adquirir el conocimiento de su personal profesional de ingeniería, operaciones y mantenimiento para guiar a la próxima generación de trabajadores de la industria. Se espera que estas herramientas generativas de IA centradas en la fabricación sean las tecnologías que hacen que ese objetivo sea más fácil de lograr.