Репортаж от Wedoany，30 июня восемь ведомств, включая Министерство промышленности и информатизации КНР, опубликовали «Мнения о содействии высококачественному развитию промышленного интернета», в которых предложили углубить интеграцию искусственного интеллекта и промышленного интернета. Документ требует поддерживать предприятия и научно-исследовательские учреждения в использовании возможностей промышленного интернета по повсеместному подключению и сбору данных, проводить обучение больших моделей для промышленной сферы и малых моделей для конкретных сценариев, а также разрабатывать интерфейсы взаимодействия моделей для повышения эффективности их совместной работы.
Эта задача продвигает промышленный интернет от «платформы подключения» к «интеллектуальной основе». Ранее промышленные предприятия в основном решали вопросы подключения оборудования, сбора данных, интеграции платформ и объединения систем. Теперь, когда накоплены большие объёмы данных с производственных линий, технологических процессов, контроля качества, состояния оборудования и технического обслуживания, модели ИИ начинают внедряться в этапы проектирования, опытного производства, выпуска продукции, обслуживания и управления. Промышленный интернет отвечает за соединение оборудования, систем, платформ и данных, а ИИ — за преобразование данных в способности распознавания, анализа, оптимизации и выполнения. После их интеграции промышленные системы не просто отображают данные, а могут генерировать решения, распределять ресурсы, оптимизировать процессы и помогать в принятии решений для достижения производственных целей.
В документе особо упоминаются большие модели для промышленной сферы и малые модели для конкретных сценариев. Большие модели лучше подходят для обработки межсистемных запросов знаний, анализа сложных технологических процессов, генерации решений, выявления причин неисправностей и многозадачной координации. Малые модели больше подходят для высокочастотных, стабильных и чётко определённых промышленных задач, таких как контроль качества, прогностическое обслуживание оборудования, оптимизация энергопотребления, управление параметрами и визуальное распознавание.
Совместная работа больших и малых моделей является ключевым путём внедрения промышленного ИИ. Производственные площадки предъявляют высокие требования к оперативности, точности и безопасности, поэтому нельзя все задачи передавать универсальным большим моделям. Большие модели могут выполнять понимание знаний, планирование задач и сложные рассуждения, в то время как малые модели развёртываются на периферии, на производственных линиях или в конкретных технологических модулях, обеспечивая быструю реакцию и стабильное выполнение. Предложение о разработке интерфейсов взаимодействия моделей свидетельствует о том, что политика уже учитывает проблемы координации между промышленными системами ИИ. В будущем на одном заводе могут одновременно существовать модели оборудования, технологических процессов, контроля качества, планирования производства, энергопотребления и обслуживания. Отсутствие единых интерфейсов приведёт к дублированию разработок, фрагментации данных и изоляции моделей. Только при возможности взаимодействия моделей можно объединить точечный интеллект в интеллектуальные системы уровня производственной линии, цеха и предприятия.
В документе предлагается развивать инновационные приложения, такие как генеративное проектирование, человеко-машинное взаимодействие и оптимизация производственных сетей, ускорить внедрение промышленных интеллектуальных агентов, а также усилить способность промышленных систем к интеллектуальному восприятию и принятию решений.
Генеративное проектирование повлияет на процессы промышленных исследований и разработок продукции. После ввода инженером ограничений по конструкции, материалам, весу, прочности, стоимости и методам обработки ИИ может генерировать множество вариантов проектирования, а с помощью моделирования, проверки и оценки технологических процессов сократить цикл разработки. Человеко-машинное взаимодействие касается того, как рабочие, инженеры и управленцы будут использовать системы ИИ. В будущем промышленное ПО, системы управления, терминалы оборудования и платформы обслуживания могут внедрить естественный язык, графические интерфейсы и интеллектуальные запросы. Оптимизация производственных сетей направлена на сложную координацию между заказами, оборудованием, персоналом, материалами, энергией и логистикой. ИИ может помочь предприятиям найти более оптимальные комбинации в планировании производства, управлении запасами, энергопотреблении, сроках поставки и качестве.
Промышленные интеллектуальные агенты — это часть данной политики, наиболее заслуживающая внимания со стороны промышленного сектора. Это не просто модель для ответов на вопросы, а промышленная интеллектуальная система, способная вызывать инструменты, считывать данные, понимать задачи, генерировать планы и инициировать выполнение. На заводе они могут стать агентами по обслуживанию оборудования, контролю качества, планированию производства, управлению энергопотреблением, оптимизации технологических процессов и координации цепочек поставок. После внедрения промышленных интеллектуальных агентов изменится и ценность платформ промышленного интернета: они будут не только объединять оборудование и данные, но и служить основой для моделей, агентов, интерфейсов промышленного ПО и выполнения бизнес-процессов.
Эта политика напрямую затронет операторов платформ промышленного интернета, компании по разработке промышленного ПО, производителей средств автоматизации, компании в сфере промышленного ИИ, поставщиков периферийных вычислительных устройств и цифровые отделы производственных предприятий. Операторам платформ необходимо усилить возможности по обучению и развёртыванию моделей, управлению данными и разработке приложений; компаниям по разработке промышленного ПО — интегрировать системы CAD, CAE, MES, ERP, PLM, SCADA с моделями ИИ; производителям средств автоматизации и оборудования — оснастить системы управления, датчики, роботов и оборудование производственных линий более мощными интерфейсами данных и возможностями интеллектуальной адаптации. Производственным предприятиям необходимо систематизировать свои технологические знания, данные об оборудовании и бизнес-процессы, чтобы модели ИИ могли использоваться в реальных условиях, а не оставаться на уровне демонстрации.
После интеграции искусственного интеллекта и промышленного интернета интеллектуализация промышленности перейдёт от локальных пилотных проектов к комплексной трансформации всех процессов. На этапе проектирования ИИ сможет генерировать решения, на этапе опытного производства — сокращать количество ошибок с помощью моделирования, на этапе производства — оптимизировать параметры и планирование с помощью интеллектуальных агентов, на этапе обслуживания — прогнозировать неисправности на основе данных оборудования, а на этапе управления — помогать в принятии решений по заказам, запасам, затратам и цепочкам поставок. Включив эти задачи в документ о высококачественном развитии промышленного интернета, восемь ведомств показали, что промышленный ИИ уже включён в общую структуру строительства инфраструктуры, платформенных возможностей и отраслевых приложений промышленного интернета.
