Avec tout le battage médiatique autour de l'intelligence artificielle générative (IA) dans l'industrie, il semble que presque tous les jours un nouveau mot à la mode apparaît. Quel est le dernier mot à la mode? Le terme «agent d'IA industriel», également connu comme un agent d'IA industriel, n'a presque aucune définition standard dans le monde industriel, mais la définition est proche: un agent d'IA industriel est une entité logicielle flexible et puissante capable de représenter et de gérer intelligemment les fonctions et les capacités d'une organisation industrielle. En termes simples, lorsqu'ils sont formés avec les bonnes données et le modèle d'IA droit, les agents d'IA industriels peuvent effectuer des tâches spécifiques de manière humaine.
Le copilote opérationnel dont tout le monde parle ou le chatbot que vous utilisez lorsque vous essayez de liser un vol sont des exemples de différents types d'agents d'IA. Ils sont conçus pour automatiser ou rationaliser les workflows spécifiques ou restreints pour améliorer la productivité des utilisateurs. Cependant, les plates-formes intelligentes d'aujourd'hui qui utilisent une logique pré-programmée limitée ne sont pas comparables aux futurs agents basés sur une IA générative.
Si nous nous inspirons des films, l'IA semble se rapprocher de plus en plus de l'assistant intelligent "Jarvis" d'Iron Man, un agent virtuel super puissant qui communique via des commandes vocales pour aider Iron Man à faire de son mieux
Pourquoi l'agent AI est-il important maintenant?
Depuis des décennies, les fournisseurs de solutions industriels ont essayé d'utiliser des données et une IA pour optimiser la production, minimiser le risque de perturbation, rationaliser la production et prendre des décisions quotidiennes plus intelligentes. Mais malheureusement, jusqu'à présent, l'impact sur les opérations du plancher de l'usine a été loin d'être satisfaisant.
La façon dont les utilisateurs interagissent avec les processus industriels améliorés numériquement ne sont pas intuitifs, ce qui rend difficile d'améliorer réellement les flux de travail clés et d'atteindre des gains de productivité. Les technologies qui n'améliorent pas de manière significative les flux de travail ne seront pas largement adoptées.
En vol, si Iron Man ne peut pas parler à Jarvis et qu'il doit rechercher manuellement des informations en utilisant une terminologie précise, son flux de travail (et le résultat de la mission) souffre. Dans le domaine, le flux de travail de l'opérateur est précis et mature. Les informations doivent être dignes de confiance et instantanément accessibles, en utilisant des appareils portables et des commandes simples, plutôt que de s'appuyer sur des lignes de code SQL.
L'IA générative fournit une meilleure interface aux données complexes (lorsqu'elle est construite et accessible dans les bonnes conditions). Bien que les opérateurs ne soient pas en mesure de poser à leur IA la même gamme de questions que Iron Man, leur interface de réponse devient de plus en plus humaine et intuitive que jamais, ce qui lui permet d'être incorporé dans le flux de travail.
Comment Iron Man a-t-il construit l'assistant Jarvis? Bien que nous ne sachions pas avec certitude, nous pouvons s'aventurer une supposition éclairée:
● Il a commencé avec un accès simple à des données complexes. Que vous essayiez d'améliorer les tableaux de bord opérationnels ou d'introduire des agents d'IA industriels, les deux commencent par une base de données industrielle qui utilise l'IA pour informer contextuellement la culture à grande échelle.
● Il peut avoir utilisé un graphique de connaissances pour contextualiser toutes les données. Dans l'industrie, les modèles de grandes langues (LLM) s'appuient sur des données qui renvoient des résultats de précision plus élevée en contexte car les agents d'IA peuvent être formés sur des ensembles de données plus petits en fonction de leurs objectifs explicites.
● Il a maîtrisé la coordination du modèle et de l'IA. Les modèles industriels ont de nombreux composants, et une bonne coordination de modèles spécialisés ou de modèles partenaires est essentiel au succès d'une application de projet.
Ces trois parties sont essentielles pour fournir correctement un agent d'IA industriel en qui vous pouvez faire confiance.
La différence entre l'agent AI et le grand modèle
En tant que partie importante de l'AIGC, l'agent AI et le grand modèle comportent différentes fonctions et effets. Alors, quelle est la différence?
L'agent AI est une entité intelligente qui peut percevoir l'environnement, prendre des décisions et effectuer des actions. Il a les caractéristiques de l'autonomie, de l'interactivité, de la réactivité et de l'initiative, et peut jouer un rôle important dans divers scénarios de fonctionnement et de contrôle pratiques. Les fonctions principales de l'agent d'IA comprennent, sans s'y limiter, la perception de l'environnement, le raisonnement, l'apprentissage et l'adaptation, et peuvent être appliquées dans une variété de scénarios.
Les grands modèles sont des modèles d'apprentissage automatique avec des paramètres à grande échelle et des structures de calcul complexes. Ces modèles sont formés à l'aide de grandes quantités de données et de ressources de calcul pour améliorer leur généralisation et leur précision. Le grand modèle est largement utilisé dans le traitement du langage naturel, la reconnaissance d'image, la reconnaissance de la parole et d'autres domaines, et a obtenu des résultats remarquables.
La différence entre l'agent AI et le grand modèle
1. Étape de développement et de formation
Le développement de l'agent d'IA accorde plus d'attention à la logique d'interaction entre l'agent et l'environnement, et comment apprendre et s'adapter en fonction des commentaires environnementaux. La formation des grands modèles se concentre sur l'apprentissage en profondeur à travers des ensembles de données à grande échelle, de sorte que les coûts de développement et de formation sont élevés.
2. Scénarios d'application
Les scénarios d'application de l'agent d'IA sont généralement étroitement liés à des tâches ou des environnements spécifiques, et peuvent obtenir une interaction efficace avec l'environnement, ce qui convient à divers scénarios de fonctionnement et de contrôle pratiques. En raison de sa vaste base de connaissances et de sa puissance de traitement, les grands modèles ont une gamme plus large de scénarios d'application.
3. Interagir avec le monde extérieur
L'interaction entre le grand modèle et l'humain est basée sur l'entrée de texte par l'utilisateur, et si l'entrée de texte est claire ou non affectera l'effet de la réponse du grand modèle; Le travail des agents de l'IA doit seulement recevoir un objectif, et ils peuvent penser et agir indépendamment sur l'objectif.
4. Performance complète
L'agent AI se compose de trois processus: perception, prise de décision et exécution, formant un système de rétroaction en boucle fermée. Les grands modèles sont des modèles de prédiction ou de génération ouverts et n'ont pas d'architecture intelligente complète en boucle fermée.
Un élément clé des agents de l'IA dans la fabrication
Entrée: Ce composant capture et traite une variété d'entrées de capteurs, de machines et d'opérateurs, y compris des données dans divers formats, tels que les lectures de capteurs, les journaux d'opération et les mesures de production. Ces intrants guident les actions et les décisions des agents de l'IA, fournissant un aperçu en temps réel du processus de fabrication.
Cerveau: Le cerveau est essentiel pour la fonction cognitive dans les opérations de fabrication et contient plusieurs modules:
Analyse: Définissez les rôles et fonctions des agents d'IA dans l'environnement de fabrication, spécifiez les tâches et les objectifs.
Mémoire: stocke les données historiques et les interactions passées, permettant aux agents de l'IA d'apprendre des cycles de production et des scénarios opérationnels précédents.
Connaissances: contient des informations spécifiques au domaine, y compris les protocoles de fabrication, les normes de qualité et les spécifications de l'équipement, qui est essentielle pour la planification et la prise de décision.
Planification: Déterminer la planification optimale de la production, l'allocation des ressources et l'optimisation du flux de travail en fonction de la demande actuelle, des niveaux d'inventaire et des contraintes opérationnelles.
Action: Ce composant effectue les actions du plan, en utilisant les modules du cerveau pour automatiser et optimiser le processus de fabrication. En décomposant les tâches complexes en étapes exploitables, les agents de l'IA garantissent des opérations de production efficaces, en utilisant des outils et des équipements spécialisés au besoin.
Dans la fabrication, les agents de l'IA jouent un rôle clé dans l'amélioration de l'efficacité opérationnelle, la minimisation des temps d'arrêt et l'optimisation des résultats de production grâce à l'analyse intelligente des données et aux capacités de prise de décision.
La fonction principale et le rôle de l'agent d'IA industriel
Collecte et analyse des données: les agents d'IA sont aptes à collecter, le nettoyage et l'intégration des données de diverses sources, telles que les systèmes de production, les capteurs IoT, les bases de données de la chaîne d'approvisionnement et les mesures de contrôle de la qualité. Ils agissent en tant que processeurs de données et analystes principaux, fournissant des prévisions et des informations stratégiques qui sont essentielles aux décisions opérationnelles.
Automatisation et optimisation des processus: les agents de l'IA dans la fabrication vont au-delà des tâches de routine d'automatisation comme la gestion des stocks et la planification de la production; Ils optimisent également ces processus en gérant des exceptions, des erreurs et des exceptions. En apprenant et en s'adaptant constamment, ces agents d'IA excellent dans l'automatisation des processus de fabrication complexes tels que la maintenance prédictive, le contrôle de la qualité et la gestion de la chaîne d'approvisionnement.
Décision et exécution: les agents de l'IA agissent comme des décideurs expérimentés dans la fabrication, la gestion des décisions clés liées à la planification de la production, à l'allocation des ressources, à l'entretien de l'équipement et à l'assurance qualité. Ces décisions sont basées sur de puissants modèles basés sur les données qui garantissent l'efficacité et minimisent les risques. Les agents de l'IA peuvent également expliquer de manière transparente leurs décisions, favorisant ainsi la responsabilité et la confiance dans les opérations de fabrication.
Collaboration et communication: l'agent d'IA facilite la communication et la collaboration transparentes entre différents départements au sein d'une organisation manufacturière et avec des partenaires externes. En tant que plates-formes d'interaction centralisées, elles améliorent l'intelligence collective de l'ensemble de l'écosystème manufacturier, garantissant la cohérence et la prise de décision éclairée. Les agents de l'IA conversationnels améliorent la communication interne en facilitant l'échange efficace des informations et des informations entre les équipes pour améliorer l'efficacité opérationnelle et la réactivité.
Les agents de l'IA jouent un rôle clé dans la transformation des opérations de fabrication et la préparation des organisations pour relever efficacement les défis actuels et les opportunités futures en automatisant des processus de fabrication complexes, en améliorant la prise de décision et en facilitant la collaboration entre les équipes et les partenaires.
Comment construire un agent d'IA pour la fabrication?
La construction d'agents d'IA adaptés à la fabrication implique une approche structurée qui commence par des objectifs clairs et se termine par une optimisation continue. Il s'agit d'un guide détaillé pour développer des agents d'IA pour gérer les tâches personnalisées et stimuler la croissance de l'entreprise manufacturière.
Établissez vos objectifs: Avant de commencer le développement, il est crucial de définir vos attentes pour l'agent d'IA. Déterminez si un agent d'IA gérera la planification de la production, automatise le contrôle de la qualité, gérera la maintenance prédictive ou optimisera les processus de la chaîne d'approvisionnement. Comprendre vos besoins spécifiques guidera votre approche pour construire des agents d'IA. Si vous avez besoin de plus de clarification, envisagez de consulter un expert en IA pour la clarté et la direction.
Programmation du langage de choix: Python reste le choix le plus élevé pour le développement de l'IA en raison de sa simplicité, de sa flexibilité et de l'écosystème riche des bibliothèques et des cadres qu'il prend en charge. Sa lisibilité et sa large gamme d'applications le rendent idéal pour développer des agents d'IA dans la fabrication, où des algorithmes complexes sont courants. Si vous utilisez un cadre dédié, ces cadres fournissent généralement leur environnement de développement et peuvent prendre en charge plusieurs langages de programmation.
La collecte de données pour la formation: l'efficacité des agents de l'IA dans la fabrication dépend en grande partie de la qualité des données utilisées pour la formation. Assurez-vous que vos données sont de haute qualité, impartiales et propres. Cela peut impliquer des données de production, des journaux d'équipement, des mesures de contrôle de la qualité et des informations sur la chaîne d'approvisionnement.
Architecture de base de conception: L'architecture des agents d'IA doit être évolutive, modulaire et axée sur les performances. Il doit également être conçu pour être intégré afin qu'il puisse être facilement mis à jour et compatible avec d'autres systèmes et technologies. Cela est essentiel dans la fabrication, où les systèmes doivent interagir de manière transparente avec les lignes de production, les plates-formes de la chaîne d'approvisionnement et les systèmes de gestion de la qualité. Des cadres spécialisés fournissent généralement des architectures ou des modèles prédéfinis adaptés aux applications de fabrication. Cependant, vous devrez peut-être personnaliser l'architecture pour répondre à vos besoins.
Démarrer la formation du modèle: la formation du modèle consiste à configurer l'environnement, à nourrir les données informatiques et à améliorer itérativement ses capacités de prise de décision. Selon votre cas d'utilisation spécifique, des techniques d'utilisation telles que le renforcement ou l'apprentissage supervisé. Crewai et Autogen Studio peuvent fournir des outils et environnements spécialisés pour la formation des modèles d'IA en utilisant ces techniques. Les modèles sont constamment validés et affinés pour s'assurer qu'ils respectent les normes de précision et d'efficacité requises.
Tests: Des tests approfondis doivent être effectués pour s'assurer que l'agent d'IA fonctionne correctement dans toutes les opérations prévues sans erreurs ni écarts. Cela comprend les tests de performances, de sécurité et d'acceptation des utilisateurs pour garantir que l'agent d'IA répond aux spécifications techniques et aux attentes des utilisateurs.
Suivi et optimisation: Après le déploiement, les performances de l'agent d'IA sont surveillées en continu pour s'assurer qu'elle s'adapte aux nouvelles données et l'évolution des conditions de fabrication. Mettez à jour le système régulièrement pour améliorer ses fonctionnalités et étendre ses capacités à mesure que votre entreprise se développe. Cette étape est essentielle pour maintenir les agents d'IA pertinents et efficaces dans un environnement de fabrication dynamique.
En effectuant ces étapes, vous pouvez développer un puissant agent d'IA qui peut non seulement automatiser les tâches, mais également fournir un avantage stratégique dans l'espace de fabrication hautement compétitif. De tels agents de l'IA peuvent transformer les données en informations exploitables, améliorer l'efficacité opérationnelle et assurer un fort contrôle de la qualité, ce qui stimule finalement la croissance et l'efficacité des opérations de fabrication.