Жасанды интеллект (AI) ғылыми фантастика әлемінен тұрақты түрде шығып, нақты өндірістік қолданыстарға енген сайын ол денсаулық сақтау, қаржы, логистика, тіпті шығармашылық салалар сияқты салаларды қайта пішіндей бастады. Осы фонда дәстүрлі түрде өте көп тәжірибеге сүйенетін және қолмен орындалатын сала ретінде қарастырылатын пайдалану өнеркәсібі де маңызды бұрылу нүктесінде тұр. Дегенмен, кейбір оптимистік болжамдарға қарамастан, толығымен автономды, жасанды интеллектке негізделген пайдалану революциясы бірден болып үлгермейді. Нақтылық одан да күрделі, сақтықпен қарау мен соңында тұрақты тәжірибеге негізделген.
Бүгінгі заманауи пайдалану құралдары бұрынғыдан гөрі «ақыл-ой» деңгейін көрсетіп тұр. Сандық инверторлы пайдалану машиналары миллисекунд деңгейіндегі жауап уақытымен арканы басқара алады, ал ішкі басқару алгоритмдері тәжірибелі пайдаланушылар сияқты жұмыс істейді. Бұл жүйелер материалдар арасындағы айырмашылықтарға бейімделе алады, арқанның жұмыс істеуін тұрақтандыра алады, пайдалану параметрлерін оптималдайды және жұмыс барысында шашыратуды азайтады. Алайда, бұл ақыл-ой түрі әлі де алдын ала анықталған ережелер мен тұрақты жауап логикасына негізделгенін түсіну маңызды. Бұл тәуелсіз оқуға, пайымдауға және дамуға қабілетті шынайы жасанды интеллект емес, дамыған автоматтандыру формасы болып табылады.
Жасанды интеллект пен пайдалану технологияларында тез даму болса да, жасанды интеллектті пайдалану процестеріне терең біріктіруді шектеп тұрған бірнеше негізгі қиыншылықтар бар.
Біріншіден, деректер мәселесі негізгі кедергі болып табылады. ЖИ жүйелері әсіресе ақаулы немесе сапасыз болып келетін жағдайларды қамтитын, жоғары сапалы үлкен көлемді деректерге негізделеді. Материалдар таза, параметрлер оптимизацияланған және орташа шарттар бақыланатын идеалды зертханалық жағдайларда жиналған пайдаланылатын берілгендер нақты өндірістің күрделілігін толығымен бейнелей алмайды. Нақты цехтарда дәнекерлеушілер май ластануына, біркелкі емес бұйым саңылауларына, тұрақсыз қорғаныш газына және материалдардың әртүрлілігіне жиі кездеседі. Өкінішке орай, нақты өндірістік деректер, әсіресе дәнекерлеу ақауларына қатысты деректер, жиі сезімтал, бөлшектенген немесе қолжетімсіз болып келеді, бұл ЖИ-ны оқыту мен модельдің дәлдігін біраз шектейді.
Екіншіден, есептеу қуаты мен құнды теңестіру мәселесі қазіргі уақытта да қиындық туғызады. AI жұмыс барысында нақты уақыт режимінде шешім қабылдау үшін пайдаланылатын болса, ол дереу дәнекерлеу машиналарына салынған қуатты edge computing құрылғыларына сүйенуі тиіс. Бұл талап компоненттердің құнының өсуіне, жылу шығарудың артуына және энергия тұтынудың көбеюіне әкеледі. Көптеген өнеркәсіптік орталарда — мұнда дәнекерлеу жабдықтары қол жетімді, тұрақты және қатаң жағдайларға төзімді болуы керек — бұл құн мен өнімділік арасындағы тепе-теңдік масштабты түрде қазіргі уақытта да қиындық тудырады.
Үшіншіден, дәнекерлеу физикасының өзіндік күрделілігін азайтуға болмайды. Дәнекерлеу — металлургия, доға физикасы, сұйықтық динамикасы және жылу алмасуын бір уақытта қамтитын өте өткінші процесс. Дәнекерлеу мінез-құлықтарын дәл модельдеу мен болжау кескіндерді тану немесе тілді өңдеу сияқты міндеттерге қарағанда анағұрлым күрделі. Бұл күрделілік AI модельдерінің нақты уақыт режимінде тұрақты және әмбебап нәтижелер беруіне қиындық туғызады.
Толық AI-мен басқарылатын пайдалану әлі де ұзақ мерзімді мақсат болып табылса да, жеткілікті дәрежеде AI дәнекерлеу өнеркәсібінің тізбегінің бірнеше сатысында нақтылы құндылық әлдеқашан әкелуде. Қазіргі уақытта AI дәнекерлеушілерді немесе инженерлерді ауыстырмайды. Оның орнына, ол перифериялық және төменгі жағындағы процестерде әлдеқайда жоғары сапалылық пен сенімділікке ие болу үшін әлдеқайда тиімділікті қамтамасыз ететін «супер көмекші құрал» ретінде жұмыс істейді.
AI жүйелері ток пен кернеу формалары, сым беру тұрақтылығы және газ ағыны параметрлері сияқты дәнекерлеу машиналарының жұмыс істеу деректерін үздіксіз бақылай алады. Бұл сигналдарды талдау арқылы AI контактілік ұштың тозуы, сым берудің бітелуі немесе қорғау газының аномальды жағдайлары сияқты мәселелер туралы алдын ала ескертуді беруі мүмкін. Осындай рөлде AI күтпеген тоқтаулардың алдын алуға және тұрақты өндірісті қолдауға көмектесетін шаршаусыз жабдық «дәрігері» болып табылады.
Машиналық көру негізіндегі ИӘ жүйелері сонымен қатар нақты уақытта немесе пайдаланудан кейінгі бақылау үшін бірте-бірте қолданыла бастады. Бұл жүйелер адам көзіне қарағанда шет асты, қуыс немесе тегіс емес бекітілу сияқты беткі ақауларды тұрақты түрде анықтай алады. ИӘ ақауларды автоматты түрде классификациялау және жазбаға түсіру арқылы бақылау тиімділігін, іздестіруді және жалпы сапа басқаруын едәуір жақсартады.
Темірді пісіру бойынша оқыту кезінде ИӘ-ның көмегімен жасалған модельдеу жүйелері дәстүрлі оқыту әдістерін түбегейлі өзгертуде. Әртүрлі материалдарды, позициялар мен пісіру жағдайларын, сондай-ақ сенсорлар арқылы қолдың тұрақтылығын, емхананың бұрышын және жылжудың жылдамдығын модельдеу арқылы бұл жүйелер дер кезінде, жеке нұсқаулықтар береді. Бұл жаңа пісірушілерді оқытудың процесін жылдамдатады және материалдардың шығынын, оқытудың құнын азайтады.
Сонымен қатар, параметрлер, материалдар және нәтижелер сияқты тарихи пісіру деректерін талдау арқылы жасанды интеллект инженерлерге ең оңтайлы параметрлер диапазонын анықтауда көмектесе алады. Жаңа материалдар немесе бұйымдар үшін жасанды интеллект алғашқы процестік ұсыныстарды ұсына алады, бұл инженерлердің процесс тұрақтылығын сақтап отыруына қоса, қайталанатын сынама-қате жұмыстарын азайтуына көмектеседі.
Пісіруге арналған жасанды интеллектіні дамыту — бұл тек қана алгоритм инженерлері шеше алатын мәселе емес. Бұл пісіру физикасы саласындағы терең білім, электрониканың күштік инженериясы, өндірістік тәжірибе мен деректер ғылымының тығыз интеграциясын талап етеді. Нәтижесінде, бұл саладағы болашақ лидерлер — ондаған жылдар бойы техникалық біліктілікке, қолданбалы деректерге және мықты ғылыми-зерттеу мүмкіндіктеріне ие болған ірі пісіру жабдықтары өндірушілері болып табылады.
Ұзақ уақыт бойы дәнекерлеу саласында жұмыс істеп келе жатқан компаниялар интеллектуалды түрлендіру дегеніміз дәлелденген технологиялардан бас тарту емес, оларды цифрландыру мен ақылды интеграция арқылы біртіндеп жетілдіру болып табылатынын түсінеді.
Алдыңғы қаттағы дәнекерлеу мамандары үшін жасанды интеллект — бұл қауіп емес, кәсіби дағдыларды жаңғыртатын құрал. ЖИ тәжірибеге тәуелді қайталанатын операцияларды өзіне ала алады, ал дәнекерлеушілер адамның шешім қабылдауы мен икемділігін талап ететін күрделі операцияларға назар аудара алады. Ақылды жабдықтармен жұмыс істеу, оларды қолдау және бірге жұмыс істеу қабілеті біртіндеп бағалы дағдыға айналады.
Инженерлер мен басқарушылар үшін жасанды интеллект өндірістік процестерге терең түсініктеме береді, жұмыс ағымын оптимизациялауға, сапа жүйелерін жақсартуға және негізделген шешімдер қабылдауды қолдауға көмектеседі.
Жинастырудың жасанды интеллектпен бірігуі күрт технологиялық «үлкен жарылыс» арқылы емес, біртіндеп даму арқылы жүзеге асады — көмекші құралдардан, бөлшектей автономияға және соңында адам мен машина арасындағы ынтымақтастық жүйелерге дейін. Бұл жол қанша жылға созылуы мүмкін, бірақ бағыт анық.
Жинастыру саласында 30 жылдан астам тәжірибеге ие болып, біздің компания осы дамуды жақынан қадағалап, оған белсене қатысып келеді. Қытайдағы ең алдыңғы қатарлы өнеркәсіптік қалалардың бірі — Шанхайда орналасқан біздер әлемнің түкпір-түкпіріндегі клиенттерге жинастыру шешімдерін ұсынамыз. Біздің өнімдер тобына жинастыру материалдары, жинастыру жабдықтары, ақылды жинастыру шешімдері мен көмекші жинастыру жабдықтарын қоса алғанда, 800-ден астам жинастыру өнімдері кіреді. OEM/ODM қызметтерін, тегін тауар қаптау дизайнын, жедел жеткізу, тексеру, іске қосу және алысқа оқыту сияқты қызметтерді ұсына отырып, біздер серіктестеріміздің жинастырудың интеллектуалды түрленуіне бейімделуіне көмектесеміз.
Шынайы интеллектуалды пісіру — машиналардың адамдарды толық ауыстыруы туралы емес. Бұл әрқайсысы өз күштерін пайдалана отырып, глобалды өндірістің тиімдірек, жоғары сапалы және қауіпсіз болашағын жасау үшін адамдар мен машиналар бірге жұмыс істеуі туралы.
Қызықты жаңалықтар
EN
