ИИ на производстве: Оптимизация или эксплуатация?

Искусственный интеллект активно внедряется на производства. Промышленные гиганты и стартапы предлагают диаметрально противоположные подходы к внедрению ИИ на фабриках — одни стремятся расширить возможности человека, другие же видят в работниках лишь "номера", требующие оптимизации.

Заводы уже давно автоматизировали рутинные процессы, но контроль качества и выявление дефектов по-прежнему оставались задачей человека. Однако теперь эту функцию постепенно берут на себя ИИ-ассистенты. Например, на заводе Schaeffler в Гамбурге запустили Microsoft Factory Operations Agent — систему, которая анализирует данные о производственных процессах и помогает находить причины брака или простоя оборудования.

Этот виртуальный помощник интегрирован в экосистему Microsoft Fabric, позволяя анализировать данные с сотен заводов по всему миру. Работники могут просто спросить у системы: «Почему сегодня больше дефектов, чем обычно?» и она выдаст ответ, опираясь на статистику. Это снижает нагрузку на персонал и помогает быстро устранять проблемы.

На заводе Schaeffler производят стальные шарикоподшипники с точностью до десятой доли микрона — компоненты, без которых не обходится ни один современный механизм от токарных станков до автомобильных двигателей. Производственный процесс включает нарезку стальной проволоки, штамповку заготовок, закалку в печах и три этапа шлифовки с возрастающей точностью.

При таком уровне точности постоянное тестирование — обязательное условие. Но когда обнаруживаются дефекты, найти их причину бывает непросто. Тесты могут показать, что дефект возникает где-то на сборочной линии, но источник не всегда очевиден. Возможно, проблема в неправильном крутящем моменте инструмента или недавно заменённом шлифовальном круге. Отслеживание источника проблемы требует сравнения данных с разных единиц промышленного оборудования, которые изначально не проектировались с расчётом на такую интеграцию.

В прошлом году Schaeffler стал одним из первых пользователей Microsoft Factory Operations Agent — нового продукта, основанного на больших языковых моделях и разработанного специально для производителей. Этот инструмент в формате чат-бота помогает отслеживать причины дефектов, простоев или избыточного энергопотребления. По сути, это своего рода ChatGPT для фабрик, использующий модели OpenAI на бэкэнде благодаря партнёрству OpenAI с Microsoft Azure.

Кэтлин Митфорд, корпоративный вице-президент Microsoft по глобальному отраслевому маркетингу, описывает проект как "агент рассуждения, работающий поверх производственных данных". По её словам, "агент способен понимать вопросы и с точностью переводить их в запросы к стандартизированным моделям данных". Таким образом, фабричный рабочий может задать вопрос вроде "Что вызывает необычно высокий уровень дефектов?" и модель сможет ответить, используя данные со всего производственного процесса.

Система глубоко интегрирована в существующие корпоративные продукты Microsoft, особенно в Microsoft Fabric — систему аналитики данных. Это означает, что Schaeffler, управляющий сотнями заводов на базе системы Microsoft, может обучать своего агента на данных со всего мира.

Штефан Соучек, вице-президент Schaeffler, отвечающий за ИТ, говорит, что именно масштаб анализа данных является настоящей силой системы: "Основное преимущество — не сам чат-бот, хотя он и помогает. Это комбинация платформы операционных технологических данных на бэкэнде и чат-бота, опирающегося на эти данные".

Factory Operations Agent не является автономным ИИ: у него нет собственных целей и его возможности ограничены ответами на вопросы пользователя. Его можно настроить на выполнение базовых команд через Microsoft Copilot Studio, но цель не в том, чтобы агент принимал собственные решения. Это прежде всего инструмент доступа к данным.

Это особенно ценно в производстве, где отслеживание ошибок может потребовать сравнения данных между системами контроля качества и промышленными системами управления, такими как печи и прецизионные дрели. В отрасли это известно как разрыв между ИТ и ОТ (операционными технологиями): разрыв между информационными технологиями вроде электронных таблиц и операционными технологиями, используемыми на фабрике. Компании, разрабатывающие ИИ, считают, что большие языковые модели, подобные Factory Operations Agent, смогут преодолеть этот разрыв, отвечая на базовые вопросы по устранению неполадок в разговорном формате.

На другом конце спектра находится стартап Optifye ai, поддерживаемый венчурным капиталом. Эта "ИИ-система мониторинга производительности для фабричных рабочих" предлагает то, что выглядит как дегуманизирующее наблюдение за фабриками – система отслеживает движения рук работников, их продуктивность и даже подсказывает начальникам, кого нужно отчитать за «низкую эффективность». Демонстрационное видео на сайте компании показывает, как начальник, наблюдая за рабочим через камеру, кричит:

«Эй, рабочее место №17! Ты сегодня в красной зоне! У тебя 11,4% эффективности – это просто ужас!»

«Просто сегодня тяжёлый день», — отвечает рабочий.

«Тяжёлый день?» — говорит начальник, глядя на календарь, полный красных дней. «Скорее, тяжёлый месяц».

Такой подход многие критикуют. Так как в то время как владельцы заводов получают детальные отчёты о каждом рабочем, сами сотрудники становятся объектами постоянного наблюдения. По словам критиков, они теряют не только личное пространство, но и человеческое достоинство, превращаясь в цифры в статистике.

Optifye ai был разработан студентами факультета компьютерных наук Университета Дьюка Вивааном Байдом и Кушалом Мохтой. На своём сайте они пишут, что обе их семьи управляют производственными предприятиями, где они были знакомы с условиями работы на фабрике с детства. "Я нахожусь рядом со сборочными линиями столько, сколько себя помню", — написал Байд.

Мохта добавил: "Моя семья также управляет несколькими производственными предприятиями в различных отраслях, что дало мне неограниченный доступ к сборочным линиям с 15 лет". Проект поддерживается Y Combinator. Однако Y Combinator удалил свои недавние посты в LinkedIn и X, поздравляющие компанию с запуском.

На своём сайте они описывают выгоды, которые получает владелец предприятия от установки ИИ-наблюдения на сборочных линиях. Владельцы получают "точные метрики производительности фабрики, линии и рабочих в реальном времени", руководители производства получают "метрики по линиям и рабочим", а цеховые супервайзеры могут "определять, кто/что вызывает неэффективность в линии и исправлять проблему на ходу".

Эти два подхода к внедрению ИИ на производстве представляют собой две стороны одной технологической медали. С одной стороны, инструменты вроде Microsoft Factory Operations Agent стремятся расширить возможности инженеров и рабочих, помогая им решать сложные производственные проблемы. С другой — решения вроде Optifye ai видят в технологии инструмент для ещё большего контроля и давления на рабочих. Так или иначе, ИИ прочно закрепляется на производственных площадках по всему миру. «Вопрос лишь в том, станет ли он надсмотрщиком или помощником для людей, продолжающих работать на заводах и фабриках ещё долгие годы», – сказал Дункан Эдди, исполнительный директор Стэнфордского центра безопасности ИИ

Cyberpunk Today

Источник: vk.com

Комментарии: