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AIアシスタントは工場の床に参加します

基本マシン 粉砕の場合、スチールボールベアリングは1900年頃から同じでしたが、メーカーはその周りのすべてを着実に自動化しています。今日、このプロセスはコンベアベルトによって駆動されており、ほとんどの場合、それは自動です。人間にとって最も緊急の仕事は、物事がいつ間違っているかを把握することです。 ai。ハンブルクのシェーフラーファクトリーは、鋼鉄のワイヤーから始まり、粗いボールに押し込まれます。これらのボールは、一連の炉で硬化し、その後、3つのますます正確なグラインダーを通り抜けて、1ミクロン以内に球形になるまで置きます。その結果、現代の産業で最も汎用性の高いコンポーネントの1つになり、旋盤から自動車エンジンまで、あらゆる摩擦関節が可能になります。そのレベルの精度には一定のテストが必要ですが、欠陥が発生すると、それらを追跡するとパズルが表示されます。テストでは、組立ラインのある時点で欠陥が発生する可能性がありますが、原因は明らかではない場合があります。おそらく、ねじ込みツールのトルクがオフになっているか、新しく交換された研削輪が品質に影響を与えているのでしょう。問題を追跡するということは、複数の産業機器にわたってデータを比較することを意味しますが、これらはこれを念頭に置いて設計されていません。これもまもなく機械の仕事になるかもしれません。昨年、SchaefflerはMicrosoftの工場運用エージェントの最初のユーザーの1人になりました。これは、大規模な言語モデルを搭載し、メーカー専用に設計された新製品です。チャットボットスタイルのツールは、欠陥、ダウンタイム、または過剰なエネルギー消費の原因を追跡するのに役立ちます。その結果、MicrosoftのAzureとのパートナーシップのおかげで、Openaiのモデルがバックエンドで使用されていることがあります。マイクロソフトのグローバル産業マーケティング担当副社長であるキャスリーンミットフォードは、このプロジェクトを「製造データの上に運営する推論エージェント」と説明しています。その結果、Mitford氏は、「エージェントは質問を理解し、標準化されたデータモデルに対して精度と精度で翻訳することができます」と述べています。工場労働者は、「通常のレベルの欠陥を引き起こしているのは何ですか？」のような質問をするかもしれません。モデルは、製造プロセス全体からのデータで答えることができます。エージェントは、Microsoftの既存のエンタープライズ製品、特にデータ分析システムに深く統合されています。これは、Microsoftのシステムで何百もの植物を運営しているSchaefflerが、世界中のデータに関するエージェントを訓練できることを意味します。Schaefflerの担当副社長であるStefan Soutschekは、データ分析の範囲はシステムの真の力であると言います。 「主な利点は、チャットボット自体ではありませんが、役立ちます」と彼は言います。 「これはこのOTの組み合わせです [operational technology] バックエンドのデータプラットフォーム、およびそのデータに依存するチャットボット。」名前にもかかわらず、これにはエージェントAIではありません。目標はありません。その力は、ユーザーが尋ねる質問に答えることに限定されます。エージェントを設定して、MicrosoftのCopilot Studioを介して基本コマンドを実行することができますが、目標はエージェントに独自の決定を下すことではありません。これは主にデータアクセスツールとしてのAIです。 #AIアシスタントは工場の床に参加します