Промышленный искусственный интеллект или промышленный ИИ обычно относится к применению искусственного интеллекта в промышленности. [1] В отличие от общего искусственного интеллекта, который является передовой исследовательской дисциплиной для создания компьютеризированных систем, выполняющих задачи, требующие человеческого интеллекта, промышленный ИИ больше связан с применением таких технологий для решения промышленных болевых точек для создания потребительской ценности, повышения производительности, снижения затрат. сокращение, оптимизация сайта, прогнозный анализ [2] и обнаружение информации. [3]Хотя в антиутопическом видении приложений ИИ интеллектуальные машины могут лишить людей рабочих мест и вызвать социальные и этические проблемы, промышленность в целом придерживается более позитивного взгляда на ИИ и считает эту трансформацию экономики неостановимой и ожидает огромные возможности для бизнеса в этом процессе. [4]
Концепция искусственного интеллекта была первоначально предложена в 1940-х годах [4] , и идея повышения производительности и получения информации с помощью интеллектуальной аналитики и моделирования не нова. Искусственный интеллект и системы, основанные на знаниях , были активной областью исследований искусственного интеллекта на протяжении всего жизненного цикла продукта для проектирования продукта, планирования производства, распределения и обслуживания на местах. [5] Системы электронного производства и электронные фабрики [6] не используют термин «ИИ», но они расширяют моделирование инженерных систем, чтобы обеспечить полную интеграцию элементов в производственную экосистему для интеллектуального управления операциями.
Недавно, чтобы ускорить лидерство в инициативе ИИ, правительство США запустило официальный веб-сайт AI.gov, чтобы подчеркнуть свои приоритеты в области ИИ. [7] Есть несколько причин недавней популярности промышленного ИИ: более доступные датчики и автоматизированный процесс сбора данных; Более мощные вычислительные возможности компьютеров для выполнения более сложных задач с большей скоростью и меньшими затратами; Более быстрая инфраструктура подключения и более доступные облачные сервисы для управления данными и аутсорсинга вычислительной мощности. [8]
Сама по себе технология никогда не создаст ценности для бизнеса, если проблемы в отрасли недостаточно изучены. Основные категории, которым может способствовать промышленный ИИ, включают: инновации в продуктах и услугах, улучшение процессов и открытие новых идей. [8]
Сервисные платформы Cloud Foundry широко внедряют технологии искусственного интеллекта. [9] [10] Системы киберпроизводства также применяют прогнозную аналитику и киберфизическое моделирование для устранения разрыва между производством и состоянием машин для оптимизации производительности . [11]
Промышленный ИИ можно встроить в существующие продукты или услуги, чтобы сделать их более эффективными, надежными, безопасными и увеличить срок их службы. [8] Автомобильная промышленность, например, использует компьютерное зрение, чтобы избежать аварий и позволить транспортным средствам оставаться в полосе движения, способствуя более безопасному вождению. В производстве одним из примеров является прогнозирование срока службы лезвия для ленточных пил с самосознанием , чтобы пользователи могли полагаться на свидетельства износа, а не на опыт, что безопаснее, продлит срок службы лезвия и создаст профиль использования лезвия. чтобы помочь в выборе лезвия. [12]