الجهاز الأساسي لطحن محمل كرة فولاذية كان هو نفسه منذ حوالي عام 1900 ، ولكن الشركات المصنعة كانت تتم أتمتة كل شيء حوله بشكل مطرد. اليوم ، هذه العملية مدفوعة بحزام ناقل ، وفي معظم الأحيان ، إنها تلقائية. تتمثل المهمة الأكثر إلحاحًا للبشر في معرفة متى تسير الأمور على ما يرام – وحتى يمكن تسليمها قريبًا إلى الذكاء الاصطناعي.

يبدأ مصنع Schaeffler في هامبورغ بأسلاك فولاذية يتم قطعها وضغطها في كرات خشنة. يتم تصلب تلك الكرات في سلسلة من الأفران ، ثم تضعها ثلاثة مطاحن دقيقة بشكل متزايد حتى تكون كروية في عُشر ميكرون. والنتيجة هي واحدة من أكثر المكونات تنوعا في الصناعة الحديثة ، مما يتيح مفاصل الروح المنخفضة في كل شيء من المخارط إلى محركات السيارات.

يتطلب هذا المستوى من الدقة اختبارًا مستمرًا – ولكن عندما تظهر العيوب ، يمكن أن يؤدي تتبعها إلى تقديم لغز. قد يظهر الاختبار عيبًا يحدث في مرحلة ما على خط التجميع ، ولكن قد لا يكون السبب واضحًا. ربما يكون عزم الدوران الموجود على أداة شد ، أو أن عجلة الطحن التي تم استبدالها حديثًا تؤثر على الجودة. تعقب المشكلة يعني مقارنة البيانات عبر أجزاء متعددة من المعدات الصناعية ، والتي لم يتم تصميم أي منها مع وضع ذلك في الاعتبار.

قد يكون هذا أيضًا وظيفة للآلات. في العام الماضي ، أصبح Schaeffler أحد أوائل المستخدمين لوكيل عمليات المصنع في Microsoft ، وهو منتج جديد مدعوم من نماذج لغة كبيرة ومصممة خصيصًا للمصنعين. يمكن أن تساعد الأداة على غرار chatbot في تعقب أسباب العيوب أو التوقف عن العمل أو استهلاك الطاقة الزائد. والنتيجة هي شيء مثل ChatGpt للمصانع ، مع استخدام نماذج Openai في الواجهة الخلفية بفضل شراكة الشركة مع Azure من Microsoft.

تصف Kathleen Mitford ، نائبة رئيس شركة Microsoft للتسويق في الصناعة العالمية ، المشروع بأنه “وكيل التفكير الذي يعمل على رأس بيانات التصنيع”. ونتيجة لذلك ، يقول ميتفورد ، “الوكيل قادر على فهم الأسئلة وترجمتها بدقة ودقة مقابل نماذج البيانات الموحدة.” لذلك قد يطرح عامل المصنع سؤالًا مثل “ما الذي يسبب مستوى أعلى من المعتاد من العيوب؟” وسيكون النموذج قادرًا على الإجابة باستخدام البيانات من جميع أنحاء عملية التصنيع.

تم دمج الوكيل بعمق في منتجات المؤسسات الحالية من Microsoft ، وخاصة Microsoft Fabric ، نظام تحليل البيانات الخاص به. هذا يعني أن Schaeffler ، التي تدير مئات النباتات على نظام Microsoft ، قادر على تدريب وكيلها على البيانات من جميع أنحاء العالم.

يقول ستيفان سوتشيك ، نائب رئيس شيفلر المسؤول عنها ، إن نطاق تحليل البيانات هو القوة الحقيقية للنظام. يقول: “المنفعة الرئيسية ليست chatbot نفسها ، على الرغم من أنها تساعد”. “إنه مزيج من منصة بيانات OT (التكنولوجيا التشغيلية) في الواجهة الخلفية ، ويعتمد chatbot على تلك البيانات.”

على الرغم من الاسم ، فإن هذا ليس Agency AI: لا يحتوي على أهداف ، وتقتصر صلاحياته على الإجابة على أي أسئلة يطرحها المستخدم. يمكنك إعداد الوكيل لتنفيذ الأوامر الأساسية من خلال استوديو Microsoft من Microsoft ، ولكن الهدف هو وجود الوكيل يتخذ قراراته الخاصة. هذا هو في المقام الأول AI كأداة للوصول إلى البيانات.

شاركها.
اترك تعليقاً

Exit mobile version