Три стратегии внедрения ИИ в производство
Внедрение ИИ в промышленность требует продуманного, скоординированного взаимодействия, которое наводит мосты с ненаблюдаемой инфраструктурой, соблюдает организационные барьеры и обеспечивает международные требования операционных технологий (ОТ).
Телеграм-канал «МашТех» приводит слова технического директора «Аспен Текнолоджи» (Aspen Technology) Клаудио Файада, рассматривающего три стратегии для высвобождения возможностей промышленного ИИ.
1. Модернизация без нарушений: развивайте, а не перестраивайте.
Многие заводы и предприятия работают на основе разрозненных систем автоматизации, некоторые из которых уже имеют несколько уровней. При этом зачастую эффективная работа, безопасность и надёжность соблюдаются, потому что демонтаж и замена систем нецелесообразны.
Компаниям следует стремиться к неразрушающей эволюции, совершенствуя свои решения по автоматизации путем создания уровня ИИ- и программно-определяемых решений на уровне инсталлируемой базы. Цель состоит в том, чтобы создать гибкую и безопасную платформу, которая сочетает в себе уникальные возможности с современными технологиями, обеспечивающими непрерывность и оптимизацию масштабов всего предприятия.
Развёртывание готовой продукции в ОТ-платформе, виртуализация систем позволяет постепенно внедрять аналитику на основе ИИ, прогнозное техническое обслуживание или оптимизацию процессов, не останавливая производство.
2. Соединение ИТ и ОТ: простое создание фронта.
Как пишет Файад, часто эти команды работают изолированно. ИТ-служба может создать надёжную сетевую передачу данных, но без учёта особенностей работы предприятия эти каналы не несут ощутимой пользы. И наоборот, системы конфиденциальности ОТ часто фрагментируются, и их трудно подключить.
Настоящие прорывы происходят постоянно, когда ИТ и ОТ работают вместе, интегрируя и контекстуализируя данные ОТ и совместно разрабатывая стратегию управления данными. Результат? Платформа ОТ, которая может владеть как ИТ, так и ОТ: безопасная, надёжная и готовая к инновациям, основанным на ИИ.
Это позволяет компаниям определять алгоритмы использования и разрабатывать систему управления данными, обеспечивая отказоустойчивость и вызывая доверие у другой стороны. Сочетание масштаба корпоративной ИТ-службы и экспертных знаний в области ОТ делает промышленный ИИ по-настоящему преобразующим.
3. Создание надёжной основы управления данными с помощью тканевых данных.
Надёжная промышленная информационная сеть объединяет и контекстуализирует данные из всех источников – неисследованных и современных, ИТ и ОТ. Правильная сеть позволяет создавать адаптивные и информативные приложения ИИ, которые улучшаются по мере поступления новых данных.
Следующая эра потребует принятия решений об использовании неотслеживаемых систем с современными технологиями, автоматизации с помощью систем информационных сетей или данных управления для обеспечения доступа к реальным данным и оценки эффективности и интеллектуальности бизнеса. С каждым новым интегрированным набором данных возможность организации инсайтов — и конкурентное преимущество — растут.
Наличие промышленных информационных сетей для соединений всех данных ОТ с ИТ вместо независимого подключения каждой системы ОТ обеспечивает более безопасное и простое в обслуживании решение.
По словам Файады, ключ к успешному индустриальному ИИ – это не переосмысление, продуманная эволюция: модернизация без разрушения, объединение опыта ИТ- и ОТ-подразделений и создание гибкого фундамента данных.
