Experts halen AI-barrières weg

Waarom gebruiken niet meer fabrikanten in de Verenigde Staten slimme productietechnologieën zoals AI en machine learning om afval te verminderen, voorspellend onderhoud te realiseren en hun automatiseringssystemen te verbeteren?

Die vraag stond centraal in "The Role of AI in Manufacturing", een rondetafelgesprek gesponsord door CESMII, het Smart Manufacturing Institute. Panelleden vertegenwoordigden Procter &Gamble, Raytheon Space en Airborne Systems, Microsoft, UCLA en CESMII.

Panelleden spraken over het overwinnen van belemmeringen zoals 'pilot-purgatory', platformafhankelijke software, datawetenschappers zonder kennis van het productiedomein en data-anarchie.

"Er is nog steeds veel hype rond deze ruimte, wat niet ongebruikelijk is als je het potentieel hebt om een ​​hele industrie te ontwrichten", zei CESMII-CEO John Dyck, de moderator van de rondetafelgesprek. "Maar dat maakt het nog belangrijker om het onderscheid te begrijpen tussen wat nog ambitieus is en wat pragmatisch haalbaar is."

Dat brengt ons terug bij de vraag wat fabrikanten belemmert bij een bredere acceptatie van AI?

Veel bedrijven melden dat ze proberen AI in hun onderneming op te nemen, maar vast te zitten in 'pilot-purgatory', niet in staat om een ​​klein, succesvol project op te schalen.

Zelfs een Fortune 500-bedrijf als Procter &Gamble geeft toe problemen te hebben. Het bedrijf is nog vroeg in de adoptie van AI en is erin geslaagd enkele algoritmen voor machine learning in te zetten. Maar P&G wordt belemmerd door ze te schalen.

"Je realiseert je dat ik geen infrastructuur heb die de gegevens er uit kan krijgen zoals ik dat wil", zegt Jeff Kent, leider van de slimme platforms van P&G. “Ik heb geen platform dat goed contextualiseert, en ik heb geen plek waar het algoritme heel gemakkelijk kan worden ontwikkeld door niet-datawetenschapsexperts. We bevinden ons dus in het stadium waarin we [sommige] succesvolle pilots hebben, maar ze blijven min of meer binnen de context van wie ze heeft ontwikkeld.

"Ik denk dat we uit het pilot-vagevuur komen," voegde hij eraan toe, "maar we zullen alleen een schaalbare adoptie behouden en de hele belofte van Industrie 4.0 waarmaken wanneer al deze samenkomen in een volledig werkproces en een volledige set van toepassingen waaraan P&G, onze leveranciers en OEM's allemaal kunnen deelnemen.”

Kelly Dodds, technologisch directeur productietechnologie bij Raytheon, zei dat de militaire aannemer succes heeft gehad met het integreren van AI in robottoepassingen met behulp van machinevisie.

"Het vermogen van machine vision om elke keer op te pikken wat je wilt oppikken en zichzelf te verbeteren, is een belangrijke onderneming", zei ze.

Om de AI-adoptie-uitdaging het hoofd te bieden, zei Dodds dat Raytheon educatieve programma's op het gebied van datawetenschap promoot met een productiecontext.

"We hebben datawetenschappers nodig met domeinexpertise", zei hij. "Dus het is belangrijk om die pijplijn van mensen met die context te laten groeien."

Over datawetenschappers gesproken, Jonathan Wise, CESMII's VP of technology, is een softwareontwikkelaar die vindt dat zijn collega-programmeurs hun ontwerpen moeten beginnen met implementatieflexibiliteit in het achterhoofd.

"We hebben een personeelsbestand dat de afgelopen decennia intelligentie heeft ontwikkeld tot een PLC, maar die platformleveranciers hebben geen hardware-abstractielaag (HAL) gebouwd tussen de code en de PLC", zei hij. "In IT-software daarentegen hebben we de afgelopen jaren onze software opgebouwd ... uit componenten, en die componenten zijn losjes gekoppeld aan een bepaalde architectuur en verbonden door goed gedefinieerde interfaces."

Het tegengif voor platformafhankelijke software, zei Wise, is om algoritmen te bouwen die platformonafhankelijk zijn en gebouwd met gemeenschappelijke informatie-interfaces.

Bovendien moeten de gegevens zelf in een gestandaardiseerd formaat zijn, zei hij.

Jim Davis, vice-provoost van IT aan de UCLA, zei:"De manieren om dat te doen ... is nadenken over hoe je gegevens uitwisselt, deelt, bundelt, combineert en er op een collectieve manier mee werkt. Er is dus een sectorbrede strategie.”

Nu de pandemie en de klimaatverandering de toeleveringsketens verstoren, kan het verminderen van afval en het efficiënt gebruiken van hulpbronnen een cruciaal voordeel zijn bij het adopteren van AI, zegt Walid Ali, een AI in productie-expert bij Microsoft.

“Met industriële processen die verantwoordelijk zijn voor bijna de helft van het energieverbruik van onze menselijke soort en een vijfde van de wereldwijde uitstoot van broeikasgassen, is het ethisch om te doen, evenals de juiste zakelijke beslissing met bepaalde economieën die ons ertoe aanzetten samen te werken aan gesloten -resource-loops en de levenscyclus van producten, na productie in consumptie,” zei hij.

"Dit is een tijd van ongekende kansen die ons in staat stelt om vanuit technologisch oogpunt het juiste te doen met AI en slimme productie, evenals voor duurzaamheidskansen in de omgeving waarin we leven."