Când vă gândiți la automatizare inteligentă, la ce vă gândiți? La fabrici fără lumină? Linii de producție complet autonome? Roboți care conduc fabrica? Sau vă gândiți la ceva mai centrat pe date și predictiv? Poate chiar la ceva care implică AI, AR sau MR? Se pare că niciuna dintre aceste idei nu este greșită. Există o mulțime de piese în mișcare care intră în ideea de automatizare inteligentă… dar ne apropiem tot mai mult de deblocarea potențialului său.

Desigur, tehnologia trebuie să existe înainte de implementare. De cele mai multe ori, inteligența individuală și tehnologiile de automatizare există deja. Cheia este aducerea lor împreună. Acesta a fost un punct central al unei discuții în cadrul unui panel de discuții Automate Forward.

” nu mai este privit ca fiind savanții nebuni din laborator”, a declarat Tom Panzarella, director senior de percepție la Seegrid. „rezolvând de fapt o problemă de afaceri, cuantificând-o de fapt pentru afacere și apoi tratând tehnologia nu ca pe un scop, ci mai degrabă ca pe un instrument.”

Cu o mentalitate mai echilibrată în ceea ce privește potențialul de automatizare și datele, companiile își pun la punct infrastructurile în vederea pregătirii pentru automatizarea inteligentă. Se așteaptă ca acest lucru să creeze un „punct de cotitură” în care devine mai ușor să se implementeze analiza statistică complexă și inteligența artificială în liniile de producție.

„Algoritmii în sine, în multe cazuri, nu sunt noi”, a declarat John Lizzi, lider executiv pentru robotică și sisteme autonome la GE Research. „Dar este vorba, de fapt, de toată infrastructura, instrumentele și cadrele care au facilitat acest lucru.”

Călătoria automatizării nu este un drum drept, în special în cazul aplicațiilor critice de siguranță care trebuie să respecte reglementările guvernamentale și de siguranță. Rashmi Misra, șefa departamentului de dezvoltare a afacerilor AI, realitate mixtă și siliciu la Microsoft, a discutat despre modul în care lipsa liniilor directoare și a standardelor de automatizare poate duce la deficiențe ale aplicației, deoarece inginerii sunt literalmente lăsați să se descurce singuri.

„Suntem cu toții într-un ecosistem care trebuie să lucreze împreună în aceleași condiții”, a spus ea. În timp ce apar cazuri de utilizare, există variante de cazuri care trebuie să se adreseze modelelor de afaceri și obiectivelor individuale de automatizare. Ea a remarcat că unele cazuri de utilizare stabilite, sau seturi de instrumente, pot fi adaptate pentru un alt model de afaceri.

Toolkits pot servi ca un ghid de referință pentru aplicații de-a lungul parcursului de automatizare și pot fi valoroase pentru companiile mici și mijlocii care nu au o divizie mare de cercetare. Rishi Vaish, CTO și vicepreședinte al IBM AI Applications, a explicat două niveluri diferite de investiții pe care IBM le face pentru a face ca tehnologia sa de automatizare să fie consumabilă.

„Primul este în scule”, a spus el. „Un nivel de investiție este realizarea continuă a acestor unelte”. Aceasta include datele, modelul, menținerea modelului în funcțiune în producție și permiterea modelului să măsoare prejudecățile din sistem.

„Al doilea nivel de investiții este atunci când construim efectiv o aplicație”, a explicat el. „Pentru majoritatea companiilor care vor doar să pornească, un anumit nivel mai ridicat de abstractizare este o modalitate mult mai rapidă de a da startul călătoriei lor de inteligență artificială.”

Producătorii mari și mici deopotrivă împărtășesc totuși o dificultate similară: integrarea efectivă a noii tehnologii cu cea veche.

„Pentru noi, aici se află provocarea”, a declarat Jorge Ramirez, director global de automatizare a execuției și ofițer șef al securității cibernetice în producție la General Motors. „Suntem limitați de capital. Soluția ușoară ar fi să scoatem tot ce este vechi și să punem tot ce este nou, cu toate noile inteligențe care pur și simplu joacă armonios.”

Știm cu toții că nu aceasta este realitatea, totuși.

Convergența dintre moștenirea cu tehnologia inteligentă este una dintre cele mai mari provocări în automatizarea inteligentă, dar are loc mai des, ceea ce va da o mână de ajutor la extinderi ale setului de instrumente, cazuri de utilizare specificate și, în cele din urmă, la o adoptare globală mai ușoară.

Lizzi a sfătuit companiile să analizeze atât punctele forte, cât și punctele slabe ale unui sistem pentru a determina unde ar putea trăi automatizarea inteligentă. De asemenea, este important să se analizeze și punctele forte și punctele slabe ale tehnologiei inteligente.

.