AI davamlılığı necə artırır? 

İnsanlar süni intellektin davamlılığı necə artırdığını soruşduqda, dərhal fikir çox vaxt möhtəşəm görüntülərə keçir: qlobal təchizat zəncirlərini bir gecədə optimallaşdırmaq və ya iqlim modelləşdirməsini sehrli şəkildə həll etmək. İstehsal və logistika qrupları ilə yerdə işləyərək gördüm ki, real təsir daha dənəvər, çox vaxt qarışıq və gümüş güllədən uzaqdır. Yanlış fikir ondan ibarətdir ki, AI vakuumda işləyir - yox. Onun dəyəri yalnız mövcud, çox vaxt səmərəsiz proseslərə dərindən daxil olduqda açılır. Söhbət daha az ağıllı alqoritmlər və daha çox material axını, enerji istehlakı və tullantı modellərinə praktiki düzəlişlər haqqındadır. İcazə verin, bunun həqiqətən reallaşdığı və bəzən büdrədiyi bir neçə sahəni gəzim.

Konkret: Enerji və Resursların Optimizasiyası

Bağlayıcı istehsal zavodu kimi tipik bir sənaye şəraitini götürün. Enerji yükü sabit deyil; döymə və ya istilik müalicəsi zamanı sıçrayır. Hebeydəki bir obyektdə bir komanda ilə işlədik - Yongnian rayonundakı sənaye klasterini düşünün - enerji istehlakı ilə bağlı tarixi məlumatlara nisbətən sadə maşın öyrənmə modellərini yerləşdirmək. Məqsəd prosesi yenidən kəşf etmək deyil, tələbin artımını proqnozlaşdırmaq və kritik olmayan əməliyyatları səndələmək idi. Nəticə, karbon izini və xərcləri birbaşa azaldan pik yük yüklərində 7-8% azalma oldu. Təvazökar səslənir, lakin miqyasda, yüzlərlə soba və preslərdə kumulyativ təsir əhəmiyyətlidir. Burada AI düşünmür; bu, çox səs-küylü, real dünya verilənlər bazasına tətbiq edilən nümunənin tanınmasıdır.

Çətin olduğu yer məlumat infrastrukturudur. Bir çox bitki, hətta böyük olanlar da bəyənirlər Handan Zitai Fastener Manufacturing Co, Ltd., köhnə SCADA sistemləri və əl qeydləri var. Birinci maneə mağaza mərtəbəsindən təmiz, vaxt möhürlənmiş məlumat əldə etməkdir. Modelləri qidalandırmaq üçün sadəcə əsas IoT sensorlarını qurmaq üçün həftələr sərf etdik - bu, parlaq nümunə araşdırmalarında tez-tez işıqlandırılan bir addımdır. Bu olmadan, hər hansı bir AI modeli yalnız nəzəri bir məşqdir. Veb sayt https://www.zitaifasteners.com öz məhsullarını nümayiş etdirə bilər, lakin davamlılıq qazancı heç vaxt bir-biri ilə danışmaq üçün nəzərdə tutulmayan maşınlardan gələn məlumat axınlarının mürəkkəb inteqrasiyasında pərdə arxasında baş verir.

Digər bucaq materialın məhsuldarlığıdır. Bərkitmə istehsalında rulon polad zımbalanır və formalaşır. Hurda qaçılmazdır, lakin süni intellektlə idarə olunan kompüter görmə sistemləri artıq ştamplamadan əvvəl xammalı qüsurlara görə yoxlaya və hətta tullantıları minimuma endirmək üçün kəsmə nümunələrini dinamik şəkildə tənzimləyə bilər. Biz bunu partnyorla sınaqdan keçirdik və alqoritm işləyərkən quraşdırma mürəkkəbliyinə görə ROI kiçik partiyalar üçün mənfi idi. Bu kritik bir nüansdır: davamlılıq üçün AI universal olaraq tətbiq olunmur; ödəmək üçün müəyyən miqyas və əməliyyat yetkinliyi tələb edir.

Logistika və Gizli Şəbəkə

Nəqliyyat böyük bir karbon emissiyasıdır. Burada AI-nin marşrutun optimallaşdırılmasındakı rolu yaxşı məlumdur, lakin real dünya məhdudiyyətləri onu maraqlı edir. Zitai kimi Pekin-Quançjou Dəmiryolunun və 107 Milli Magistral yolunun yaxınlığında yerləşən istehsalçı üçün sual təkcə ən qısa yolu tapmaq deyil. Söhbət qismən yüklərin konsolidasiyası, liman gecikmələrinin proqnozlaşdırılması və hətta yük maşınlarının boş qalma müddətini azaltmaq üçün real vaxt rejimində trafik və hava məlumatlarının nəzərə alınmasından gedir. Biz bunu edən bir sistem tətbiq etdik və yanacağa qənaət təxminən 12% təşkil etdi. Bununla belə, sistemin tövsiyələri bəzən alqoritm üzrə təcrübələrinə güvənən dispetçerlər tərəfindən rədd edilirdi – klassik insan-AI əməkdaşlıq problemi.

Marşrutlardan kənarda inventar optimallaşdırması var. Həddindən artıq inventar saxlamaq kapital və məkanı bağlayır və tez-tez tullantılara səbəb olur (xüsusilə rəf ömrü ilə örtülmüş və ya işlənmiş bərkidicilər üçün). Satış məlumatlarından, mövsümi meyllərdən və hətta daha geniş iqtisadi göstəricilərdən istifadə edən proqnozlaşdırıcı modellər inventar səviyyələrini sərtləşdirə bilər. Mən bir layihəni xatırlayıram ki, biz ehtiyatların tükənməsi riskini artırmadan təhlükəsizlik ehtiyatını 15% azaltdıq. Ancaq qəfil regional siyasət dəyişikliyi təchizat zəncirlərini pozduqda model möhtəşəm şəkildə uğursuz oldu - o, belə qara qu quşu hadisələri ilə bağlı təlim keçməmişdi. Bu, AI modellərinin yalnız gördükləri tarixi məlumatlar qədər yaxşı olduğunu vurğulayır; onlar yeni sistemli şoklarla mübarizə aparırlar.

Genişləndirilmiş təchizat zənciri daha da genişləndiyi yerdir. Süni intellekt dairəvi iqtisadiyyat döngələrini tərtib etməyə kömək edə bilər. Məsələn, məhsulun həyat dövrü məlumatlarını təhlil edərək, o, istismardan çıxarılan günəş fermasından bərkidicilərin partiyasının təkrar istifadə və ya təkrar emal üçün nə vaxt əlçatan olacağını proqnozlaşdıra bilər, beləliklə, bakir materiala olan ehtiyacı azaldır. Bu hələ yaranma mərhələsindədir, lakin Aİ-də pilot layihələr bunu araşdırır. O, davamlılığı sadə səmərəlilikdən sistemli resurs dövriyyəsinə keçir.

Monitorinq, Hesabat və Şəffaflıq Push

Davamlılıq bu gün ciddi ölçü tələb edir. Süni intellekt ətraf mühitin monitorinqini kəskin surətdə sürətləndirir. Emissiyaların və ya tullantı suyunun aylıq əl ilə yoxlanılması əvəzinə, süni intellekt analitikası olan sensor şəbəkələri davamlı, dənəvər məlumat təmin edə bilər. Biz örtük emalatxanasında uçucu üzvi birləşmələrin (VOC) emissiyalarının monitorinqi üçün sistemin qurulmasına kömək etdik. AI sadəcə ölçmədi; o, xüsusi istehsal partiyaları və emissiya sıçrayışları arasında korrelyasiyaları müəyyən etdi və bu, prosesi tənzimləməyə imkan verdi. Bu, uyğunluğu xərc mərkəzindən əməliyyat anlayışı mənbəyinə çevirir.

Bununla belə, məlumat yaratmaq bir şeydir; inanmaq başqa şeydir. Süni intellekt tərəfindən yaradılan davamlılıq ölçüləri ilə ESG hesabatı kimi çərçivələr üçün yoxlanıla bilən, yoxlanıla bilən qeydlərə ehtiyac arasında davam edən gərginlik var. Tənzimləyicilər və investorlar AI-nin karbon uçotunun xülasəsinə etibar edə bilərlərmi? Biz süni intellektin məlumatların cırılmasının ağır yükünü qaldırdığı bir mərhələdəyik, lakin təsdiqləmək və şərh etmək üçün hələ də insan ekspertlərinə ehtiyac var. Alət güclüdür, lakin peşəkar mühakimə ehtiyacını əvəz etməyib.

Makro miqyasda süni intellekt kompleks təchizat zəncirlərində daha dəqiq karbon ayaq izini izləməyə imkan verir. Təchizatçı portallarından, göndərmə manifestlərindən və enerji fakturalarından məlumatları silməklə və təhlil etməklə, o, real vaxta yaxın iz xəritəsi yarada bilər. Geniş istehsal bazasının bir hissəsi olan Zitai kimi şirkət üçün bu görünmə, Scope 3 emissiyaları barədə hesabat vermək təzyiqi altında olan Avropa və ya Şimali Amerikadakı aşağı axın müştəriləri üçün çox vacibdir. O, davamlılığı qeyri-müəyyən öhdəlikdən biznesin kəmiyyətcə ölçülə bilən, idarə olunan komponentinə çevirir.

Tələlər və nəzərdən qaçırılan xərclər

Hamısı müsbət deyil. Böyük süni intellekt modellərinin təlimi və işlədilməsi hesablama xərclərinin özü ekoloji yükdür. Fabrikdə enerjiyə qənaət etməyə yönəlmiş layihə, modelləri öyrədən bulud serverlərinin istifadə etdiyi enerji ilə müqayisə edilməlidir. Biz öz işimizdə məhz bu səbəbdən kobud güclə dərin öyrənmədən daha səmərəli, ixtisaslaşmış modellərdən istifadə etməyə keçdik. Bəzən daha sadə statistik model sizə hesablama xərclərinin 1%-i ilə 80% fayda əldə edir. Süni intellekt vasitəsilə davamlılıq öz izlərini nəzərə almalıdır.

Sistemin bir hissəsini digərinin hesabına optimallaşdırmaq riski də var. Biz bir dəfə enerji səmərəliliyi üçün istehsal cədvəlini optimallaşdırdıq, ancaq bunun müəyyən alətlərin aşınmasını artırdığını və daha tez-tez dəyişdirilməsinə və əlaqədar material tullantılarına səbəb olduğunu aşkar etdik. Vahid bir baxış vacibdir. Əsl davamlılıq yerli maksimumlarla bağlı deyil, sistem miqyasında dayanıqlıq və minimal ümumi təsirdir. Süni intellekt sistemləri çoxməqsədli optimallaşdırma nəzərə alınmaqla dizayn edilməlidir ki, bu da xeyli çətin problemdir.

Nəhayət, insan elementi. Süni intellektə əsaslanan dəyişikliklərin həyata keçirilməsi ixtisaslı kadrlar, dəyişikliklərin idarə edilməsi və çox vaxt ilkin kapital tələb edir. İstehsal kəmərindəki bir çox kiçik və orta müəssisələr üçün prioritet sağ qalma və sifarişin yerinə yetirilməsidir. Davamlılıq arqumenti aydın, qısa və orta müddətli iqtisadi fayda ilə birləşdirilməlidir. Buna görə də gördüyüm ən uğurlu pilotlar aşağı asılmış meyvələrdən başlayırlar: baha başa gələn fasilələrin və material tullantılarının qarşısını almaq üçün proqnozlaşdırıcı texniki xidmət və ya iki ildən az müddətdə geri qaytarılan ağıllı işıqlandırma/istilik nəzarəti.

İrəli Baxış: İnteqrasiya, Təcrid deyil

Beləliklə, AI həqiqətən davamlılığı necə artırır? Yaxşı layihələr üçün parlaq, müstəqil AI vasitəsilə deyil. Bu, istehsal, logistika və enerji kimi sənayelərin əməliyyat texnologiyaları yığınına tədricən, tez-tez qeyri-təbii inteqrasiyası sayəsindədir. Yaratmaqla davamlılığı artırır resurs səmərəliliyi əvvəllər görünməz olan tullantı axınlarını aşkar etməklə və daha uyğunlaşan, cavab verən sistemləri işə salmaqla ölçülə bilən və hərəkətə keçə bilən.

Gələcək, mənim fikrimcə, quraşdırılmış AI-də yatır. Keyfiyyəti qoruyarkən minimum enerji istifadəsi üçün parametrlərini özü tənzimləyən sənaye maşını və ya xərc və vaxt məhdudiyyətlərinə cavab verən ən aşağı karbonlu daşıma variantını avtomatik seçən logistik platformanı düşünün. Bu, ayrı bir təşəbbüs deyil, standart xüsusiyyətə çevrilir. Sıx istehsalçılar şəbəkəsi ilə Yongnian istehsal bazası kimi yerlərdə iş bu inteqrasiya olunmuş yanaşmalar üçün mükəmməl sınaq meydançasıdır.

Nəhayət, AI güclü bir vasitədir, lakin bu sadəcə bir vasitədir. Onun davamlılığa töhfəsi onu idarə edən əllər və həll etməyi seçdikləri problemlər tərəfindən diktə edilir. Təkmilləşdirmə, indi nəhayət tuta və başa düşə biləcəyimiz məlumatlarla əldə edilən, konkret, material və enerji axınlarında artımlı qazanclara dayanmadan diqqətdən irəli gəlir. Bu, sınaq və səhvlərlə dolu, şırınga dövründən uzaq olan praktiki səyahətdir və dayanıqlı gələcək üçün onun real dəyəri məhz burada qurulur.