AI тұрақтылықты қалай арттырады? 

Адамдар AI орнықтылықты қалай арттырады деп сұрағанда, бірден ой жиі үлкен көріністерге ауысады: жаһандық жеткізу тізбегін бір түнде оңтайландыру немесе климаттық модельдеуді сиқырлы шешу. Өндірістік және логистикалық топтармен жұмыс істей отырып, мен нақты әсердің түйіршікті, жиі ретсіз және күміс оқтан алыс екенін көрдім. Жасанды интеллект вакуумда жұмыс істейді деген қате түсінік - олай емес. Оның мәні бар, көбінесе тиімсіз процестерге терең енген кезде ғана ашылады. Бұл интеллектуалды алгоритмдер туралы және материал ағындарына, энергия тұтынуына және қалдықтар үлгілеріне практикалық түзетулер туралы көбірек. Маған бұл шынымен орындалатын және кейде сүрінетін жерлерді аралап көрейін.

Бетон: энергия мен ресурстарды оңтайландыру

Бекіткіштерді шығаратын зауыт сияқты әдеттегі өнеркәсіптік ортаны алайық. Энергия жүктемесі тұрақты емес; соғу немесе термиялық өңдеу кезінде ұшып кетеді. Біз Хэбэйдегі бір мекемеде топпен жұмыс істедік (Юнянь ауданындағы өнеркәсіптік кластерді ойлайық) электр қуатын тұтынудың тарихи деректерінде салыстырмалы түрде қарапайым машиналық оқыту үлгілерін қолдану үшін. Мақсат процесті қайта ойлап табу емес, сұраныстың өсуін болжау және маңызды емес операцияларды тоқтату болды. Нәтижесі көміртегі ізі мен құнын тікелей төмендететін ең жоғары жүктеме зарядтарының 7-8%-ға төмендеуі болды. Бұл қарапайым естіледі, бірақ масштабта, жүздеген пештер мен престерде жинақталған әсер айтарлықтай. Бұл жерде AI ойланбайды; бұл өте шулы, нақты дүние деректер жиынына қолданылатын үлгіні тану.

Мәліметтер инфрақұрылымы қиынға соғады. Көптеген өсімдіктер, тіпті үлкен өсімдіктер де ұнайды Handan Zitai Fastener Referuting Co., Ltd., бұрынғы SCADA жүйелері мен қолмен журналдары бар. Бірінші кедергі - дүкеннен таза, уақыт белгісі бар деректерді алу. Біз модельдерді беру үшін негізгі IoT сенсорларын орнатуға бірнеше апта жұмсадық – бұл қадам жылтыр кейс зерттеулерінде жиі жылтыратылады. Онсыз кез келген AI моделі тек теориялық жаттығу болып табылады. Веб-сайт https://www.zitaifasteners.com өз өнімдерін көрсетуі мүмкін, бірақ тұрақтылық артуы ешқашан бір-бірімен сөйлесуге арналмаған машиналардан алынған деректер ағындарының күрделі интеграциясында болады.

Тағы бір бұрыш - материалдың шығымдылығы. Бекіткіш өндірісінде орамды болат тесіп, қалыптасады. Сынықтар сөзсіз, бірақ AI басқаратын компьютерлік көру жүйелері енді штамптау алдында шикізатты ақауларға тексере алады, тіпті қалдықтарды азайту үшін кесу үлгілерін динамикалық түрде реттей алады. Біз мұны серіктеспен сынақтан өткіздік және алгоритм жұмыс істеп тұрғанда, орнату күрделілігіне байланысты ROI аз топтамалар үшін теріс болды. Бұл маңызды нюанс: тұрақтылыққа арналған AI жалпыға бірдей қолданыла бермейді; ол өтеу үшін белгілі бір ауқымды және операциялық жетілуді талап етеді.

Логистика және жасырын желі

Тасымалдау - бұл массивтік көміртекті шығарушы. Мұнда AI-ның маршрутты оңтайландырудағы рөлі белгілі, бірақ оны қызықты ететін нақты әлемдегі шектеулер. Зитай сияқты Пекин-Гуанчжоу теміржолы мен 107 ұлттық тас жолының жанында тиімді орналасқан өндіруші үшін мәселе ең қысқа жолды табу ғана емес. Бұл жүк көліктерінің бос тұру уақытын азайту үшін ішінара жүктемелерді біріктіру, порттың кешігуін болжау және тіпті нақты уақыттағы трафик пен ауа райы деректерін есепке алу туралы. Біз мұны жүзеге асыратын жүйені енгіздік және отын үнемдеу орташа есеппен 12% шамасында болды. Дегенмен, жүйенің ұсыныстарын кейде алгоритм бойынша тәжірибесіне сенген диспетчерлер қабылдамады - классикалық адам мен AI ынтымақтастық мәселесі.

Бағыттардан басқа, түгендеуді оңтайландыру бар. Артық қорларды ұстау капитал мен кеңістікті байланыстырады және көбінесе қалдықтарға әкеледі (әсіресе жарамдылық мерзіміне байланысты қапталған немесе өңделген бекіткіштер үшін). Сатылым деректерін, маусымдық трендтерді және одан да кеңірек экономикалық көрсеткіштерді пайдаланатын болжамды модельдер қорлар деңгейін қатайта алады. Мен бір жобаны еске түсіремін, онда біз қордың жоғалу қаупін арттырмай, қауіпсіздік қорын 15% қысқарттық. Бірақ аймақтық саясаттың кенеттен өзгеруі жеткізілім тізбегін бұзған кезде модель керемет сәтсіздікке ұшырады - ол мұндай қара аққу оқиғаларына үйретілмеген еді. Бұл AI үлгілерінің олар көрген тарихи деректер сияқты жақсы екенін көрсетеді; олар жаңа жүйелі күйзелістермен күреседі.

Кеңейтілген жеткізу тізбегі кеңейетін жерде. AI айналмалы үнемді циклдарды жасауға көмектесе алады. Мысалы, өнімнің өмірлік циклі деректерін талдау арқылы ол пайдаланудан шығарылған күн фермасындағы бекіткіштер партиясы қайта пайдалануға немесе қайта өңдеуге қашан қол жетімді болуы мүмкін екенін болжай алады, осылайша таза материалдың қажеттілігін азайтады. Бұл әлі қалыптасып жатқан жоқ, бірақ ЕО-дағы пилоттық жобалар мұны зерттеп жатыр. Ол тұрақтылықты жай тиімділіктен жүйелік ресурстар айналымына жылжытады.

Мониторинг, есеп беру және транспаренттік итеру

Бүгінгі таңда тұрақтылық қатаң өлшеуді қажет етеді. AI қоршаған ортаны бақылауды айтарлықтай жылдамдатады. Шығарындыларды немесе ағынды суларды ай сайынғы қолмен тексерудің орнына AI аналитикасы бар сенсорлық желілер үздіксіз, түйіршікті деректерді қамтамасыз ете алады. Біз қаптау цехында ұшпа органикалық қосылыс (VOC) шығарындыларын бақылау жүйесін құруға көмектестік. AI жай ғана өлшеп қойған жоқ; ол процесті түзетуге мүмкіндік беретін нақты өндіріс партиялары мен шығарындылардың ұшқындары арасындағы корреляцияны анықтады. Бұл сәйкестікті шығындар орталығынан операциялық түсінік көзіне айналдырады.

Дегенмен, деректерді жасау бір нәрсе; оған сену басқа. Жасанды интеллектпен жасалған тұрақтылық көрсеткіштері мен ESG есептері сияқты құрылымдар үшін тексерілетін, тексерілетін жазбалардың қажеттілігі арасында тұрақты шиеленіс бар. Реттеуші органдар мен инвесторлар AI-ның көміртегі есебінің қысқаша мазмұнына сене ала ма? Біз AI деректерді шиеленістіруді жеңілдететін кезеңде тұрмыз, бірақ растау және түсіндіру үшін адам сарапшылары әлі де қажет. Құрал күшті, бірақ ол кәсіби пайымдау қажеттілігін алмастыра алмады.

Макро масштабта AI күрделі жеткізу тізбегі бойынша көміртегі ізін дәлірек бақылауға мүмкіндік береді. Жабдықтаушылардың порталдарынан, жөнелту манифесттерінен және қуат шоттарынан деректерді қиып алу және талдау арқылы ол нақты уақыттағы із картасын жасай алады. Үлкен өндірістік базаның бөлігі болып табылатын Zitai сияқты компания үшін бұл көріну Еуропадағы немесе Солтүстік Америкадағы 3-ші аумақтың шығарындылары туралы есеп беру қысымына ұшыраған төменгі тұтынушылар үшін өте маңызды. Ол тұрақтылықты анық емес міндеттемеден бизнестің сандық, басқарылатын құрамдас бөлігіне айналдырады.

Қиындықтар мен ескерілмеген шығындар

Мұның бәрі оң емес. Үлкен AI үлгілерін оқыту мен іске қосудың есептеу құнының өзі экологиялық ауыртпалық болып табылады. Зауыттағы энергияны үнемдеуге бағытталған жоба модельдерді оқытатын бұлттық серверлер пайдаланатын энергиямен салыстырылуы керек. Біз өз жұмысымызда дәл осы себепті терең оқытуды емес, тиімдірек, мамандандырылған үлгілерді қолдануға көштік. Кейде қарапайым статистикалық модель сізге 1% есептеу шығындарының 80% пайда әкеледі. AI арқылы тұрақтылық өз ізін есепке алуы керек.

Сондай-ақ жүйенің бір бөлігін басқасының есебінен оңтайландыру қаупі бар. Біз бір кездері энергия тиімділігін арттыру үшін өндіріс кестесін оңтайландырдық, бірақ ол белгілі бір құралдардың тозуын арттырды, бұл жиі ауыстыруға және байланысты материал қалдықтарына әкелді. Біртұтас көзқарас маңызды. Нағыз тұрақтылық жергілікті максимумдар туралы емес, бүкіл жүйенің тұрақтылығы және ең аз жалпы әсер ету. AI жүйелері көп мақсатты оңтайландыруды ескере отырып жасалуы керек, бұл айтарлықтай қиын мәселе.

Ақырында, адам элементі. Жасанды интеллектке негізделген өзгерістерді жүзеге асыру білікті кадрларды, өзгерістерді басқаруды және көбінесе бастапқы капиталды қажет етеді. Өндіріс белдеуіндегі көптеген шағын және орта кәсіпорындар үшін өмір сүру және тапсырыстарды орындау басымдылық болып табылады. Тұрақтылық аргументі нақты, қысқа және орта мерзімді экономикалық пайдамен біріктірілуі керек. Сондықтан мен көрген ең табысты ұшқыштар төмен ілулі жемістерден басталады: қымбат тұратын бос уақыт пен материалды ысырап етпейтін болжамды техникалық қызмет көрсету немесе екі жылдан аз уақыт ішінде қайтарылатын ақылды жарықтандыру/жылытуды басқару.

Болашаққа көзқарас: оқшаулану емес, интеграция

Сонымен, AI шынымен тұрақтылықты қалай арттырады? Бұл жақсы жобалар үшін жарқыраған, дербес AI арқылы емес. Бұл өндіріс, логистика және энергетика сияқты салалардың операциялық технологиялық стекке біртіндеп, жиі сексуалдық емес интеграциясы арқылы. Ол жасау арқылы тұрақтылықты арттырады ресурстардың тиімділігі бұрын көрінбейтін қалдық ағындарын ашу және бейімделгіш, жауап беретін жүйелерді қосу арқылы өлшенетін және әрекет ететін.

Болашақ, менің ойымша, енгізілген AI-де жатыр. Сапаны сақтай отырып, энергияны минималды тұтыну үшін параметрлерін өздігінен реттейтін өнеркәсіптік машинаны немесе құны мен уақыт шектеулеріне сәйкес келетін көміртекті ең аз тасымалдау опциясын автоматты түрде таңдайтын логистикалық платформаны елестетіп көріңіз. Бұл жеке бастама емес, стандартты функцияға айналады. Өндірушілердің тығыз желісі бар Yongnian өндірістік базасы сияқты жерлерде жұмыс осы біріктірілген тәсілдер үшін тамаша сынақ алаңы болып табылады.

Сайып келгенде, AI - күшті құрал, бірақ бұл жай ғана құрал. Оның тұрақтылыққа қосқан үлесін оны басқаратын қолдар және олар шешуді таңдаған мәселелер анықтайды. Көтермелеу бетонға тынымсыз назар аударудан, материалдық және энергия ағындарының қосымша табыстарынан туындайды, біз қазір ақырында жинап, түсіне аламыз. Бұл тәжірибелік саяхат, сынақтар мен қателіктерге толы, хайп циклінен алыс және оның тұрақты болашақ үшін нақты мәні дәл осы жерде құрылады.