AI кантип туруктуулукту жогорулатат? 

Адамдар AI туруктуулукту кантип жогорулатат деп сурашканда, дароо ой көбүнчө чоң көрүнүшкө секирип кетет: глобалдык жеткирүү чынжырларын бир түн ичинде оптималдаштыруу же климаттын моделин сыйкырдуу түрдө чечүү. Өндүрүш жана логистикалык топтор менен жеринде иштегенден кийин, мен чыныгы таасирдин гранулдуу, көбүнчө башаламан жана күмүш октон алыс экенин көрдүм. AI вакуумда иштейт деген туура эмес түшүнүк - андай эмес. Анын мааниси бар, көбүнчө эффективдүү эмес процесстерге терең киргенде гана ачылат. Бул акылдуу алгоритмдер жөнүндө азыраак жана материалдык агымдарга, энергия керектөөлөргө жана калдыктар үлгүлөрүнө практикалык оңдоолор жөнүндө көбүрөөк. Мага бул иш жүзүндө ойногон жана кээде мүдүрүлүп калган бир нече аймактарды кыдырып көрөйүн.

Бетон: энергия жана ресурстарды оптималдаштыруу

Кадимки өнөр жай шартын алалы, мисалы, бекиткич чыгаруучу завод. энергетикалык жүк туруктуу эмес; ал согуу же термикалык иштетүү учурунда өсөт. Биз Хэбэйдеги объектте команда менен иштештик — Юнгнян районундагы өнөр жай кластерин ойлоп көрөлү — электр энергиясын керектөө боюнча тарыхый маалыматтарга салыштырмалуу жөнөкөй машина үйрөнүү моделдерин жайылтуу үчүн. Максат процессти кайра ойлоп табуу эмес, суроо-талаптын өсүшүн алдын ала айтуу жана маанилүү эмес операцияларды таң калтыруу болгон. Жыйынтыгында эң жогорку жүктөмдөрдүн заряды 7-8% га кыскарды, бул түздөн-түз көмүртектин изин жана баасын азайтат. Бул жөнөкөй угулат, бирок масштабда, жүздөгөн мештерде жана пресстерде топтолгон эффект олуттуу. Бул жерде AI ойлонбойт; бул үлгү таануу абдан ызы-чуу, реалдуу дүйнө маалымат топтомуна колдонулат.

Ал татаал болуп турган жери бул маалымат инфраструктурасы. Көптөгөн өсүмдүктөр, жада калса чоңдор да жагат Handan Zitai Fasteen Fastener Co., Ltd., эски SCADA системалары жана кол журналдары бар. Биринчи тоскоолдук - цехтен таза, убакыт мөөрү бар маалыматтарды алуу. Биз моделдерди азыктандыруу үчүн негизги IoT сенсорлорун орнотуу үчүн бир нече жумаларды өткөрдүк - бул кадам жалтыраган кейс изилдөөлөрүндө чагылдырылган. Ансыз ар кандай AI модели теориялык көнүгүү болуп саналат. Вебсайт https://www.zitaifasterenters.com өз өнүмдөрүн көрсөтүшү мүмкүн, бирок туруктуулукка жетишүү көшөгө артында, бири-бири менен сүйлөшүү үчүн эч качан иштелип чыкпаган машиналардан маалымат агымдарынын катуу интеграциясында болот.

Дагы бир бурч - материалдык түшүмдүүлүк. Бекитүүчү өндүрүштө катушка болот тешилет жана түзүлөт. Таштандылар сөзсүз болот, бирок AI башкарган компьютердик көрүү системалары азыр чийки затты штамптоодон мурун кемчиликтерди текшерип, атүгүл калдыктарды азайтуу үчүн кесүү схемаларын динамикалык түрдө тууралай алат. Биз муну өнөктөш менен пилоттук кылдык жана алгоритм иштеп жатканда, орнотуунун татаалдыгынан улам азыраак партиялар үчүн ROI терс болду. Бул маанилүү нюанс: туруктуулук үчүн AI жалпыга колдонулбайт; ал өзүн актоо үчүн белгилүү масштабды жана оперативдүү жетилүүнү талап кылат.

Логистика жана жашыруун тармак

Транспорт - бул чоң көмүртек чыгаруучу. Бул жерде AIнын маршрутту оптималдаштыруудагы ролу белгилүү, бирок аны кызыктуу кылган реалдуу чектөөлөр. Пекин-Гуанчжоу темир жолуна жана 107 Улуттук шоссеге жакын жайгашкан өндүрүүчү үчүн, Zitai сыяктуу, маселе эң кыска жолду табуу эмес. Бул жарым-жартылай жүктөрдү консолидациялоо, порттун кечигүүлөрүн алдын ала айтуу, ал тургай жүк ташуучу унаалардын бош туруп калуу убактысын кыскартуу үчүн реалдуу убакыттагы трафик жана аба ырайы маалыматтарын эсепке алуу. Биз муну ишке ашырган системаны киргиздик жана күйүүчү майды үнөмдөө орточо эсеп менен 12%ды түздү. Бирок, системанын сунуштары кээде алгоритм боюнча тажрыйбасына ишенген диспетчерлер тарабынан четке кагылган - классикалык адам менен AI кызматташтыгы.

Маршруттардан тышкары, инвентаризацияны оптималдаштыруу бар. Ашыкча инвентаризацияны кармап туруу капиталды жана мейкиндикти байлап, көбүнчө ысырапка алып келет (өзгөчө жарактуулук мөөнөтү менен капталган же иштетилген бекиткичтер үчүн). Сатуу маалыматтарын, сезондук тенденцияларды жана андан да кеңири экономикалык көрсөткүчтөрдү колдонгон болжолдуу моделдер инвентаризациянын деңгээлин күчөтүшү мүмкүн. Бир долбоор эсимде, анда биз запастын чыгып кетүү коркунучун жогорулатпастан, коопсуздук запастарын 15% га кыскартканбыз. Бирок капыстан региондук саясаттын өзгөрүшү жеткирүү чынжырларын үзгүлтүккө учуратканда модель укмуштуудай ишке ашпай калды - ал мындай кара куу окуяларына үйрөтүлгөн эмес. Бул AI моделдери алар көргөн тарыхый маалыматтардай эле жакшы экенин баса белгилейт; алар жаңы системалык соккулар менен күрөшүшөт.

Кеңейтилген жеткирүү чынжырынын кеңейген жери. AI тегерек экономика циклдерин иштеп чыгууга жардам берет. Мисалы, продуктунун жашоо циклинин маалыматтарын талдоо менен, ал иштен чыгарылган күн фермасынын бекиткичтеринин партиясы качан кайра колдонууга же кайра иштетүүгө жеткиликтүү болоорун алдын ала айта алат, ошентип таза материалга болгон муктаждыкты азайтат. Бул дагы эле жаралууда, бирок ЕБдеги пилоттук долбоорлор муну изилдеп жатышат. Ал туруктуулукту жөн гана натыйжалуулуктан системалуу ресурстарды айлантууга жылдырат.

Мониторинг, отчеттуулук жана айкындуулук

Бүгүнкү күндө туруктуулук катуу өлчөөнү талап кылат. AI курчап турган чөйрөнү көзөмөлдөөнү кескин тездетет. Чыгындыларды же агынды сууларды ай сайын кол менен текшерүүнүн ордуна, AI аналитикасы бар сенсордук тармактар ​​үзгүлтүксүз, майдаланган маалыматтарды бере алат. Биз каптоочу цехте учуучу органикалык кошулмалардын (VOC) эмиссияларына мониторинг жүргүзүү системасын түзүүгө жардам бердик. AI жөн эле өлчөгөн эмес; ал процессти оңдоого мүмкүндүк берүүчү белгилүү өндүрүштүк партиялар менен эмиссиянын өсүшүнүн ортосундагы корреляцияны аныктады. Бул шайкештикти чыгымдар борборунан оперативдүү түшүнүктүн булагына айлантат.

Бирок, маалыматтарды түзүү бир нерсе болуп саналат; ишенүү башка. AI тарабынан түзүлгөн туруктуулуктун көрсөткүчтөрү менен ESG отчеттору сыяктуу алкактар ​​үчүн текшерилүүчү, текшерилүүчү жазуулардын ортосунда туруктуу тирешүү бар. Жөнгө салуучулар жана инвесторлор AIнын көмүртектүү эсепке алуу кыскача маалыматына ишене алабы? Биз AI маалыматтын чыңдалышын көтөрө турган этапта турабыз, бирок адам эксперттери текшерүү жана чечмелөө үчүн дагы деле керек. Бул курал күчтүү, бирок ал кесипкөй пикирди алмаштыра алган жок.

Макро масштабда AI татаал жеткирүү чынжырларында көмүртек изин так көзөмөлдөөгө мүмкүндүк берет. Жеткирүүчүлөрдүн порталдарынан, жеткирүү манифесттеринен жана энергетикалык эсептердеги маалыматтарды кырып жана талдоо менен, ал реалдуу убакытта изи картасын түзө алат. Чоң өндүрүштүк базанын бир бөлүгү болгон Zitai сыяктуу компания үчүн бул көрүнүш Европанын же Түндүк Американын ылдыйкы агымдагы кардарлары үчүн өтө маанилүү, алар Scope 3 эмиссиясын билдирүүгө кысымга кабылышат. Ал туруктуулукту бүдөмүк милдеттенмеден бизнестин сандык, башкарылуучу компонентине айлантат.

Тузактар жана көз жаздымда калган чыгымдар

Мунун баары оң эмес. Чоң AI моделдерин окутуунун жана иштетүүнүн эсептөө наркынын өзү экологиялык жүк. Заводдо энергияны үнөмдөөгө багытталган долбоор моделдерди үйрөткөн булут серверлери колдонгон энергияга каршы салмактуу болушу керек. Биздин ишибизде биз так ушул себептен катаал күч менен терең үйрөнүүнүн ордуна натыйжалуураак, адистештирилген моделдерди колдонууга өттүк. Кээде, жөнөкөй статистикалык модель сизге 80% пайда алып, 1% эсептөө чыгымдарын алат. AI аркылуу туруктуулук өзүнүн изине жооп бериши керек.

Системанын бир бөлүгүн башкасынын эсебинен оптималдаштыруу коркунучу да бар. Биз бир жолу энергияны үнөмдөө үчүн өндүрүш графигин оптималдаштырдык, бирок анын айрым шаймандардын эскиришин көбөйтүп, тез-тез алмаштырууга жана аны менен байланышкан материалдык калдыктарга алып келдик. Комплекстүү көз караш маанилүү. Чыныгы туруктуулук жергиликтүү максимум жөнүндө эмес, жалпы системанын туруктуулугу жана минималдуу жалпы таасири. AI системалары көп максаттуу оптималдаштырууну эске алуу менен иштелип чыгышы керек, бул кыйла татаалыраак маселе.

Акыр-аягы, адам элементи. AI жетектеген өзгөртүүлөрдү ишке ашыруу квалификациялуу кадрларды, өзгөрүүлөрдү башкарууну жана көбүнчө алдын ала капиталды талап кылат. Өндүрүш чөйрөсүндөгү көптөгөн чакан жана орто ишканалар үчүн аман калуу жана заказдарды аткаруу артыкчылыктуу болуп саналат. Туруктуулуктун аргументи так, кыска жана орто мөөнөттүү экономикалык пайда менен айкалыштырылышы керек. Ошондуктан мен көргөн эң ийгиликтүү учкучтар аз илинген жемиштерден башташат: кымбат токтоп калууларды жана материалдык калдыктарды болтурбоо үчүн алдын ала тейлөө же эки жылга жетпеген убакытта кайтарып бере турган акылдуу жарыктандыруу/жылытуу башкаруулары.

Келечекке көз салуу: обочолонуу эмес, интеграция

Ошентип, AI чындап туруктуулукту кантип жогорулатат? Бул жакшы долбоорлор үчүн жаркыраган, өз алдынча AI аркылуу эмес. Бул өндүрүш, логистика жана энергетика сыяктуу тармактардын оперативдүү технологиялык стекке акырындык менен, көбүнчө сексуалдуу эмес интеграциясы аркылуу. Бул жасоо менен туруктуулукту жогорулатат ресурстардын натыйжалуулугу мурда көрүнбөгөн калдыктардын агымын ачып, көбүрөөк ийкемдүү, жооп берүүчү системаларды иштетүү аркылуу өлчөнө турган жана иш-аракет кылууга болот.

Келечек, менин оюмча, орнотулган AIде. Сапатты сактап, энергияны минималдуу колдонуу үчүн параметрлерин өзүн өзү тууралаган өнөр жай машинасын же чыгымга жана убакыттын чектөөлөрүнө жооп берген эң аз көмүртектүү жеткирүү вариантын автоматтык түрдө тандап алган логистикалык платформаны ойлоп көрүңүз. Бул өзүнчө демилге эмес, стандарттуу өзгөчөлүк болуп калат. Yongnian өндүрүштүк базасы сыяктуу жерлердеги иш, анын жыш өндүрүүчүлөр тармагы менен, бул интеграцияланган ыкмалар үчүн эң сонун сыноо аянты.

Акыр-аягы, AI күчтүү курал, бирок бул жөн гана курал. Анын туруктуулукка кошкон салымы аны башкарган колдор жана алар чечүүнү тандаган көйгөйлөр менен аныкталат. Көбөйтүү бетонго тынымсыз көңүл буруудан, материалдык жана энергетикалык агымдардын кошумча кирешелеринен келип чыгат, аны биз эми акыры басып жана түшүнө алабыз. Бул практикалык саякат, сыноолор жана каталар менен толгон, алдамчылык циклден алыс жана туруктуу келечек үчүн анын чыныгы мааниси дал ушул жерде курулууда.