AI qanday qilib barqarorlikni oshiradi? 

Odamlar sun'iy intellekt barqarorlikni qanday oshirishi haqida so'rashganda, darhol o'ylash ko'pincha buyuk tasavvurlarga o'tadi: global ta'minot zanjirlarini bir kechada optimallashtirish yoki iqlim modelini sehrli tarzda hal qilish. Ishlab chiqarish va logistika guruhlari bilan ishlaganimdan so'ng, men haqiqiy ta'sir yanada nozik, ko'pincha tartibsiz va kumush o'qdan uzoqroq ekanligini ko'rdim. Noto'g'ri tushuncha shundaki, AI vakuumda ishlaydi - u emas. Uning qiymati faqat mavjud, ko'pincha samarasiz jarayonlarga chuqur kiritilganda ochiladi. Bu aqlli algoritmlar haqida emas, balki moddiy oqimlar, energiya iste'moli va chiqindi naqshlariga amaliy tuzatishlar haqida. Menga bu haqiqatda o'ynaydigan va ba'zida qoqilib ketadigan bir nechta joylarni aylanib chiqaylik.

Beton: energiya va resurslarni optimallashtirish

Oddiy sanoat muhitini oling, masalan, mahkamlagich ishlab chiqaruvchi zavod. Energiya yuki doimiy emas; zarb qilish yoki issiqlik bilan ishlov berish paytida u tiklanadi. Biz Xebeydagi ob'ektda bir guruh bilan ishladik - Yongnian tumanidagi sanoat klasterini o'ylab ko'ring - tarixiy energiya iste'moli ma'lumotlariga nisbatan oddiy mashina o'rganish modellarini o'rnatish uchun. Maqsad jarayonni qayta ixtiro qilish emas, balki talabning keskin o'sishini bashorat qilish va muhim bo'lmagan operatsiyalarni haydash edi. Natijada uglerod izi va narxini to'g'ridan-to'g'ri kamaytiradigan eng yuqori yuklanish to'lovlari 7-8% ga qisqardi. Bu kamtarona eshitiladi, lekin miqyosda, yuzlab pechlar va presslar bo'ylab, kümülatif ta'sir sezilarli. Bu erda AI o'ylamaydi; Bu juda shovqinli, haqiqiy dunyo ma'lumotlar to'plamiga qo'llaniladigan naqshni aniqlash.

Bu ma'lumotlar infratuzilmasi qiyin bo'ladi. Ko'pgina o'simliklar, hatto katta o'simliklar ham yoqadi Handan Zitai Fastener Manufacturing Co., Ltd., eski SCADA tizimlari va qo'lda jurnallarga ega. Birinchi to'siq - bu do'kondan toza, vaqt muhrlangan ma'lumotlarni olish. Biz bir necha hafta davomida modellarni ta'minlash uchun oddiy IoT sensorlarini o'rnatdik - bu ko'pincha yorqin misollarda yoritilgan qadam. Busiz har qanday AI modeli shunchaki nazariy mashqdir. Veb-sayt https://www.zitaifasteners.com Ular o'z mahsulotlarini namoyish etishlari mumkin, ammo barqarorlikka erishish sahna ortida, hech qachon bir-birlari bilan gaplashish uchun mo'ljallanmagan mashinalardan ma'lumotlar oqimlarining integratsiyalashuvida sodir bo'ladi.

Yana bir burchak - materialning rentabelligi. Mahkamlagich ishlab chiqarishda rulonli po'lat zarb qilinadi va shakllanadi. Chiqib ketish muqarrar, ammo AI tomonidan boshqariladigan kompyuter ko'rish tizimlari xomashyoni shtamplashdan oldin nuqsonlarni tekshirishi va hatto chiqindilarni minimallashtirish uchun kesish naqshlarini dinamik ravishda sozlashi mumkin. Biz buni hamkorimiz bilan sinab ko'rdik va algoritm ishlayotganda, sozlash murakkabligi tufayli kichikroq partiyalar uchun ROI salbiy edi. Bu juda muhim nuance: barqarorlik uchun AI hamma joyda qo'llanilmaydi; to'lash uchun ma'lum miqyos va operatsion etuklikni talab qiladi.

Logistika va yashirin tarmoq

Transport katta uglerod emitentidir. Bu erda AIning marshrutni optimallashtirishdagi roli yaxshi ma'lum, ammo haqiqiy cheklovlar uni qiziqarli qiladi. Pekin-Guanchjou temir yo'li va 107 milliy avtomagistrali yaqinida joylashgan ishlab chiqaruvchi uchun, masalan, Zitai, savol shunchaki eng qisqa yo'lni topish emas. Bu qisman yuklarni birlashtirish, port kechikishlarini bashorat qilish va hatto yuk mashinalarining bo'sh vaqtini qisqartirish uchun real vaqt rejimida tirbandlik va ob-havo ma'lumotlarini hisobga olish haqida. Biz buni amalga oshiradigan tizimni joriy qildik va yoqilg'i tejash o'rtacha 12% ni tashkil etdi. Biroq, tizim tavsiyalari ba'zida algoritm bo'yicha o'z tajribasiga ishongan dispetcherlar tomonidan rad etilgan - klassik inson va AI hamkorlik muammosi.

Marshrutlardan tashqari, inventarni optimallashtirish mavjud. Ortiqcha inventarni ushlab turish kapital va makonni bog'laydi va ko'pincha chiqindilarga olib keladi (ayniqsa, yaroqlilik muddati bilan qoplangan yoki ishlov berilgan mahkamlagichlar uchun). Savdo ma'lumotlari, mavsumiy tendentsiyalar va hatto kengroq iqtisodiy ko'rsatkichlardan foydalanadigan bashoratli modellar inventarizatsiya darajasini kuchaytirishi mumkin. Men bir loyihani eslayman, unda biz zaxiralarni yo'q qilish xavfini oshirmasdan xavfsizlik zaxirasini 15% ga kamaytirdik. Ammo mintaqaviy siyosatning to'satdan o'zgarishi ta'minot zanjirlarini to'xtatganda, model ajoyib tarzda muvaffaqiyatsizlikka uchradi - u bunday qora oqqush voqealariga o'rgatilmagan. Bu AI modellari faqat ular ko'rgan tarixiy ma'lumotlar kabi yaxshi ekanligini ta'kidlaydi; ular yangi tizimli zarbalar bilan kurashadilar.

Kengaytirilgan ta'minot zanjiri u kengayib boradi. AI aylanma iqtisod looplarini loyihalashda yordam berishi mumkin. Misol uchun, mahsulotning hayot aylanishi haqidagi ma'lumotlarni tahlil qilish orqali, u bekor qilingan quyosh fermasidagi mahkamlagichlar partiyasi qachon qayta foydalanish yoki qayta ishlash uchun mavjud bo'lishi mumkinligini taxmin qilishi mumkin, bu esa bokira materialga bo'lgan ehtiyojni kamaytiradi. Bu hali paydo bo'lgan, ammo Evropa Ittifoqidagi pilot loyihalar buni o'rganmoqda. Bu barqarorlikni oddiy samaradorlikdan tizimli resurslar aylanishiga o'tkazadi.

Monitoring, hisobot berish va shaffoflikni oshirish

Bugungi kunda barqarorlik qat'iy o'lchovlarni talab qiladi. AI atrof-muhit monitoringini keskin tezlashtiradi. Emissiya yoki oqava suvlarni oylik qo'lda tekshirish o'rniga, sun'iy intellekt tahliliga ega sensor tarmoqlari uzluksiz, donador ma'lumotlarni taqdim etishi mumkin. Biz qoplama ustaxonasida uchuvchi organik birikmalar (VOC) chiqindilarini monitoring qilish tizimini yaratishga yordam berdik. AI shunchaki o'lchamagan; u muayyan ishlab chiqarish partiyalari va emissiya ko'tarilishi o'rtasidagi korrelyatsiyani aniqladi, bu jarayonni sozlash imkonini beradi. Bu muvofiqlikni xarajatlar markazidan operatsion tushuncha manbaiga aylantiradi.

Biroq, ma'lumotlarni yaratish bir narsadir; bunga ishonish boshqa. AI tomonidan yaratilgan barqarorlik ko'rsatkichlari va ESG hisoboti kabi ramkalar uchun tekshiriladigan, tekshirilishi mumkin bo'lgan yozuvlarga bo'lgan ehtiyoj o'rtasida davom etayotgan keskinlik mavjud. Regulyatorlar va investorlar AIning uglerod hisobi haqidagi xulosasiga ishonishlari mumkinmi? Biz sun'iy intellekt ma'lumotlar siqilishining og'ir yuklarini ko'taradigan bosqichda turibmiz, ammo inson mutaxassislari hali ham tasdiqlash va sharhlash uchun kerak. Asbob kuchli, ammo u professional mulohazaga bo'lgan ehtiyojni almashtirmadi.

Ibratli miqyosda AI murakkab ta'minot zanjirlarida uglerod izini aniqroq kuzatish imkonini beradi. Yetkazib beruvchi portallari, jo'natish manifestlari va energiya to'lovlari ma'lumotlarini qirib tashlash va tahlil qilish orqali u real vaqtda deyarli iz xaritasini yaratishi mumkin. Keng ishlab chiqarish bazasining bir qismi bo'lgan Zitai kabi kompaniya uchun bu ko'rinish Evropa yoki Shimoliy Amerikadagi 3-Scope emissiyasi haqida hisobot berish bosimi ostida bo'lgan quyi oqim mijozlari uchun juda muhimdir. Bu barqarorlikni noaniq majburiyatdan biznesning miqdoriy, boshqariladigan tarkibiy qismiga aylantiradi.

Tuzoqlar va e'tibordan chetda qolgan xarajatlar

Hammasi ijobiy emas. Katta AI modellarini o'qitish va ishga tushirishning hisoblash xarajatlari o'zi ekologik yukdir. Zavodda energiyani tejashga yo'naltirilgan loyiha, modellarni o'rgatadigan bulutli serverlar tomonidan ishlatiladigan energiyaga nisbatan tortishi kerak. Bizning ishimizda biz aynan shu sababdan qo'pol kuch bilan chuqur o'rganishdan ko'ra samaraliroq, ixtisoslashgan modellardan foydalanishga o'tdik. Ba'zan oddiyroq statistik model sizga 80% foyda va 1% hisoblash xarajatlarini beradi. AI orqali barqarorlik o'z izini hisobga olishi kerak.

Tizimning bir qismini boshqasi hisobiga optimallashtirish xavfi ham mavjud. Biz bir vaqtlar energiya samaradorligi uchun ishlab chiqarish jadvalini optimallashtirdik, faqat u ma'lum asboblarning eskirishini oshirib, tez-tez almashtirishga va ular bilan bog'liq materiallar chiqindilariga olib keldi. Yaxlit ko'rinish zarur. Haqiqiy barqarorlik mahalliy maksimallar haqida emas, balki butun tizim bo'ylab chidamlilik va minimal umumiy ta'sirdir. AI tizimlari ko'p maqsadli optimallashtirishni hisobga olgan holda ishlab chiqilishi kerak, bu sezilarli darajada qiyinroq muammo.

Nihoyat, inson elementi. Sun'iy intellekt asosidagi o'zgarishlarni amalga oshirish malakali kadrlar, o'zgarishlarni boshqarish va ko'pincha dastlabki kapitalni talab qiladi. Ishlab chiqarish kamaridagi ko'plab kichik va o'rta korxonalar uchun omon qolish va buyurtmani bajarish ustuvor ahamiyatga ega. Barqarorlik argumenti aniq, qisqa va o'rta muddatli iqtisodiy foyda bilan birlashtirilishi kerak. Shuning uchun men ko'rgan eng muvaffaqiyatli uchuvchilar past osilgan mevalardan boshlanadi: qimmat ishlamay qolish va moddiy isrofgarchilikni oldini olish uchun bashoratli texnik xizmat ko'rsatish yoki ikki yildan kamroq vaqt ichida to'lanadigan aqlli yoritish / isitish boshqaruvlari.

Oldinga qarash: izolyatsiya emas, balki integratsiya

Xo'sh, AI qanday qilib barqarorlikni oshiradi? Bu yaxshi loyihalar uchun yorqin, mustaqil AI orqali emas. Bu ishlab chiqarish, logistika va energetika kabi sohalarning operatsion texnologiyalar to'plamiga bosqichma-bosqich, ko'pincha noxush integratsiyalashuvi orqali. Bu qilish orqali barqarorlikni oshiradi resurslar samaradorligi Ilgari ko'rinmas bo'lgan chiqindi oqimlarini ochish va ko'proq moslashuvchan, sezgir tizimlarni yoqish orqali o'lchanadigan va harakatga keltirilishi mumkin.

Kelajak, mening fikrimcha, o'rnatilgan AIda yotadi. Sifatni saqlab qolgan holda minimal energiya sarfi uchun o'z parametrlarini o'z-o'zidan sozlaydigan sanoat mashinasi yoki xarajatlar va vaqt cheklovlariga javob beradigan eng kam uglerodli yuk tashish variantini avtomatik ravishda tanlaydigan logistika platformasi haqida o'ylab ko'ring. Bu alohida tashabbus emas, standart xususiyatga aylanadi. Ishlab chiqaruvchilarning zich tarmog'iga ega Yongnian ishlab chiqarish bazasi kabi joylarda ishlash ushbu integratsiyalashgan yondashuvlar uchun mukammal sinov maydonidir.

Oxir-oqibat, AI kuchli vositadir, lekin bu shunchaki vosita. Uning barqarorlikka qo'shgan hissasi uni qo'llaydigan qo'llar va ular hal qilishni tanlagan muammolar bilan belgilanadi. Ko'tarilish, biz nihoyat qo'lga kiritishimiz va tushunishimiz mumkin bo'lgan ma'lumotlar asosida aniqlangan, moddiy va energiya oqimlarining qo'shimcha daromadlariga tinimsiz e'tibor berishdan kelib chiqadi. Bu sinovlar va xatolarga to'la amaliy sayohat, shov-shuv siklidan yiroq va barqaror kelajak uchun uning haqiqiy qiymati aynan shu yerda qurilmoqda.