製造商如何超越人工智慧臨界點

工業上採用企業人工智慧正處於臨界點。早期採用者已看到明顯的好處，例如提升產品品質和資產維護，但是更廣泛的製造業在充分利用人工智慧方面進展緩慢。

是什麼阻礙了進度？缺少的一項要素就是人工智慧就緒的資料基礎設施。

工業人工智慧必須知道製造活動在何時何地發生，例如，在廢金屬通過工廠成為鋼捲成品的過程中加以追蹤。像 SQL 和 Hadoop 這樣的平台不適合此工作，因為它們缺乏在製造過程中追蹤材料的時間和位置的能力。

因此，通往智慧工廠的旅程需要徹底重新思考如何從製造設備上的感應器擷取資訊。

但是，建立人工智慧就緒的資料庫有許多要素。人工智慧的真正威力在於其能夠關聯整個組織中事件的能力，從廠區 (L0) 個別資產的原始資料一直到企業軟體 (L4)。如果這些系統缺乏共享的時間和空間感，那麼將如何解譯其資料？

許多作業技術 (OT) 系統仍與較大的 IT 基礎架構保持中斷連接。在廠區尤其如此，那裡的許多機器無法以互連的方式工作，更不用說人工智慧就緒的資料基礎架構了。

人工智慧創業公司平台與通路副總裁 Spencer Doyle 表示：「如果您要成為企業人工智慧就緒，就必須改變收集資料的方式。資料需要針對人工智慧存取進行專門的組織，就像對資料湖泊或商業智慧關係資料庫進行整理一樣，但是逼真度更高，我們所說的是 PB。」

全新的人工智慧基礎架構

為了解決該問題，Noodle.ai 看到需要一種全新的資料結構，該結構可以擷取從工廠設備一直到 ERP 系統的精確定時和定位的資料。這就是為什麼公司會建立其企業人工智慧平台的原因，該平台是一種端對端解決方案，可與所有 OT 和 IT 系統整合（圖 1）。

透過將所有這些資料集中到一個統一的時空感知系統（時空相關資料庫）中，Noodle.ai 企業人工智慧平台可以偵測異常並將該發現與該應用程序（如 Noodle.ai 的 Vulcan 製造套件產品品質人工智慧應用程式）中的機器學習演算法相關聯。透過其直覺的介面，Vulcan 套件使製造商能夠解決關鍵問題，例如資產健康、產品品質和供應鏈管理（圖 2）。

在共享平台上統一資料至關重要。例如，瞭解機器何時發生故障，以及更重要的是，為什麼會對產品品質、生產線排程等產生直接影響。

共享平台也很重要，因為企業人工智慧不是一個，而是一組互連式應用。Doyle 說明：「您需要建立數百個人工智慧模型，其中一些是很瑣碎的演算法，僅對一項資產有用，而有些則對掌握著整個系統。

這些人工智慧模型中的每一項不僅將執行不同的功能，並詢問不同的資料集問題，而且最終它們將結合在一起以投入複雜的資料科學演算法，來提供如何最佳化工廠運作的建議。」 Doyle said.

建立智慧工廠架構

達成此目標需要精心設計每層級的企業資料堆疊。在廠區，共享的時間概念同樣是關鍵因素。Doyle 表示：「如果您要執行精確的時間協定，則您將能得以建立時間序列資料。無論是 Honeywell 還是 Rockwell，都沒關係。」

精確掌握時間很重要，因為不同系統上的時鐘會隨時間浮動。對於人工智慧系統，此浮動將顯示為過程長度的變化，進而導致對效能的評估不準確。

同步對於 ERP 和其他 IT 系統也至關重要。Doyle 表示：「那是我們的部分秘方。我們需要一個時間戳記，將其傾斜，並根據您資產的時間戳記對其進行剪裁，以使您的 SAP ERP 系統與工廠系統完美同步。」

儲存和可靠性對於人工智慧至關重要

這就留下了資料應該實際存放在哪裡的問題。公共雲端是一種選擇，但是它們可能會帶來無法接受的延遲。畢竟，工業級企業人工智慧的最終目標是讓工廠能夠在邊緣即時做出決策並採取行動。

可靠性是另一個考量。Doyle 表示：「工廠網路停擺時會發生什麼？您必須在廠區進行備份，以保持資料集的時間連續性。」

這表示企業需要在現場建立 PB 等級的人工智慧系統，這至少可說是一項艱鉅的挑戰。這就是 Noodle.ai 採用人工智慧即服務的方法，與 Dell EMC 合作提供端對端軟硬體解決方案的原因。

Doyle 表示：「我們的設定實際上非常簡單。您可使用偏好的系統整合商。您將搭載 Intel^® 的 Dell Edge Gateway 和 Dell R740 投入工廠，並委託 Noodle.ai 來建立您的私人堆疊，然後我們管理整個事務。」（圖 3）

這種方法也使安全性變得輕而易舉。Doyle 表示：「我們提供的封閉式設備具有可透過客戶的安全性設定檔進行保護的邊緣裝置，因此 CISO 可以將其端點軟體置於邊緣。他們的 CISO 可以步行到我們的資料中心，並將其端點軟體放在機架上，因此它只是其網路上的另一個節點。」

現在就開始行動

製造商快速採用企業人工智慧至關重要，因為經驗豐富的機器作業員正在逐漸退休。需要其作業知識來告知不斷學習的人工智慧模型，該模型會隨著時間的流逝受到訓練；這個過程重視人工覆寫和輸入。

Doyle 表示：「我們很幸運擁有稱為人工智慧的技術，它能夠從人類那裡獲取輸入，然後在下次系統做出決定時將該輸入作為變數。」但是在接下來的 10 年中，將有許多工人退休，時間已不多了。

Doyle 表示：「實施企業人工智慧系統，然後向不習慣與此類技術進行互動的經驗豐富的作業員面前展示。尊重這些運作您機器和工廠 20 到 30 年的工人智慧結晶，這是道德上的首要任務，以獲取他們數十年的知識和經驗來經營其工廠。」