Microsoft привела примеры физического ИИ на производстве

Microsoft привела примеры физического ИИ на производстве

Технологии

Автор материала

Павел Дубровский

Исследует усадьбы, замки и малые города, помогает превращать исторические справки в удобные маршруты.

6 октября Microsoft рассказала о применении физического ИИ на производстве — от программирования роботов до обслуживания оборудования. Компания привела примеры KUKA, Krones, ARUM и ABB; показатели в публикации представлены как данные этих производителей.

Microsoft описывает физический ИИ как цикл из трёх этапов: система считывает сигналы оборудования и среды, оценивает ситуацию и выполняет действие. Результат используется для следующего решения. Действия должны оставаться в заданных пределах, а у человека должна быть возможность вмешаться или остановить систему.

Инструмент iiQWorks.Copilot от KUKA позволяет описать задачу, сгенерировать код, смоделировать рабочий процесс и подготовить его к запуску. По данным Microsoft, программирование простых задач может занимать на 80% меньше времени. Krones использует ИИ-агентов и цифровые двойники для моделирования розлива: расчёты, на которые раньше уходило три-четыре часа, теперь выполняются за пять минут или быстрее.

В производстве ARUM использует систему TTMC Brain: она переводит запрос в программу обработки и, по данным Microsoft, сокращает число этапов программирования с 177 до двух. ABB применяет данные оборудования для прогнозирования обслуживания и настройки процессов. Компания сообщает о росте надёжности критически важного оборудования до 20% и сокращении незапланированных простоев до 60% среди своих клиентов.

Microsoft связывает дальнейшее развитие физического ИИ с координацией оборудования, производственных линий и площадок. Для этого нужны совместимые данные и системы управления, работающие в облаке и непосредственно на производстве. Успешные сценарии можно переносить на другие участки, повторно используя интеграцию, правила контроля и порядок работы сотрудников.

Microsoft рекомендует начинать с одной измеримой задачи — например, проверки качества, сортировки заявок на обслуживание или программирования станка. До запуска следует определить, что система может рекомендовать или выполнять самостоятельно, а где требуется одобрение сотрудника. В исходной публикации результаты компаний не прошли независимую проверку.

Читайте marshryt.by в Google

Добавьте сайт в свои источники — материалы будут чаще попадаться вам в выдаче и в ленте новостей.

Добавить в источники

Последние новости и статьи