Od wsparcia do inteligencji przemysłowej: tworzenie sztucznej inteligencji, która rozumie rzeczywisty świat
Ekspert: Ireneusz Borowski, dyrektor zarządzający na Polskę, Dassault Systèmes
Sztuczna inteligencja szybko stała się gorącym tematem dyskusji w branży przemysłowej, jednak jej wdrażanie nadal przebiega ostrożnie. Analitycy branżowi konsekwentnie wskazują, że choć producenci dostrzegają znaczny potencjał AI, wielu z nich ma trudności z wyjściem poza projekty pilotażowe ze względu na obawy dotyczące bezpieczeństwa, jakości danych, zarządzania oraz zdolności AI do zrozumienia rzeczywistych ograniczeń operacyjnych.
Przemysł potrzebuje sztucznej inteligencji rozumiejącej świat, w którym podejmowane są decyzje biznesowe. Przedsiębiorstwa działają w rzeczywistości produktów, systemów produkcyjnych, łańcuchów dostaw, zasobów i przepisów. Tych powiązań nie da się w pełni zrozumieć wyłącznie na podstawie dokumentów lub rozproszonych danych. Firmy potrzebują wirtualnych reprezentacji rzeczywistych systemów przemysłowych, połączonej wiedzy i wiarygodnego kontekstu. Właśnie w tym miejscu strategiczne znaczenie zyskują wirtualni towarzysze, działający w oparciu o sztuczną inteligencję.
Czym jest wirtualny asystent?
Wirtualni towarzysze firmy Dassault Systèmes to kategoria wyspecjalizowanych, opartych na AI przemysłowych współpracowników zintegrowanych z platformą 3DEXPERIENCE. W odróżnieniu od chatbotów wykorzystują oni dziesięciolecia doświadczeń w zakresie danych przemysłowych, modelowania naukowego i praw fizyki, aby pomagać ludziom we współtworzeniu produktów, zarządzaniu programami i symulowaniu operacji.
Wirtualni towarzysze zapewniają użytkownikom naturalny sposób interakcji z danymi. Pomagają zadawać pytania, badać alternatywy, generować propozycje, porównywać opcje i podejmować działania w ramach kontrolowanego środowiska platformy 3DEXPERIENCE. W ten sposób inteligentnie integrują się z codzienną pracą w zakresie inżynierii, produkcji, planowania, realizacji i operacji.
Ma to ogromne znaczenie, ponieważ praca w przemyśle staje się coraz bardziej złożona. Producenci znajdują się pod presją, by przyspieszać innowacje, skracać czasy realizacji, poprawiać jakość, obniżać koszty i szybciej reagować na zakłócenia. Jednocześnie produkty stają się coraz bardziej konfigurowalne, sieci produkcyjne coraz bardziej rozproszone, a łańcuchy dostaw coraz bardziej dynamiczne. Kluczowa wiedza jest często rozproszona między ekspertami, starszymi systemami, dokumentami czy arkuszami kalkulacyjnymi.
Wyzwaniem nie jest fakt, że firmy potrzebują więcej danych. Większość z nich dysponuje już większą ilością danych, niż ich zespoły są w stanie zinterpretować. Prawdziwym wyzwaniem jest pomoc ludziom w zrozumieniu ich złożoności i podejmowaniu działań w oparciu o posiadane informacje.
Od rozproszonych danych do zintegrowanych modeli świata przemysłowego
Wiele współczesnych generatywnych systemów sztucznej inteligencji opiera się na języku, dokumentach i stosunkowo niepowiązanych ze sobą źródłach informacji. Przemysłowa sztuczna inteligencja wymaga szerszego zrozumienia kontekstu. Musi pojmować geometrię, zachowania, ograniczenia, zasoby, procesy, zasady, wiedzę historyczną oraz rzeczywiste warunki operacyjne. Właśnie w tym miejscu niezbędna staje się wizja 3DUNIV+RSES firmy Dassault Systèmes oraz przemysłowe modele świata.
W Dassault Systèmes od czterdziestu lat tworzymy wirtualne reprezentacje świata za pomocą technologii modelowania i symulacji, umożliwiając firmom testowanie produktów i procesów w środowisku wirtualnym, przed zbudowaniem fizycznych prototypów. Spróbuję wyjaśnić tę koncepcję: żaden pilot linii lotniczych nie odważyłby się zasiąść w kokpicie samolotu bez spędzenia wielu godzin w symulatorze lotu. W przemyśle jest podobnie. W czasach zakłóceń w łańcuchu dostaw, napięć geopolitycznych, wyzwań związanych z transformacją energetyczną i rozwoju robotyki, dlaczego nie mielibyśmy polegać na symulacji przed podjęciem decyzji o wysokiej stawce? Jednak, aby podjąć takie decyzje, potrzebujemy dokładnej reprezentacji rzeczywistości – fizyki, prawdziwego świata i przemysłowego rozumowania.
Modele świata przemysłowego łączą wiedzę przemysłową i naukową, modelowanie i symulację oraz sztuczną inteligencję, aby zapewnić systemom AI kontekstową reprezentację. Wirtualni towarzysze dają użytkownikom możliwość interakcji z tym kontekstem, kwestionowania go, uczenia się na jego podstawie i podejmowania działań w oparciu o analizowane dane. Jest to istotna różnica. Przyszłość przemysłowej sztucznej inteligencji nie polega na izolowanych podpowiedziach. Jest to zaufana AI wbudowana w przepływ pracy przemysłowej.
Wartość przemysłowej AI
Przemysłowa sztuczna inteligencja pomaga organizacjom w zmniejszeniu nakładu pracy ręcznej, przyspieszeniu podejmowania decyzji, poprawie spójności oraz zwiększeniu wykorzystania wiedzy przedsiębiorstwa.
Potencjalne korzyści obejmują nawet 50-procentową poprawę wydajności inżynierii produkcji, nawet 25-procentowe skrócenie czasu wprowadzania do produkcji, nawet 50-procentową redukcję kosztów związanych z wadami jakościowymi oraz równowartość nawet jednego dodatkowego etatu na każdego inżyniera produkcji.
W przykładach dotyczących obróbki skrawaniem potencjalny wpływ obejmuje skrócenie czasu ustawiania maszyn nawet o 50% oraz skrócenie czasu obróbki nawet o 25%.
Wyniki sztucznej inteligencji muszą opierać się na wiarygodnych danych inżynieryjnych i operacyjnych, podlegać ograniczeniom wynikającym z reguł fizycznych i biznesowych, być identyfikowalne co do źródła oraz wykorzystywane w ramach odpowiednich procesów zarządzania i zatwierdzania. W środowiskach przemysłowych o wysokiej stawce zdolność do wyjaśnienia, weryfikacji i symulacji proponowanego działania może być równie ważna, jak samo wygenerowanie tego działania.
Wpływ AI na modele biznesowe
Łącząc sztuczną inteligencję z wirtualizacją, firmy mogą przyspieszyć tempo, w jakim pracownicy zdobywają nową wiedzę i wykorzystują dotychczasowe doświadczenie w pracy nad nowymi produktami. Może to nabierać coraz większego znaczenia, w miarę jak przedsiębiorstwa dostosowują swoje moce inżynieryjne w różnych sektorach i reagują na zmieniający się popyt.
Istnieją dwie perspektywy. Z jednej strony niektóre firmy wykorzystują AI do przyspieszenia innowacji w obliczu niedoboru talentów. W wielu branżach wyzwaniem jest znalezienie osób o odpowiednim połączeniu umiejętności i doświadczenia. Technologia może pomóc wypełnić tę lukę. Jest to szczególnie widoczne w sektorze obronnym, gdzie start-upy mogą obecnie opracowywać prototypy w ciągu miesięcy, a nie lat. Zmieniają one zasady gry, ale nie są w stanie zwiększać zatrudnienia w tym samym tempie, dlatego w coraz większym stopniu polegają na technologii, aby wzmocnić możliwości swoich zespołów.
Duże przedsiębiorstwa przemysłowe stoją przed innym wyzwaniem: koniecznością realokacji zasobów inżynieryjnych w miarę zmian na rynkach i w branżach. Obserwujemy na przykład, jak gracze przemysłowi przenoszą swoje kompetencje w stronę sektora obronnego, zabierając ze sobą inżynierów posiadających doświadczenie w zarządzaniu programami na dużą skalę.
Sztuczna inteligencja może wspierać obie strony tego równania. Poza wzrostem wydajności może przyspieszyć przyswajanie i stosowanie nowej wiedzy w różnych dziedzinach. Gdy AI łączy się z wirtualizacją, inżynierowie mogą uczyć się w kontekście konkretnego produktu, procesu lub systemu produkcyjnego, zamiast polegać wyłącznie na tradycyjnych szkoleniach. Może to ułatwić inżynierowi przeniesienie dotychczasowej wiedzy specjalistycznej na zupełnie inny produkt lub środowisko produkcyjne – to możliwości, które jeszcze dziesięć lat temu byłyby trudne do wyobrażenia.
Przeczytaj także: E-commerce przenosi zapasy do Europy
Last Updated on 30 października, 2026 by Aleksandra Fenikowska