Защита рабочих мест и повышение производительности при внедрении ИИ в производстве

Искусственный интеллект (ИИ) меняет принципы работы отраслей. Это касается практически каждой компании по всему миру. Однако большая часть сегодняшних дискуссий сосредоточена на больших языковых моделях (LLM) и их влиянии на процессы, рабочие места и организации белых воротничков.

Перспективы производителей несколько иные: хотя потенциал повышения производительности столь же значителен, применение ИИ в нашем виде бизнеса ставит уникальные проблемы. Это включает в себя то, насколько мы можем доверять результатам, когда создаем критически важную инфраструктуру, от которой зависят жизни, и каким объемом собственных знаний мы можем безопасно поделиться с клиентами и поставщиками.

В Mitsubishi Heavy Industries (MHI) мы работаем над решением этих проблем и считаем, что для всех крупных производственных и технологических компаний крайне важно делать это таким образом, чтобы это приносило пользу их бизнесу и обществу в целом.

Первое, что следует отметить, это то, что, хотя ИИ завладел воображением людей за последние 18 месяцев или около того, он не является чем-то новым для всех. Если под ИИ мы подразумеваем сбор больших наборов данных и их анализ с помощью алгоритмов для получения ценной информации, то я уверен, что большинство крупных, передовых производителей используют его уже несколько лет. Мы используем его для оптимизации нашего производства и помощи клиентам в эксплуатации оборудования, которое они у нас приобретают.

На наших заводах мы также используем искусственный интеллект для автоматизации процессов и повышения интеллектуальности станков и роботов, а также для улучшения качества и согласованности проверок нашей продукции.

И есть возможность пойти дальше. Распространенным методом сборки газовых турбин, кораблей, компонентов ядерных реакторов и многого другого является сварка. Звучит просто, но это процесс, требующий высокой квалификации. Обученные специалисты используют свои пять чувств и со временем развивают шестое чувство, которое делает их работу лучше. В настоящее время мы снимаем и записываем методы работы наших сварщиков, чтобы посмотреть, сможем ли мы собрать достаточно данных для применения ИИ для решения этих задач. Это позволило бы нам объединить человеческие навыки с машинной согласованностью и автоматизировать то, что может быть опасной работой, переводя участвующих людей в более безопасные и чистые задачи.

В то же время, чтобы улучшить наши процессы проверки, мы намеренно добавляем искусственные дефекты, такие как небольшие неровности, царапины или изменения цвета, в некоторые линейки продуктов, чтобы обучить наши системы искусственного интеллекта, чтобы они могли лучше обнаруживать реальные дефекты в будущем.

Между тем, мы уже разработали собственные алгоритмы для систем оперативного технологического контроля (ОТ), которые управляют строящейся нами инфраструктурой. Каждая газовая турбина, которую мы продаем, поставляется с системами OT, которые могут обнаружить мельчайшие аномалии в ее работе, что позволяет нашим клиентам прогнозировать необходимость замены компонента за несколько дней или недель до его выхода из строя.

Традиционно мы также используем LLM для поддержки развития бизнеса. Даже наши лучшие продавцы не могут быстро и легко оценить, какой из тысяч наших продуктов может решить потенциальную проблему клиента. ИИ устанавливает эту связь, и люди следуют за ней.

Однако в конечном счете ИИ — это всего лишь инструмент, технология, похожая на 3D-печать, которая используется для изготовления определенных деталей. Как и любой инструмент, он имеет свои недостатки. Во-первых, каждый может использовать его, поэтому любое конкурентное преимущество, скорее всего, быстро исчезнет – в течение шести месяцев или года – если вы не объедините его с другими методами, человеческими навыками и опытом, так что общий пакет станет трудно воспроизвести. Подозреваю, что производителям это сделать проще, чем, например, предприятиям финансовых услуг или консалтинга.

Большую озабоченность вызывает тот факт, что иногда результатам алгоритма нельзя доверять, по крайней мере, в настоящее время. Мы обнаружили, что модели ИИ, обученные с использованием сторонних данных (включая данные других моделей ИИ), не всегда дают надежные или воспроизводимые результаты. Мы добьемся лучших результатов, если будем обучать их исключительно на нашей собственной информации, но иногда нам этого не хватает.

Это поднимает более широкий вопрос о том, насколько безопасны любые частные данные в системе искусственного интеллекта или LLM. В MHI мы хотим поделиться как можно большим количеством знаний и опыта с нашими клиентами и поставщиками, поскольку мы входим в число компаний, активно применяющих ИИ в нашем секторе, в Японии и за рубежом.

В то же время нам необходимо защитить нашу интеллектуальную собственность и коммерческую позицию – и, тем более, позицию наших партнеров. Я не уверен, что кто-то решил проблему создания цепочки поставок на основе искусственного интеллекта, в которой конфиденциальные данные передаются в обоих направлениях.

Это говорит о том, что, несмотря на огромные инвестиции гипермасштабировщиков в строительство все более крупных центров обработки данных, многие компании захотят сохранить относительно жесткий контроль над своими частными данными. Это может стимулировать спрос на меньшие «периферийные» центры обработки данных, возможно, даже расположенные в кампусе клиента, и им тоже потребуются системы электропитания, охлаждения и OT. Это высококонкурентный рынок, но на нем MHI создает привлекательные интегрированные решения, объединяя существующие продукты с новыми инвестициями.

Если у меня есть еще одно беспокойство, характерное для моей отрасли, так это то, что нынешний бум искусственного интеллекта и центров обработки данных отвлекает ресурсы от разработки новых производственных технологий. В каждой стране, которую я посещаю, я вижу все больше и больше студентов, изучающих алгоритмы и программное обеспечение, и все меньше курсов или стажировок, посвященных «аппаратному обеспечению» и развитию навыков того, что мы в Японии называем «монодзукури» — мастерства изготовления вещей.

Искусственный интеллект — это мощный инструмент, который потенциально может преобразовать производство и многие другие отрасли, обеспечивая повышение производительности, что обещает значительное и положительное влияние на общество и жизнь людей. Однако, как и любой инструмент, им должны пользоваться вдумчивые и ответственные руки.