Chatování s daty stroje

O generativní umělé inteligenci by měla být výroba a strojová data snadněji dostupná. © Universität Stuttgart IFF/Fraunhofer IPA, foto: Rainer Bez

Díky AI jsou strojová data dostupná pro všechny: Výzkumný tým na Fraunhofer IPA pracuje na generativní umělé inteligenci, která umožňuje zaměstnancům dotazovat se na výrobní a strojová data prostřednictvím chatu. Ta znázorňuje složitá data a usnadňuje tak analýzu v pracovním každodenním životě.

V továrně denně vznikají velké množství výrobních a strojových dat. Avšak v mnoha případech zůstávají nevyužita. Náročnost, která je spojena s jejich vyhodnocením, je obzvláště pro malé a střední podniky téměř nesplnitelná. Protože k tomu musí odborný personál shromáždit data z mnoha různých míst, pečlivě je zpracovat ručně a nakonec je znázornit na schématech a diagramech.

„Přístup k výrobním a strojovým datům a jejich vyhodnocování musí být jednodušší,“ říká Matthias Schneider z výzkumného týmu IT-architektury pro výrobu na Fraunhofer Institute for Production Technology and Automation IPA. Přesně zde začíná výzkumný projekt „Visualisierung von Produktionsdaten als generativ interaktive Erweiterung“ (ViPGeniE). Ve spolupráci se třemi baden-württemberskými společnostmi ads-tec Industrial IT GmbH, Data Coffee GmbH a Ulrich GmbH & Co. KG chce Fraunhofer IPA zpřístupnit výrobní a strojová data prostřednictvím generativní umělé inteligence jednodušeji.

Vyhodnocování dat bez odborných znalostí

Stejně jako se dnes mnoho lidí soukromě baví s generativní umělou inteligencí, budou zaměstnanci v budoucnu moci prostřednictvím chatu dotazovat na konkrétní data – například určité stavy strojů nebo průběhy teplot. Jako odpověď obdrží nejen text, ale i odpovídající diagramy, které AI sama pro jejich lidského partnera vytvoří.

Na základě toho mohou zaměstnanci klást další otázky AI. Vzniká jakýsi dialog mezi člověkem a strojem, při němž jsou srozumitelně vysvětlovány souvislosti nebo příčiny chyb. To umožňuje spolupráce několika technologií: výrobní a senzorová data jsou průběžně zaznamenávána a popisována v takzvaném Digitálním dvojčeti, virtuálním obrazu výroby. To poskytuje potřebné kontextové informace, aby mohla AI správně interpretovat data.

„Tato překážka, která brání využívání výrobních a strojových dat, je tímto výrazně snížena,“ říká Schneider, „protože již není potřeba odborných znalostí k získání a vyhodnocení dat.“ A také odpadá čekání na úpravu již existujících statických vizualizací nebo tvorbu nových. I když má firma vlastní specialisty na analýzu dat, obvykle nejsou ihned dostupní a mohou reagovat pouze se zpožděním na požadavky. Zejména malé a střední podniky ve všech odvětvích by z ViPGeniE měly těžit. Protože většinou nemohou zaměstnat datové analytiky.“

První výsledky od roku 2027

Výzkumníci kolem Schneidera z Fraunhofer IPA mají v projektu ViPGeniE několik klíčových úkolů: Vyvíjejí systémovou architekturu, flexibilní prostředí, ve kterém mohou být využívány různé jazykové modely, a Digitální dvojčata, která data strukturovaně uspořádají a tím umožní jejich vyhodnocení generativní AI.

První demonstrátor, který ukáže, jak lze pomocí generativní AI složitá výrobní a strojová data z různých zdrojů během několika sekund vizuálně srozumitelně zobrazit, chtějí partneři projektu pravděpodobně představit ve druhém čtvrtletí roku 2027.