Csevegés gépi adatokkal

A generatív mesterséges intelligencia révén a gyártási és gépadatok könnyebben hozzáférhetővé válnak. © Universität Stuttgart IFF/Fraunhofer IPA, Fotó: Rainer Bez

Az AI segítségével mindenki hozzáférhet a gépadatokhoz: A Fraunhofer IPA kutatócsoportja egy generatív mesterséges intelligencián dolgozik, amellyel a munkatársak chat-en keresztül kérdezhetnek le gyártási és gépadatokat. Ez szemlélteti a komplex adatokat, és megkönnyíti az elemzést a mindennapi munkában.

Egy gyárban naponta nagy mennyiségű gyártási és gépadat keletkezik. Ám sok esetben ezek kihasználatlanul maradnak. Az az erőfeszítés, amit a adatok kiértékeléséhez szükséges, különösen kicsi és közepes vállalkozások számára szinte kezelhetetlen. Ehhez szakembereknek kell összegyűjteniük az adatokat sok különböző helyről, fáradságos kézi munkával feldolgozniuk azokat, végül pedig diagramokon és ábrákon szemléltetniük.

„A hozzáférést és az értékelést a gyártási és gépadatokhoz egyszerűbbé kell tenni”, mondja Matthias Schneider, a Fraunhofer IPA Gyártási Technológiák és Automatizálás Kutatócsoportjától. Pont ebben nyújt megoldást a „Gyártási adatok vizualizálása generatív interaktív bővítésként” (ViPGeniE) című kutatási projekt. A három baden-württembergi vállalattal, az ads-tec Industrial IT GmbH-val, a Data Coffee GmbH-val és az Ulrich GmbH & Co. KG-val együttműködve a Fraunhofer IPA célja, hogy a generatív mesterséges intelligencia segítségével könnyebben hozzáférhetővé tegye a gyártási és gépadatokat.

Adatok kiértékelése szakértelem nélkül

Ahogyan ma sokan magánszemélyek is kommunikálnak generatív mesterséges intelligenciával, a munkatársak a jövőben chat-en keresztül kérdezhetnek konkrét adatokat – például bizonyos gépállapotokat vagy hőmérsékleti görbéket. Válaszként nemcsak szöveget kapnak, hanem a KI által kifejezetten az emberi beszélgetőpartnerük számára generált diagramokat is.

Ezen felül a munkatársak további kérdéseket tehetnek fel a KI-nek. Gyakorlatilag egy párbeszéd alakul ki az ember és a gép között, amely során az összefüggések vagy a hibák okai nyilvánvalóvá válnak. Ez több technológia összjátékának köszönhető: a gyártási és szenzoradatokat folyamatosan rögzítik, és egy ún. Digitális Ikertestben, a gyártás virtuális másában írják le. Ez szolgáltatja a szükséges kontextusinformációkat, hogy a mesterséges intelligencia helyesen értelmezze az adatokat.

„Ezáltal jelentősen csökken a gyártási és gépadatok felhasználásának akadálya”, mondja Schneider, „mert már nincs szükség szakértelemre az adatokhoz való hozzáféréshez és azok kiértékeléséhez.” Emellett elmaradnak a várakozási idők, például a meglévő, statikus vizualizációk módosítására vagy újak készítésére. Még akkor is, ha egy vállalat saját adat-elemző szakemberekkel rendelkezik, azok általában nem azonnal elérhetők, és csak késleltetve reagálnak a kérdésekre. Különösen a kis- és közepes vállalkozások profitálnának a ViPGeniE-ből, mivel általában nem foglalkoztathatnak adat-elemzőket.

Első eredmények 2027-től

A Schneider vezette kutatócsoport a Fraunhofer IPA-ban több kulcsfeladatot is ellát a ViPGeniE projektben: ők fejlesztik a rendszerarchitektúrát, egy rugalmas környezetet, ahol különböző nyelvi modellek egyaránt alkalmazhatók, valamint a Digitális Ikertesteket, amelyek strukturálják az adatokat, és így lehetővé teszik a generatív KI által történő kiértékelést.

Egy első demonstrátort, amely megmutatja, hogyan lehet a generatív KI segítségével összetett gyártási és gépadatokat különböző forrásokból másodpercek alatt érthetően vizualizálni, várhatóan 2027 második negyedévében mutatják be a projektpartnerek.