История эволюции определений интеллектуального производства: промышленность 4.0, IIoT, метавселенная, ИИ ......

Слово «интеллектуальное производство (smart manufacturing)» вероятно родилось позже, чем думает большинство людей. Согласно записям, интеллектуальное производство впервые появилось в речи Национального научного фонда (National Science Foundation) 2006 года о компьютерной инфраструктуре.

Интеллектуальное производство и промышленность 4.0

Появившаяся в то же время концепция «умной фабрики» стала популярной в Европе, особенно в Германии. Имеющиеся записи и эксперты в целом полагают, что концепция интеллектуального производства/фабрики, аналогичной американской, в Европе развивалась практически одновременно и относительно независимо.

Однако в 2013 году Германия предложила концепцию «Индустрия 4.0 (Industry 4.0)». Это было новое слово, высказанное немецким правительством, когда группа ученых разрабатывала высокотехнологичную стратегию. Индустрия 4.0 продвигалась американским журналом Foreign Affairs (Foreign Affairs), который опубликовал статью Клауса Шваба (The Fourth Industrial Revolution), исполнительного председателя ВЭФ (WEF).

В январе 2016 года темой ежегодного собрания ВЭФ сразу же стала «Освоение Четвёртой промышленной революции». В октябре того же года ВЭФ объявил об открытии Центра Четвёртой промышленной революции в Сан-Франциско. В связи с этим Википедия отождествляет «Четвёртую промышленную революцию» с «Индустрией 4.0». Большинству читателей, знакомых с историей, известно, что первыми тремя промышленными революциями были паровая революция, энергетическая революция и революция информационных технологий. В этом контексте Индустрия 4.0, по-видимому, шире, чем тот спектр промышленной автоматизации, который мы сейчас называем.

В то время Шваб ожидал, что развитие эпохи Индустрии 4.0 будет отмечено взрывным развитием технологий в различных областях, включая CPS (системы управления физическими устройствами, информационно-физические системы), робототехнику, искусственный интеллект, нанотехнологии, квантовые вычисления, биотехнологии, Интернет вещей, IIoT, беспроводные технологии, 3D-печать, полностью автономные транспортные средства и т. д.

Некоторые статьи корпоративных данных и аналитических учреждений полагают, что промышленность 4.0 или четвертая промышленная революция относится к более широкому охвату, чем интеллектуальное производство. Или интеллектуальное производство относится к использованию технологий промышленности 4.0 в сфере производства. Фактически, самая ранняя промышленность 4.0 относится к тенденции автоматизации производственных технологий и процессов. Запись «интеллектуальное производство» в Википедии даже напрямую включает «Индустрия 4.0».

Однако, если мы внимательно посмотрим на раннее планирование и дорожную карту интеллектуального производства и Industry 4.0, мы обнаружим, что у двух компаний разные приоритеты в развитии. Раннее интеллектуальное производство было сосредоточено на производстве, движимом высокой информацией и связностью данных, в то время как Industry 4.0 в основном была сосредоточена на системах CPS.

С обобщением и обобщением слов интеллектуального производства и промышленности 4.0, обсуждая эти два понятия сейчас, можно считать, что их можно приравнять на одном уровне. ——. В частности, развитие технологий заставляет эти два понятия сближаться. Все горячие слова и другие концепции, связанные с промышленностью и производством, возникают вокруг интеллектуального производства и промышленности 4.0.

Неизменный ключевой атрибут: цифровой

Возможно, в отличие от того, что думают многие, подавляющее большинство из них существовало или было предложено до появления интеллектуального производства и существовало значительно дольше. Например, концепция периферийных вычислений впервые появилась в 1990-х годах, когда —— CDN (сеть распространения контента) была почти прототипом периферийных вычислений; CDN расширилась на другие приложения в начале века, достигнув самой ранней службы периферийных вычислений.

Цифровой близнец (digital twin) и метавселенная (metaverse) впервые появились в научно-фантастическом романе Avalanche (Snow Crash), а слова, используемые для обозначения последующего возрождения пространства виртуальной реальности —— трудно отследить. Поэтому нетрудно понять, почему IIoT, большие данные и цифровые близнецы, когда интеллектуальное производство и Индустрия 4.0 только зарождались. Поэтому трудно сказать, что область интеллектуального производства в эти годы будет постоянно рекламировать новые концепции.

На наш взгляд, конечной целью всех этих концепций является интеллект и автоматизация производства. То есть, беспилотный химический завод — представленный в научно-фантастических фильмах, даже если окончательная конкретная форма может быть не таковой. В процессе реализации интеллекта и автоматизации, поскольку это достигается с помощью электронных технологий, первое, что нужно сделать, должно быть цифровым. Конечно, это также связано с цифровыми тенденциями, такими как сетевое взаимодействие.

В конкретных технологиях наблюдение за тенденциями поисковых запросов Google показывает, что IIoT относительно средний показатель за последние пять лет (рисунок 3) —— Мы можем рассматривать его как приземленную технологию в направлении интеллектуального производства. Фактически, IIoT охватывает все четыре сектора полупроводниковых датчиков, соединения, управления/обработки и электропитания. Помимо электропитания, несколько других элементов предназначены для цифровизации в сфере производства.

Эти элементы также являются основными участниками рынка в области интеллектуального производства, такими как Renesas и Anson Beauty, которые пытаются выстроить полную связь.

Современное интеллектуальное производство самого модного слова: ИИ, цифровой двойник

Я пытаюсь использовать поисковую систему Google для конкретных технологий, связанных с интеллектуальным производством, просматриваю тенденции поисковых запросов, в дополнение к «ИИ» как отдельному популярному слову, которое почти за год поиска намного опережает другие ключевые слова, со словами IIoT-координатами, область интеллектуального производства в настоящее время является популярным поисковым запросом «цифровой двойник» и «периферийный ИИ».

Является ли это совпадением или неизбежностью: обратите пристальное внимание на определение и дорожную карту интеллектуального производства и Industry 4.0, вы обнаружите, что граничный ИИ и цифровой двойник точно соответствуют интеллектуальному производству и Industry 4.0. Как упоминалось выше, интеллектуальное производство ранее подчеркивало важность информации и данных высокой связанности — граничный ИИ — это полное применение вычислений данных и связанности; а Industry 4.0 говорит о CPS, а именно виртуализации реального мира, как и маршрут цифрового двойника.

Однако в конечном итоге, периферийный ИИ и цифровой двойник являются средними и продвинутыми цифровыми стадиями непрерывного технологического прогресса. Так же, как на ранних стадиях оцифровки все еще говорят о сенсорных технологиях, а именно о том, как превратить естественную и аналоговую информацию в цифровую информацию, а именно о контроле и обработке цифровой информации. Только когда оцифровка разовьется до продвинутой стадии, мы сможем говорить об искусственном интеллекте, основанном на массивных данных.

Цифровой близнец — это следующий продвинутый этап цифровизации, который требует не только более высокой степени и даже всеобъемлющей цифровизации заводских и производственных данных, но и требует сотрудничества с технологией ИИ. Можно увидеть, что развитие интеллектуальных производственных горячих слов основано на: когда цифровое развитие достигнет новой высоты, интеллектуальное производство будет иметь новые конкретные технологии и горячие слова.

MathWorks Как промышленное предприятие по разработке программного обеспечения, эта компания имеет большее влияние на цифровизацию производства. Фактически, появление новых продуктов или функций MathWorks также может выявить тенденцию.

Следующий этап: генеративный ИИ, промышленная вселенная, робот

На прошлогоднем саммите SIGGRAPH генеральный директор Nvidia Джон Хуан упомянул, что промышленная цифровизация — это большой пирог потенциального объема производства в $50 трлн. Возможно, в эпоху интеллектуального производства и даже Индустрии 4.0 никто не думал, что Nvidia будет ассоциироваться с промышленным производством, потому что раньше Nvidia производила игровые видеокарты.

В то время Хуан провел демонстрацию на встрече, где он отправил PDF-документ — 2D CAD-план — завода в генеративную модель ИИ, требуя от нее сгенерировать 3D-цифровой двойник завода на основе PDF-документа. Окончательная 3D-модель не только основана на плане самолета, но и добавляет свет, текстуру и другие эффекты. В идеале такие заводские цифровые двойники могут даже использоваться для обучения роботов и моделирования, если они достигают точности физического уровня.

Конечно, может быть много проблем, чтобы действительно сделать это и запустить это в производство. Однако это не только показывает работу графической карты, рендерящей 3D-фабрику, но и отражает роль генеративного ИИ в этом процессе, и даже помощь цифрового двойника и ИИ для робототехники. По моему мнению, после расширения масштаба промышленного цифрового двойника, это, несомненно, промышленная цифровая метавселенная.

Стоит отметить, что BMW использует Nvidia Isaac для обучения ИИ на роботах, что эквивалентно обучению этих роботов в виртуальной среде, ——. Это также определенное применение промышленной метавселенной. Будь то навигация и доставка погрузчика AGV на заводе или работа механической руки на производственной линии, от обучения ИИ робота в виртуальном мире до развертывания интеллекта робота, Nvidia неоднократно подчеркивала свои собственные комплексные решения в течение последних двух лет. Это почти уже рассматривается промышленностью как будущее промышленного производства.

Говоря о будущем интеллектуального производства, Гектор также упомянул, что «в основе лежит высокоавтоматизированный производственный процесс, а благодаря внедрению передовой технологии роботов/роботов AGV можно добиться автоматизации работы производственной линии». Можно увидеть, что промышленный цифровой двойник, искусственный интеллект и робототехника на высокоцифровом фоне должны стать будущим интеллектуального производства.

Наконец, стоит упомянуть, что на конференции разработчиков GTC этого года Nvidia представила проект гуманоидного робота Project GROOT ——, и, конечно, в основном это базовая модель гуманоидных роботов. По словам Nvidia, это основано на генеративном ИИ для «генерации следующего действия робота». В интервью с аналитиками Хуан сказал, что если все можно оцифровать, то все можно токенизировать (токенизировать) ——. Другими словами, все можно сгенерировать.

Когда такая информация, как текст, изображения и видео, может быть сгенерирована при оцифровке, данные генов, мозговых волн, роботов и другие типы данных также могут быть сгенерированы при оцифровке. Хотя ИИ проник в сферу промышленного производства, атака генеративного ИИ почти неизбежна.

Гектор Исходя из предпосылки утверждения генеративного ИИ, Anson поставляет электропитание и связанные с электропитанием продукты для крупномасштабной обработки данных и мощных центров обработки данных генеративного ИИ и промышленного цифрового двойника, стремясь «содействовать развитию генеративного ИИ». Шэнь Цин сказал: «Теоретически говоря, генеративный ИИ может играть важную роль во многих аспектах интеллектуального производства, включая НИОКР и планирование проектирования, контроль производственного процесса, оптимизацию эксплуатации и управления, а также оптимизацию продуктов и услуг». Но «прямо сейчас генеративный ИИ все еще находится на стадии исследования».

Стадия разработки интеллектуального производства ИИ может быть более элементарной, чем цифровой двойник. Но появление генеративного ИИ с потенциальной стоимостью в 50 триллионов долларов для промышленной цифровизации, несомненно, станет основой в будущем.