Rev Lebaredian รองประธานฝ่าย Omniverse และเทคโนโลยีการจำลองที่ AI Trailblazer Nvidia ร่วมกับ Blake Moret ซีอีโอของ Rockwell บนเวทีเมื่อเช้านี้ที่งาน Automation Fair เพื่อกล่าวถึงสะพานที่ทั้งสองฝ่ายกำลังสร้างขึ้นอย่างจริงจังระหว่างขอบเขตดิจิทัลของ AI และขอบเขตทางกายภาพของการผลิต การกำหนดระดับตั้งแต่เริ่มแรก Moret เพียงกล่าวถึงการสนทนาพร้อมข้อเท็จจริงที่ชัดเจนแก่ผู้เข้าร่วมทุกคนในช่วงสองสามวันที่ผ่านมา “ปัญญาประดิษฐ์มีบทบาทสำคัญในการกำหนดอนาคตของการดำเนินงานทางอุตสาหกรรม” เขากล่าว ความสามารถที่เพิ่งเกิดขึ้นใหม่ของ AI ในการลดความซับซ้อนของกระบวนการที่ซับซ้อนสะท้อนให้เห็นในช่วงไม่กี่วันที่ผ่านมาในอนาไฮม์ แต่อย่างไรและเมื่อไรยังคงไม่แน่นอน ตั้งแต่การออกแบบระบบไปจนถึงการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ การบูรณาการของ AI ถูกมองว่าเป็นตัวเร่งให้เกิดประสิทธิภาพและนวัตกรรม และการระบาดใหญ่ถือเป็นตัวเร่งการมาถึงของ AI Moret กล่าวโดยตรงถึงความสนใจของระบบอัตโนมัติบรรจุภัณฑ์ในด้านขีดความสามารถ AI ว่า “ความสนใจในเทคโนโลยีนี้เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในช่วงที่มีการระบาดใหญ่ เพราะหากคุณคิดถึงกระบวนการว่าจ้าง เช่น ในสายการบรรจุขวด ไม่ว่าจะเป็นสบู่ โซดาป๊อป หรือเบียร์ ในเวลานั้น คุณไม่สามารถให้คนมาทำหน้าที่แทนอุปกรณ์แต่ละชิ้นได้ คุณมีเครื่องถอนพาเลท สายพานลำเลียง เครื่องติดฉลาก ฟิลเลอร์ เครื่องล้างขวด อุปกรณ์ต่างๆ ทั้งหมด และอาจมาจาก OEM บรรจุภัณฑ์ที่แตกต่างกัน มันเป็นไปไม่ได้ทางกายภาพที่คุณจะสามารถนำทุกคนเคียงบ่าเคียงไหล่ในกระบวนการทดสอบการใช้งานปกติได้ ดังนั้น ความคิดที่จะสามารถสั่งการ และพัฒนาดิจิตอลแฝดของอุปกรณ์ต่างๆ ได้จากระยะไกล ความสามารถในการรวมอุปกรณ์เหล่านั้นเข้าด้วยกัน เช่น ใน Omniverse ของ Nvidia นั่นคือสิ่งที่ผู้คนเริ่มรับรู้เพราะจำเป็นต้องสามารถ หันมาใช้เครื่องมือดิจิทัล” “เมื่อกว่าทศวรรษที่แล้ว เราได้นำเสนอความเป็นไปได้ในการแก้ปัญหาด้านคอมพิวเตอร์ด้วย AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักร นี่เป็นการเปิดประตูสู่การสร้างอัลกอริทึมที่เราไม่เคยจินตนาการมาก่อนว่าจะเป็นไปได้” Lebaredian กล่าวเสริม ขณะนี้โฟกัสเปลี่ยนไปใช้สิ่งเหล่านี้ ความก้าวหน้าของ โลกทางกายภาพซึ่งเป็นขอบเขตของอะตอมแทนที่จะเป็นบิต การทำงานร่วมกันของ Rockwell และ Nvidia แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงนี้ ด้วยการใช้ประโยชน์จากความเฉียบแหลมในการคำนวณของ Nvidia Rockwell มีเป้าหมายที่จะปรับปรุงเครื่องมือจำลอง เช่น Emulate3D เพื่อสร้างฝาแฝดทางดิจิทัลของกระบวนการผลิต CPGs เพื่อจำลองและเพิ่มประสิทธิภาพสายการผลิตบรรจุภัณฑ์แบบเสมือนจริง ลดการสิ้นเปลืองวัสดุ และเร่งเวลานำสินค้าออกสู่ตลาด การระบาดใหญ่ตอกย้ำถึงความจำเป็นของเครื่องมือดิจิทัลดังกล่าว “แนวคิดในการว่าจ้างและพัฒนาแฝดดิจิทัลจากระยะไกลกลายเป็นสิ่งจำเป็น” Moret กล่าว บริษัทอย่าง First Solar และ UPS ได้นำเทคโนโลยีเหล่านี้มาใช้ โดยตระหนักถึงศักยภาพของพวกเขาในการปรับปรุงการดำเนินงานและปรับปรุงประสิทธิภาพ และเมื่อระบบอัตโนมัติพัฒนาไปสู่ความเป็นอิสระ บทบาทของ AI ก็จะกลายเป็น สำคัญยิ่งกว่านั้น “เรากำลังย้ายจากระบบแบบตายตัวไปสู่ส่วนประกอบอัตโนมัติที่ปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อมของมัน” Lebaredian อธิบาย การเปลี่ยนแปลงนี้ต้องใช้คอมพิวเตอร์สามส่วน ได้แก่ สภาพแวดล้อมการจำลอง โรงงานที่ได้รับการสนับสนุนจาก AI และคอมพิวเตอร์ปฏิบัติการภายในหุ่นยนต์หรือตัวแทนอื่นๆ แต่ละส่วนมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาและปรับใช้ระบบอัจฉริยะ แต่การใช้งาน AI ก็ไม่ได้ปราศจากความท้าทาย การบูรณาการ AI ต้องการบุคลากรที่เชี่ยวชาญทั้งเทคโนโลยีแบบดั้งเดิมและเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ “สิ่งสำคัญคือต้องทำให้พนักงานรู้สึกสบายใจกับเทคโนโลยีนี้” Moret กล่าว การเปลี่ยนแปลงไปสู่การเขียนโปรแกรมภาษาธรรมชาติและโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI จำเป็นต้องมีการประเมินชุดทักษะและลำดับความสำคัญทางการศึกษาใหม่ Lebaredian เน้นย้ำภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงของความเชี่ยวชาญ โดยแนะนำว่า “ คุณค่าของความรู้โดเมนตอนนี้เกินความจำเป็นสำหรับทักษะการเขียนโปรแกรม เรามีนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์เสมือนมาช่วยเหลือเราไม่จำกัดจำนวน” มุมมองนี้เน้นย้ำถึงความสำคัญของความรู้เฉพาะทางในสาขาพื้นฐาน เช่น วัสดุศาสตร์และพลศาสตร์ของไหล มากกว่าวิธีการประมวลผลของมนุษย์ เช่น การเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ เนื่องจาก AI เข้ามารับงานด้านการคำนวณมากขึ้น ผลกระทบของความก้าวหน้าเหล่านี้ขยายไปไกลกว่าระดับโรงงาน บูรณาการเข้ากับกระบวนการผลิตมากขึ้น ทำให้เกิดศักยภาพในการปฏิวัติการจัดการห่วงโซ่อุปทาน ด้วยการให้ข้อมูลแบบเรียลไทม์และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ช่วยให้บริษัทต่างๆ คาดการณ์การหยุดชะงัก เพิ่มประสิทธิภาพด้านลอจิสติกส์ และลดต้นทุน ความสามารถนี้มีคุณค่าอย่างยิ่งในเศรษฐกิจโลก โดยที่ความยืดหยุ่นของห่วงโซ่อุปทานเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของการผลิตยังได้รับการแก้ไขผ่านประสิทธิภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานและลดของเสีย เทคโนโลยี AI มีส่วนช่วยในแนวทางการผลิตที่ยั่งยืนมากขึ้น ซึ่งสอดคล้องกับความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับการผลิตที่รับผิดชอบต่อสิ่งแวดล้อม เนื่องจากบริษัทต่างๆ พยายามลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์และปฏิบัติตามมาตรฐานด้านกฎระเบียบที่เข้มงวดยิ่งขึ้น การบูรณาการ AI เข้ากับกระบวนการผลิตยังเปิดช่องทางใหม่สำหรับนวัตกรรมในการออกแบบและพัฒนาผลิตภัณฑ์ ด้วยการควบคุมความสามารถของ AI นักออกแบบสามารถสำรวจวัสดุและการกำหนดค่าที่หลากหลายยิ่งขึ้น ซึ่งนำไปสู่การออกแบบผลิตภัณฑ์ที่เป็นนวัตกรรมและมีประสิทธิภาพมากขึ้น สิ่งนี้ไม่เพียงแต่ปรับปรุงฟังก์ชันการทำงานและความน่าดึงดูดของผลิตภัณฑ์เท่านั้น แต่ยังช่วยให้มั่นใจได้ว่าผลิตภัณฑ์เหล่านั้นสามารถผลิตได้ในวงกว้างโดยมีค่าใช้จ่ายด้านทรัพยากรน้อยที่สุด การทำงานร่วมกันล่าสุดของ Rockwell และ Nvidia เน้นย้ำถึงความสำคัญของความร่วมมือในการพัฒนาขอบเขตทางเทคโนโลยี ด้วยการรวมความเชี่ยวชาญด้าน AI คอมพิวเตอร์ และแอปพลิเคชันทางอุตสาหกรรมเข้าด้วยกัน บริษัทเหล่านี้กำลังสร้างแบบอย่างสำหรับวิธีที่การทำงานร่วมกันข้ามอุตสาหกรรมสามารถขับเคลื่อนความก้าวหน้าได้ Lebaredian และ Moret กล่าวว่าความร่วมมือดังกล่าวมีความสำคัญอย่างยิ่งในการนำทางความซับซ้อนของการบูรณาการ AI เข้ากับระบบและกระบวนการที่มีอยู่ เพื่อให้มั่นใจว่าความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีจะแปลงไปสู่ผลประโยชน์ที่จับต้องได้สำหรับ CPG และสายการบรรจุหีบห่อ
แหล่งที่มาของข้อมูล