Streszczenie: Przemysłowa sztuczna inteligencja (Industrial AI) diametralnie różni się od popularnych rozwiązań konsumenckich, wymagając absolutnej niezawodności i całkowitego braku tolerancji na tak zwane halucynacje. Jak podkreśla Peter Koerte z firmy Siemens, wdrażanie algorytmów w środowisku fizycznym – takim jak zautomatyzowane fabryki, sieci energetyczne czy transport kolejowy – musi uwzględniać rygorystyczne prawa fizyki oraz opierać się na wysoce specyficznych danych domenowych. Ze względu na fakt, że informacje te stanowią pilnie strzeżoną własność intelektualną przedsiębiorstw, warunkiem koniecznym do rozwoju modeli uczenia maszynowego jest tworzenie bezpiecznych ekosystemów i partnerstw w zakresie współdzielenia danych. Mimo rosnącego znaczenia zaawansowanej analityki sukces transformacji cyfrowej wciąż zależy przede wszystkim od ludzi, a dokładniej od połączenia nowoczesnych technologii z wiedzą doświadczonych inżynierów oraz płynnej integracji nowych narzędzi z codziennymi procesami operacyjnymi organizacji.
Podczas gdy konsumencka sztuczna inteligencja dominuje w nagłówkach gazet, prawdziwa i najbardziej namacalna rewolucja odbywa się po cichu, z dala od świateł jupiterów. Przemysłowa sztuczna inteligencja (Industrial AI) nie pisze wierszy i nie generuje obrazków. Zamiast tego transformuje fabryki, optymalizuje systemy transportowe, stabilizuje sieci energetyczne i zarządza budynkami, z których korzystamy na co dzień.
W najnowszym odcinku podcastu „Me, Myself, and AI”, produkowanym przez MIT Sloan Management Review, Sam Ransbotham rozmawiał o tym z Peterem Koerte, członkiem zarządu oraz dyrektorem ds. strategii i technologii (CSO & CTO) w firmie Siemens. Specjalnie dla czytelników MITSMR.pl przygotowaliśmy obszerną adaptację tej rozmowy, która rzuca nowe światło na strategiczne wykorzystanie AI w świecie fizycznym.
Czym różni się przemysłowa sztuczna inteligencja od konsumenckiej?
Sam Ransbotham: Peter, obecnie cały świat biznesu żyje możliwościami generatywnej sztucznej inteligencji. Jak na tle popularnych narzędzi, takich jak ChatGPT, pozycjonuje się przemysłowa sztuczna inteligencja, którą rozwijacie w Siemensie?
Peter Koerte: Różnica jest fundamentalna i sprowadza się do tolerancji na błąd. Konsumencka sztuczna inteligencja jest wspaniała, gdy potrzebujemy kreatywności. Jeśli poproszę model językowy o napisanie maila i algorytm pomyli się w kilku słowach, nic wielkiego się nie stanie. Nazywamy to „halucynacjami” i często wręcz doceniamy tę elastyczność.
W świecie przemysłowej sztucznej inteligencji nie ma miejsca na halucynacje. Gdy mówimy o infrastrukturze krytycznej – działaniu sieci elektroenergetycznej, sterowaniu ruchem pociągów czy automatyce w fabryce chemicznej – potrzebujemy niemal stuprocentowej dokładności. Błąd systemu AI w takich warunkach nie oznacza literówki w tekście. Oznacza zatrzymanie linii produkcyjnej, ogromne straty finansowe, a w skrajnych przypadkach zagrożenie dla życia ludzi. Dlatego Industrial AI musi być deterministyczne, bezpieczne i absolutnie niezawodne.
Czy to oznacza, że tworzenie modeli dla przemysłu jest trudniejsze technicznie?
Zdecydowanie tak, głównie ze względu na specyfikę środowiska pracy. Świat fizyczny jest pełen zmiennych: temperatury, wibracji, ciśnienia. Modele, które budujemy, muszą uwzględniać prawa fizyki. Nie wystarczy wrzucić do algorytmu ogromnej ilości tekstu. Nasze systemy muszą rozumieć termodynamikę czy mechanikę płynów. To zupełnie inna kategoria wyzwań inżynieryjnych.
Dane to paliwo, ale w przemyśle są one pilnie strzeżone
Modele sztucznej inteligencji są tak dobre, jak dane, na których się uczą. Twórcy konsumenckiego AI trenują algorytmy na zasobach całego internetu. Skąd czerpiecie dane do nauki modeli przemysłowych?
To jedno z największych wyzwań naszej branży. Przemysłowa sztuczna inteligencja opiera się na danych domenowych, które są niezwykle specyficzne, hermetyczne i ściśle chronione przez firmy. Nikt nie publikuje w otwartym internecie szczegółowych logów z pracy swoich turbin wiatrowych czy czujników na linii montażowej w fabryce motoryzacyjnej. Te dane to własność intelektualna o potężnej wartości biznesowej.
Jak w takim razie budować skalowalne rozwiązania, skoro dane są zablokowane w silosach?
Kluczem jest budowanie opartych na zaufaniu ekosystemów i data-sharing partnerships, czyli partnerstw w zakresie współdzielenia danych. Żadna firma, nawet tak duża jak Siemens, nie jest w stanie przeprowadzić cyfrowej transformacji w pojedynkę.
Wymagamy nowych modeli współpracy, w których firmy technologiczne, operatorzy maszyn i producenci mogą bezpiecznie łączyć swoje zbiory danych. Tylko w ten sposób możemy trenować algorytmy uczenia maszynowego, które będą miały realny wpływ na wydajność. Oczywiście musi się to odbywać z zachowaniem najwyższych standardów cyberbezpieczeństwa i z poszanowaniem własności intelektualnej.
Praktyczne zastosowania: Od predykcji awarii po inteligentne budynki
Zejdźmy na poziom operacyjny. Gdzie obecnie przemysłowe AI generuje największą wartość dodaną i bezpośredni zwrot z inwestycji (ROI)?
Znakomitym przykładem, z którym każdy z nas miał do czynienia, jest transport kolejowy. Zapewne nie raz zdarzyło Ci się stać na peronie, czekając na opóźniony pociąg z powodu usterki technicznej. Jedną z najczęstszych przyczyn wyłączenia wagonów z ruchu jest awaria drzwi.
Dzięki przemysłowemu AI i danym z setek czujników jesteśmy w stanie przewidzieć awarię mechanizmu drzwi z kilkudniowym wyprzedzeniem. Zamiast reagować po fakcie, zespoły serwisowe wiedzą, który pociąg wymaga przeglądu na długo przed tym, zanim wystąpi fizyczna usterka. To klasyczny przykład predictive maintenance (predykcyjnego utrzymania ruchu), który diametralnie obniża koszty i poprawia punktualność.
A jak sytuacja wygląda w obszarze infrastruktury budynkowej, szczególnie w kontekście ESG i zrównoważonego rozwoju?
To nasz kolejny priorytet. Budynki komercyjne odpowiadają za ogromną część globalnego zużycia energii. Wykorzystujemy AI do analizowania w czasie rzeczywistym danych z systemów HVAC (ogrzewanie, wentylacja, klimatyzacja). Algorytmy uczą się wzorców użytkowania biura i przewidują zapotrzebowanie na energię, dynamicznie dostosowując ustawienia. Pozwala to nie tylko znacząco obniżyć rachunki, ale też drastycznie zredukować ślad węglowy.
Sztuczna inteligencja niesamowicie przyspiesza także złożone procesy inżynieryjne. Symulacje projektowe, które kiedyś zajmowały tygodnie, dziś – dzięki wsparciu AI – możemy realizować w ułamku tego czasu.
Rola ekspertów domenowych w erze AI
Często słyszymy, że aby wdrożyć sztuczną inteligencję, firma musi zatrudnić armię Data Scientistów. Czy zgadza się Pan z tym twierdzeniem w kontekście przemysłu?
Absolutnie nie i to jest jeden z największych mitów dotyczących cyfryzacji przemysłu. Oczywiście, specjaliści od danych są ważni, ale w świecie fizycznym najważniejsza jest ekspertyza domenowa.
Najlepszy analityk danych na świecie nie zoptymalizuje pracy skomplikowanej maszyny, jeśli nie rozumie fizyki, która nią rządzi. Aby stworzyć skuteczny system, potrzebujemy inżynierów mechaników, elektryków i automatyków, którzy zjedli zęby na swoim fachu. To oni muszą współpracować z systemami AI. Naszym celem jest tworzenie narzędzi, które dają inżynierom „supermoce”, a nie zastępowanie ich programistami.
Cyfrowa transformacja to nie tylko technologia, to ludzie
Wdrażanie innowacji często natrafia na opór wewnątrz organizacji. Jak skutecznie wprowadzać Industrial AI do tradycyjnych przedsiębiorstw?
Cieszę się, że o to pytasz. Często skupiamy się na fascynującej technologii, zapominając, że prawdziwa transformacja w równej mierze dotyczy ludzi i procesów. W Siemensie wychodzimy z założenia, że technologia to zaledwie narzędzie. Aby przyniosła realną wartość biznesową, musimy zmienić sposób, w jaki ludzie wykonują swoją codzienną pracę (tzw. workflows).
Jeśli dostarczysz menedżerowi fabryki genialny algorytm predykcyjny, ale nie zintegrujesz go z systemem, w którym zamawia on części zamienne i nie przeszkolisz go, jak z niego korzystać, to rozwiązanie to będzie bezużyteczne.
Właśnie dlatego stworzyliście Siemens Xcelerator?
Dokładnie tak. Siemens Xcelerator to nasza otwarta platforma biznesowa, której celem jest maksymalne uproszczenie cyfrowej transformacji. Oferujemy łatwe do wdrożenia, modułowe rozwiązania programistyczne i sprzętowe, które integrują się w sposób płynny. Chcemy znieść bariery wejścia i sprawić, by przemysłowe aplikacje AI były tak proste w obsłudze i adaptacji, jak aplikacje na naszych smartfonach.
Niezbędne jest budowanie kultury zaufania. Pracownicy muszą rozumieć, że sztuczna inteligencja nie jest zagrożeniem dla ich stanowisk, ale potężnym sojusznikiem. Automatyzacja powtarzalnych zadań, czy wsparcie w skomplikowanych analizach sprawia, że zespoły mogą skupić się na innowacjach, kreatywnym rozwiązywaniu problemów i generowaniu większej wartości dla klientów.
Kluczowe wnioski:
- Bezbłędność to priorytet: Przemysłowe AI wymaga absolutnej precyzji. Testowanie i wdrażanie rozwiązań w świecie fizycznym wymaga innego rygoru niż narzędzia dla konsumentów.
- Buduj partnerstwa danych: Bezpieczna wymiana danych między firmami w łańcuchu dostaw to warunek konieczny do trenowania efektywnych modeli AI w przemyśle.
- Ekspertyza dziedzinowa ponad wszystko: Nie polegaj wyłącznie na kompetencjach z obszaru Data Science. Połącz możliwości maszynowego uczenia z wiedzą swoich inżynierów i technologów.
- Zarządzaj zmianą: Technologia to dopiero początek. Zintegruj rozwiązania AI z codziennymi procesami pracowników (workflows) i zadbaj o ich odpowiednie szkolenie.
- Skup się na realnym ROI: Szukaj wdrożeń w obszarach takich jak przewidywanie awarii maszyn (predictive maintenance) czy optymalizacja zużycia energii w budynkach.
Cały podcast możesz odsłuchać tutaj:
