A máquina básica Para moer, um rolamento de bola de aço tem sido o mesmo desde 1900, mas os fabricantes automatizam constantemente tudo ao seu redor. Hoje, o processo Ă© acionado por uma correia transportadora e, na maioria das vezes, Ă© automático. A tarefa mais urgente para os seres humanos Ă© descobrir quando as coisas estĂŁo dando errado – e mesmo isso em breve pode ser entregue Ai.
A fábrica Schaeffler em Hamburgo começa com arame de aço que Ă© cortado e pressionado em bolas ásperas. Essas bolas sĂŁo endurecidas em uma sĂ©rie de fornos e, em seguida, passam trĂŞs trituradores cada vez mais precisos atĂ© serem esfĂ©ricos para dentro de um dĂ©cimo de um mĂcron. O resultado Ă© um dos componentes mais versáteis da indĂşstria moderna, permitindo articulações de baixo atrito em tudo, desde tornos a motores de carro.
Esse nĂvel de precisĂŁo requer testes constantes – mas quando os defeitos aparecem, rastreá -los pode apresentar um quebra -cabeça. Os testes podem mostrar um defeito ocorrendo em algum momento da linha de montagem, mas a causa pode nĂŁo ser Ăłbvia. Talvez o torque em uma ferramenta de parafuso esteja desativado ou uma roda de moagem recĂ©m -substituĂda esteja impactando a qualidade. Rastrear o problema significa comparar dados em várias peças de equipamentos industriais, nenhum dos quais foi projetado com isso em mente.
Isso também pode ser um trabalho para máquinas. No ano passado, Schaeffler se tornou um dos primeiros usuários do agente de operações de fábrica da Microsoft, um novo produto alimentado por grandes modelos de idiomas e projetado especificamente para os fabricantes. A ferramenta no estilo chatbot pode ajudar a rastrear as causas de defeitos, tempo de inatividade ou consumo de energia em excesso. O resultado é algo como ChatGPT para fábricas, com os modelos do Openai sendo usados ​​no back -end graças à parceria da empresa com o Azure da Microsoft.
Kathleen Mitford, vice -presidente corporativa de marketing da indĂşstria global da Microsoft, descreve o projeto como “um agente de raciocĂnio que opera em cima dos dados de fabricação”. Como resultado, Mitford diz: “O agente Ă© capaz de entender as perguntas e traduzi -las com precisĂŁo e precisĂŁo contra modelos de dados padronizados”. Portanto, um trabalhador da fábrica pode fazer uma pergunta como “o que está causando um nĂvel maior que o habitual de defeitos?” e o modelo seria capaz de responder com dados de todo o processo de fabricação.
O agente está profundamente integrado aos produtos corporativos existentes da Microsoft, particularmente Microsoft Fabric, seu sistema de análise de dados. Isso significa que a Schaeffler, que administra centenas de plantas no sistema da Microsoft, é capaz de treinar seu agente em dados de todo o mundo.
Stefan Soutschek, vice -presidente de Schaeffler, responsável por isso, diz que o escopo da análise de dados Ă© o poder real do sistema. “O principal benefĂcio nĂŁo Ă© o prĂłprio chatbot, embora ajude”, diz ele. “É a combinação desta plataforma de dados OT (Tecnologia Operacional) no back -end e o chatbot que se baseia nesses dados”.
Apesar do nome, isso não é IA agêntica: não tem objetivos, e seus poderes se limitam a responder a qualquer pergunta que o usuário faça. Você pode configurar o agente para executar comandos básicos através do Copilot Studio da Microsoft, mas o objetivo não é fazer com que o agente tomasse suas próprias decisões. Esta é principalmente a IA como uma ferramenta de acesso a dados.
