A gdybyś mógł stworzyć wszystko, co chcesz - za naciśnięciem jednego przycisku?
To marzenie ludzkości, renderowane (i parodiowane) ad nauseum w science-fiction, od Star Treka przez Iron Mana po Red Dwarfa - że za pomocą jednego kliknięcia inteligentny komputer może stworzyć wszystko, czego potrzebujesz: od gorących napojów i jedzenia po supermocny egzoszkielet - i wszystko pomiędzy.
Oczywiście od urzeczywistnienia takiej wizji dzieli nas jeszcze wiele lat. Jednak ostatnie postępy w dziedzinie generatywnej AI encji oznaczają, że nie jesteśmy tak daleko, jak nam się wydaje.
Sztuczny. Inteligentny?
Żyjemy teraz w świecie, w którym narzędzia sztucznej inteligencji, takie jak Chat-GPT i DALL-E, mogą tworzyć nowe słowa, obrazy i filmy na podstawie zaledwie kilku danych wejściowych. Wyniki mogą wahać się od ciekawostek(nowe odcinki Simpsonów AI?), przez przerażające (oto AI Binga mówi reporterowi NYT na czacie, że chce być żywy), po naprawdę imponujące.
Na przykład, każdy obraz w tym artykule został wygenerowany poprzez wpisanie aktualnego sloganu CloudNC "Delivering single-click manufacturing to the world" w Mid Journey, kreatorze AI. AI inteligencja stworzyła te obrazy w mniej niż minutę: pozyskiwanie odpowiedników od prawdziwego ludzkiego projektanta od podstaw może zająć dni lub nawet tygodnie.
Sztuczne inteligencje mogą zatem bardzo szybko tworzyć przekonujące imitacje prawdziwego życia. Podczas gdy ta moc będzie stwarzać problemy - od studentów używających Chat-GPT do wypełniania zadań esejowych lub podejrzanych spiskowców używających go do generowania fałszywych wiadomości - potencjalne korzyści są wykładnicze. Kreatywność komputerowa bez wysiłku jest na wyciągnięcie ręki - pozwalając nam skrócić tworzenie słów, obrazów, projektów lub kodu.
Generowanie odpowiedzi za pomocą AI
Jak więc CloudNC wpisuje się w tę nową przyszłość? Cóż... dlaczego nie zapytać samej AI ?
Zadałem to pytanie narzędziu Chat-GPT firmy OpenAI: "Jak można wykorzystać generatywną AI encję do usprawnienia produkcji?". Oto, co odpowiedziało:
"Generatywną AI można wykorzystać do usprawnienia produkcji na kilka sposobów:
- Optymalizacja projektu: Generatywna AI może być wykorzystywana do optymalizacji projektowania produktów lub komponentów poprzez generowanie dużej liczby projektów i ich ocenę w oparciu o zestaw kryteriów wydajności. Korzystając z generatywnej AIencji, producenci mogą szybko zbadać i ocenić szeroki zakres alternatyw projektowych, identyfikując projekty, które są nie tylko optymalne pod względem wydajności, ale także wykonalne w produkcji.
- Optymalizacja procesów: Generatywna AI może być wykorzystywana do optymalizacji procesów produkcyjnych poprzez generowanie i analizowanie dużych ilości danych związanych z parametrami procesu, ustawieniami sprzętu i jakością produktu. Analizując te dane, generatywna AI może zidentyfikować ulepszenia procesu, które mogą zwiększyć wydajność, zmniejszyć ilość odpadów i poprawić jakość produktu.
- Konserwacja predykcyjna: Generatywna AI może być wykorzystywana do przewidywania, kiedy sprzęt produkcyjny ulegnie awarii i odpowiednio zaplanować działania konserwacyjne. Analizując dane z czujników i innych źródeł, generatywna AI może identyfikować wzorce wskazujące na zbliżającą się awarię sprzętu, umożliwiając producentom proaktywne reagowanie na potrzeby konserwacyjne, zanim staną się one krytyczne.
- Kontrola jakości: Generatywna AI może być wykorzystywana do poprawy kontroli jakości poprzez analizę danych z czujników i kamer w celu wykrywania wad produktów i komponentów. Wykorzystując generatywną AI encję do identyfikacji i klasyfikacji wad, producenci mogą usprawnić swoje procesy kontroli i zmniejszyć liczbę wadliwych produktów, które trafiają na rynek.
- Optymalizacja łańcucha dostaw: Generatywna AI może być wykorzystywana do optymalizacji łańcucha dostaw poprzez analizę danych związanych z popytem, poziomami zapasów i logistyką. Analizując te dane, generatywna AI może zidentyfikować możliwości optymalizacji poziomów zapasów, zmniejszenia kosztów transportu i skrócenia czasu dostawy, co skutkuje bardziej wydajnym i opłacalnym łańcuchem dostaw.
Ogólnie rzecz biorąc, generatywna AI encja ma potencjał do znacznego usprawnienia produkcji poprzez zwiększenie wydajności, zmniejszenie ilości odpadów, poprawę jakości produktów i optymalizację operacji łańcucha dostaw".
Nieźle! Rzeczywiście, w CloudNC już opracowujemy rozwiązania dla niektórych z tych problemów za pomocą CAM Assist.
AI cię uwolni
Czy nasza technologia działa w taki sam sposób jak Chat-GPT i DALL-E? Cóż, istnieją silne podobieństwa. Wszystkie są oparte i przeszkolone na solidnych zestawach danych, wykorzystując wskazówki z rzeczywistych przykładów do kształtowania odpowiedzi na nowe pytania.
W przypadku CloudNC, korzystając z naszych rozwiązań, użytkownik może przesłać model 3D dowolnej części, którą chce stworzyć. Nasze oprogramowanie autonomicznie określa potrzebne narzędzia, sposób ich użycia i przygotowuje kod, który mówi maszynie CNC, jak ją wykonać - wprowadzając prostotę korzystania z drukarki 3D do złożonego świata precyzyjnej obróbki.
Ta pomoc automatyzuje generowanie programowania produkcji części na podstawie podpowiedzi otrzymanej przez oprogramowanie - w podobny sposób, jak Chat-GPT tworzy kopię na podstawie tekstu lub DALL-E tworzy obraz. Skutecznie przyspiesza to proces projektowania, skracając go tak, że ścieżka od pomysłu do stworzenia jest o rzędy wielkości krótsza niż wcześniej.
Aby było jasne, zdecydowanie nie działamy jeszcze w świecie, w którym możemy nacisnąć przycisk i nakazać AI inteligencji wygenerowanie wybranego przez nas przedmiotu - to wciąż pozostaje w sferze science-fiction i pozostanie jeszcze przez jakiś czas. (Produkcja czegokolwiek za pomocą jednego kliknięcia to odległa przyszłość).
Możemy jednak znacznie przyspieszyć niektóre części procesu generowania czegokolwiek za pomocą technologii - czy to za pomocą Chat-GPT, DALL-E, czy CloudNC. A to oznacza, że jesteśmy coraz lepsi w usuwaniu wąskich gardeł, które hamują produkcję, umożliwiając rozwój innowacji - co ostatecznie przyniesie korzyści nam wszystkim.
