Automatyzacja już nie wystarczy. W świecie gdzie liczy się każda milisekunda, a elastyczność jest kluczem, na scenę wkraczają dwa potężne narzędzia: Generatywna AI i Agentowa AI. Nie są to już futurystyczne koncepcje, lecz realne technologie, które tworzą, podejmują decyzje i autonomicznie optymalizują procesy.
Świat przemysłu od zawsze poszukuje nowych metod na zwiększenie wydajności, obniżenie kosztów i poprawę jakości. Przemysł 4.0 przyniósł nam cyfryzację i połączone maszyny, natomiast Przemysł 5.0 kładzie nacisk na inteligentną współpracę ludzi i technologii. W tej transformacji kluczową rolę odgrywają dwa nowe filary sztucznej inteligencji: Generatywna AI (GenAI) oraz Agentowa AI (Agent AI). Choć często mylone, różnią się w swoich funkcjach i zastosowaniach. Ich synergia tworzy jednak zupełnie nowe możliwości dla inżynierów i menedżerów produkcji.
Czym różnią się Generatywna AI i Agentowa AI? Kluczowe rozróżnienia
Aby w pełni zrozumieć potencjał obu technologii, musimy najpierw jasno określić ich role, funkcje oraz możliwości. Dużym problemem jest bowiem mylne używanie zamiennie pojęć Gen AI oraz Agent AI. Chociaż oba zawierają w sobie słowo AI i bazują na sztucznej inteligencji znacząco się od siebie różnią.
Gen AI – dostęp do szerokiej wiedzy i informacji
Głównym celem GenAI jest tworzenie nowych, unikalnych treści, projektów lub danych. Działa na zasadzie uczenia się na ogromnych zbiorach danych, aby następnie generować coś zupełnie nowego.
Przykładami wykorzystania generatywnej AI mogą być: generowanie prototypów produktów, optymalizacja kształtów części maszyn pod kątem wytrzymałości i wagi, automatyczne pisanie kodu sterującego robotami, czy też tworzenie skomplikowanych symulacji w cyfrowych bliźniakach.
GenAI to idealne narzędzie dla działów R&D i inżynierów, które skraca cykl projektowania z tygodni do godzin. Eliminuje nudne, powtarzalne zadania i pozwala skupić się na innowacjach.
Agent AI – wyspecjalizowane rozwiązanie do wąskiego spektrum zastosowań
Agent AI inteligentny system, który działa w dynamicznym środowisku, podejmuje decyzje i realizuje cele autonomicznie. Agenci obserwują swoje otoczenie za pomocą sensorów, analizują dane i na tej podstawie wybierają najlepszy sposób działania.
Przykładem agentowej AI może być agent zarządzający ruchem floty autonomicznych robotów (AMR) w magazynie, optymalizujący rozkład produkcji w czasie rzeczywistym w zależności od dostępności surowców, czy też agenci komunikujący się ze sobą w celu skoordynowania pracy różnych maszyn.
Agent AI zmienia paradygmat z „ręcznego” sterowania na „autonomiczne” zarządzanie procesami, co prowadzi do drastycznej poprawy elastyczności i odporności na zakłócenia. Warto jednak pamiętać, że Agent AI to wyspecjalizowany system do wąskiego zastosowania. Nie da się jednym Agentem AI wykonywać wielu czynności na różnych poziomach operacyjnych.
Charakterystyka Gen AI w przemyśle
- Szybkość innowacji: Znaczące skrócenie czasu od koncepcji do prototypu, dzięki automatycznemu generowaniu projektów i modeli.
- Optymalizacja: Tworzenie projektów, które są bardziej efektywne materiałowo, lżejsze i wytrzymalsze niż te stworzone przez człowieka.
- Kreatywność na żądanie: Możliwość generowania setek, a nawet tysięcy, wariantów projektu w krótkim czasie.
- Konieczność weryfikacji: Treści generowane przez AI mogą zawierać „halucynacje” lub błędy, dlatego wymagana jest rygorystyczna kontrola ze strony specjalistów.
- Duże koszty obliczeniowe: Szkolenie zaawansowanych modeli GenAI wymaga ogromnych zasobów mocy obliczeniowej.
Generatywna sztuczna inteligencja jest niezwykle uniwersalna, ale nie nadaje się do bardzo głębokiego rozumowania i rozwiązywania problemów o najwyższym poziomie szczegółowości. To dobre narzędzie do prototypowania, burzy mózgów czy prostej analizy.
Charakterystyka Agent AI w przemyśle
- Autonomia i elastyczność: Systemy produkcyjne stają się samoregulujące i odporne na awarie. Agent może natychmiast przekierować zadanie do innej maszyny w przypadku usterki.
- Podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym: Optymalizacja procesów na żywo, minimalizując przestoje i zatory.
- Złożoność i współpraca: Agenci mogą współpracować, tworząc inteligentne sieci, które rozwiązują problemy całej fabryki, a nie tylko pojedynczych stanowisk.
- Złożoność wdrożenia: Wymaga precyzyjnego zdefiniowania celów, hierarchii i protokołów komunikacyjnych, co jest procesem skomplikowanym.
- Kwestie bezpieczeństwa: Autonomiczne systemy są potencjalnym celem ataków cybernetycznych, dlatego cyberbezpieczeństwo musi być priorytetem.
Agentowa AI jest rozwiązaniem znacznie mniej uniwersalnym od generatywnej sztucznej inteligencji, ale dzięki swojemu wyspecjalizowaniu potrafi rozwiązywać problemy na znacznie głębszym poziomie dokładności oraz ze znacznie mniejszym problemem halucynowania i przekłamywania.
Gen AI i Agent AI to zupełnie inne rozwiązania
Jak widać po powyższych akapitach, Gen AI i Agent AI służą do zupełnie innych celów. Oba rozwiązania bazują na podobnych podwalinach – maszynowym uczeniu oraz dużych modelach językowych, ale mają zupełnie inną charakterystykę działania. Oba rozwiązania są na porządku dziennym wykorzystywane w przemyśle, a na dodatek mogą ze sobą współpracować.
Realne przykłady wykorzystania Gen AI oraz Agent AI w przemyśle
- BMW Group wykorzystuje Generatywną AI do projektowania linii montażowych. Modele AI generują optymalne układy robotów i stanowisk, biorąc pod uwagę ergonomię, przepływ materiałów i bezpieczeństwo
- Siemens aktywnie stosuje generatywne projektowanie w inżynierii maszyn. Algorytmy AI tworzą lekkie, ale niezwykle wytrzymałe komponenty, np. wsporniki silników, co przekłada się na oszczędność materiału i lepsze parametry
- Bosch Rexroth wdrożył system oparty na Agent AI do zarządzania flotą autonomicznych robotów transportowych (AMR) w swoich fabrykach. Roboty-agenci komunikują się ze sobą, aby dynamicznie planować trasy i dostawy, minimalizując kolizje i zatory.
- Amazon używa agentów AI do optymalizacji łańcucha dostaw. Agenci analizują dane z magazynów, przewidują zapotrzebowanie i podejmują decyzje dotyczące optymalnego rozmieszczenia produktów, co znacznie przyspiesza procesy logistyczne.
Integracja kluczem do sukcesu
Integracja Generatywnej AI w procesy projektowania i Agentowej AI w zarządzanie produkcją to nie tylko technologiczna ewolucja, ale prawdziwa rewolucja w myśleniu o przemyśle. Fabryka przyszłości, którą kiedyś oglądaliśmy w filmach science fiction, staje się rzeczywistością. Będzie to miejsce, gdzie maszyny nie tylko wykonują zadania, ale także uczą się, tworzą i podejmują autonomiczne decyzje, współpracując w inteligentnej sieci.
Przedsiębiorstwa, które wcześnie zrozumieją i wdrożą te technologie, zyskają ogromną przewagę konkurencyjną. Generatywna AI znacząco skróci cykl innowacji, umożliwiając tworzenie lepszych produktów w krótszym czasie i przy niższych kosztach. Z kolei Agentowa AI zapewni niespotykaną dotąd elastyczność i odporność na zakłócenia, co jest kluczowe w dzisiejszym, nieprzewidywalnym łańcuchu dostaw.
To połączenie kreatywności i autonomii jest motorem napędowym Przemysłu 5.0, gdzie technologia służy człowiekowi, a nie odwrotnie. Pozwala to inżynierom i pracownikom skupić się na bardziej złożonych, kreatywnych zadaniach, podczas gdy powtarzalne i optymalizacyjne procesy przejmują inteligentne systemy.
