Dirbtinis intelektas pramon\u0117je vis da\u017eniau vertinamas ne kaip madinga naujov\u0117, o kaip konkretus \u012frankis ai\u0161kioms problemoms spr\u0119sti. Gamybos \u012fmon\u0117s DI taiko anomalij\u0173 aptikimui, prognozinei kokyb\u0117s kontrolei ir \u012frengini\u0173 b\u016bkl\u0117s steb\u0117senai, kai tai tiesiogiai ma\u017eina nuostolius ir prastovas.<\/p>\n
Praktika rodo, kad did\u017eiausi\u0105 gr\u0105\u017e\u0105 DI duoda ten, kur procesai generuoja daug patikim\u0173 matavim\u0173, o sprendimo s\u0117km\u0119 galima pamatuoti eurais, laiku ar broko suma\u017e\u0117jimu. Tokiais atvejais DI padeda grei\u010diau pasteb\u0117ti nukrypimus, suma\u017einti energijos \u0161vaistym\u0105 ir tiksliau prognozuoti, kada \u012frenginiui reik\u0117s prie\u017ei\u016bros.<\/p>\n
Efektyv\u0173 DI diegim\u0105 da\u017eniausiai nulemia trys dalykai: duomenys, \u017emon\u0117s ir tinkamai parinkta technologija. Jei duomenys renkami nenuosekliai, jutikliai nesukalibruoti, o istorijoje daug sprag\u0173, net ir pa\u017eangiausias modelis duos abejotinus rezultatus.<\/p>\n
Pramon\u0117s skaitmenizacijos tyrimuose da\u017enai kartojasi ta pati problema: \u012fmon\u0117s panaudoja tik dal\u012f turim\u0173 duomen\u0173, nes jie b\u016bna i\u0161barstyti skirtingose sistemose arba netinkami analizei. Tod\u0117l dar prie\u0161 DI projekt\u0105 neretai tenka sutvarkyti duomen\u0173 srautus, susitarti d\u0117l rodikli\u0173 apibr\u0117\u017eim\u0173 ir u\u017etikrinti kokyb\u0117s kontrol\u0119.<\/p>\n
\u201eDirbtinis intelektas yra toks geras, kokie geri yra duomenys, kuriais jis remiasi\u201c, \u2013 sak\u0117 Marek Zamojski.<\/p>\n
Ne ma\u017eiau svarbus ir \u017emoni\u0173 vaidmuo. Patyr\u0119 operatoriai bei proces\u0173 in\u017einieriai da\u017enai pastebi art\u0117jan\u010dius gedimus i\u0161 garso, vibracijos ar darbo ritmo dar prie\u0161 tai, kai tai ai\u0161kiai u\u017efiksuoja rodikliai, o DI sprendimams j\u0173 \u017einios reikalingos interpretacijai ir teisingam sprendim\u0173 pri\u0117mimui.<\/p>\n
Prognozin\u0117 prie\u017ei\u016bra da\u017enai \u012fvardijama kaip vienas patraukliausi\u0173 DI scenarij\u0173, ta\u010diau ji ne visada ekonomi\u0161kai pagr\u012fsta. Jei \u012franga paprasta, o gedim\u0173 kaina ma\u017ea, u\u017etenka b\u016bkle paremto aptarnavimo arba \u012fprast\u0173 planini\u0173 patikr\u0173 be sud\u0117ting\u0173 modeli\u0173.<\/p>\n
Kai kuriuose projektuose did\u017eiausia kli\u016btis yra ne programin\u0117 \u012franga, o matavimo infrastrukt\u016bros kaina. Jei norint sukurti patikim\u0105 prognoz\u0119 reikia brangiai apmatuoti vis\u0105 mazg\u0105, investicija gali prilygti alternatyvai, pavyzd\u017eiui, atsargin\u0117s \u012frangos \u012fsigijimui ar kritini\u0173 dali\u0173 sand\u0117liavimui.<\/p>\n
\u201eDI diegimas n\u0117ra principas pirkau ir jis i\u0161spr\u0119s visas problemas. Reikia scenarijaus ir ai\u0161kaus klausimo, \u012f kur\u012f norime atsakyti\u201c, \u2013 sak\u0117 Marek Zamojski.<\/p>\n
Diegiant DI pramon\u0117je da\u017enai i\u0161ry\u0161k\u0117ja ir \u017emogi\u0161kasis faktorius: dalis darbuotoj\u0173 nerimauja, kad sprendimai nuvertins j\u0173 patirt\u012f arba ilgainiui pakeis j\u0173 vaidmen\u012f. Tod\u0117l \u012fmon\u0117ms svarbu nuo prad\u017ei\u0173 ai\u0161kiai komunikuoti, kad DI yra pagalbin\u0117 priemon\u0117, o ne automatinis darbo viet\u0173 ma\u017einimo planas.<\/p>\n
Praktiniai pavyzd\u017eiai rodo, kad geriausiai veikia projektai, kuriuose operatoriai ir in\u017einieriai \u012ftraukiami \u012f problemos formulavim\u0105. Kartais b\u016btent cecho darbuotojai pirmieji \u012fvardija paprastus, bet lemiamus parametrus, pavyzd\u017eiui, dr\u0117gm\u0119 ar temperat\u016br\u0105, o DI v\u0117liau padeda \u0161i\u0105 patirt\u012f paversti skai\u010diais ir taisykl\u0117mis, tinkan\u010diomis visai gamybai.<\/p>\n
Galiausiai DI pramon\u0117je tampa brandesnis tada, kai jis vertinamas pragmati\u0161kai: ne pagal pa\u017eadus, o pagal matuojam\u0105 efekt\u0105. Jei tikslas ai\u0161kus, duomenys patikimi, o komanda supranta proces\u0105, DI gali tapti konkurencinio prana\u0161umo dalimi, ta\u010diau kai kuriais atvejais racionaliausias sprendimas yra jo atsisakyti.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Pramon\u0117 vis da\u017eniau renkasi pragmati\u0161k\u0105 DI: reali\u0105 naud\u0105 lemia duomen\u0173 kokyb\u0117, darbuotoj\u0173 \u012ftraukimas ir tinkama technologija konkre\u010diai u\u017eduo\u010diai.<\/p>\n","protected":false},"author":0,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[7],"tags":[13321,102,6209,4113,3885,41144],"miestas":[],"class_list":["post-61456","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-technologijos","tag-automatizavimas","tag-dirbtinis-intelektas","tag-duomenu-analize","tag-gamyba","tag-pramone","tag-prognozine-prieziura"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/61456","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=61456"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/61456\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=61456"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=61456"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=61456"},{"taxonomy":"miestas","embeddable":true,"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/miestas?post=61456"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}