AI 如何提升员工能力，而非替代员工

特约编辑 Jim Montague

许多人担心自动化会导致大量失业。然而，考虑到当下迅速发展的技术、供应链中断以及数百万个岗位空缺，未来更有可能出现的局面是人人都有工作，尽管职位描述有所变化，且需要再培训。

“罗克韦尔自动化希望能够引领未来的无限可能。”罗克韦尔自动化首席技术官 Cyril Perducat 解释道。“当我们谈论未来以及车间机器人等新兴事物时，并不是在说要让它们取代员工。我们的目标是提升现有人员的能力。”

他补充道，“当下热门的人工智能 (AI) 等术语层出不穷，但这些不仅仅是技术问题。技术的意义在于为用户打造舒适愉悦的体验。如果工具不能为人所用，那么就无法谈论对未来的投资。”

在波士顿举行的 2023 年 Automation Fair^®（自动化博览会）活动期间，Perducat 在闭幕主题演讲中分享了这些观点。

应对挑战的策略

Perducat 强调，首先需要从每个行业和公司所面临的具体挑战入手。“制造商希望生产稳定，但许多需求却在不断变化。许多车辆几乎都是独特的车型，许多制药公司生产时所用的规格也日益个性化。”

他补充说，第二大挑战是供应链波动以及原材料和成品材料的短缺。例如，新冠疫情期间，半导体短缺情况加剧，而最近因为乌克兰战争以及其他地缘政治动荡，这种局面进一步恶化。伴随这些剧变和其他不确定因素而来的是不断攀升的网络安全风险。

“网络探查、入侵和攻击通常是由针对制造基地和基础设施的恶意分子发起的。”他说道，“这些挑战正是用户需要保持敏捷、不断优化并维持高工作效率的原因。”

为了帮助用户有效应对这些挑战，Perducat 从四个角度整理了当前及未来的情况：敏捷生产、优化生产、韧性以及可持续发展能力。

1. 敏捷优化

首先，支持快速换模的敏捷机器将取代那些同样支持简化更新的可重构制造系统。此外，机器的数字孪生和生产线设计的数字孪生将逐渐演变为可支持不断演进的数字产品生命周期整合。

“关键在于让数据可供使用、让网络即插即用，如此用户就能获得更加细致的视图，从而充分了解过程中的进展。”Perducat 解释。“这种做法还支持针对特定过程或设备开发数字孪生。”

例如，如果用户能够实时了解推进生产的 6 或 7 个主要变量，以及物理现实和数字现实的主要特征，那么生产就可以不断修改和优化。

“产品的数字孪生及其生产线之间的交叉非常重要，因为现在的优化为未来的再优化奠定了基础，同时也为定制更多‘单一批次’的产品提供了可能性。”他说道。

2. 资源与可持续发展

其次，材料的考量将成为未来产品生命周期设计的一部分。可再生能源已经完全整合碳捕获和其他可行的能源模型。此外，机器学习 (ML) 和分析将经过更新改造，以实现闭环优化。

“过程可以优化，过程中使用的所有可消耗原材料和其他资源也同样可以进行优化。”他解释道，

“因此，这些考量也将成为产品设计的一部分。这意味着产品设计需要更多数据以支持闭环系统，从而帮助减少消耗，推动可持续发展。同样地，我们可以考虑在太阳能稳定供应时安排能源密集型的生产任务。”

Perducat 补充说明，罗克韦尔自动化希望将 AI 用于对完整的生产线和工厂的闭环优化。“即便目前许多工具还不够快，用户依然可以考虑进行操作调整。”

“AI 让用户不必过于关注数据，而是专注挖掘优化的机会。这是因为人工智能的算法在预测变化和优化方面优于传统方法。AI 可以在各个层面发挥作用，因此我们正在全力开发 AI 工具和基础组件。未来的可编程逻辑控制器将全部具备原生的 AI 功能，以简化设备的操作和数据分析。”

3. 韧性的重塑

第三，供应链要得到加强，就需要提高适应力并加入整合式生态系统。如此，就能够自动执行及整合所有物料移动。与此同时，目前用于识别、保护、检测、响应和恢复的网络安全措施将会纳入零信任架构和增强型威胁检测中。

“车间必须将旗下员工和设备视为信息技术 (IT)，对其采用相同的网络安全实践，包括实施零信任。”Perducat 补充道。

4. 以人为本的用户体验

最后，为了进一步简化用户端的体验，Perducat 指出，预测性维护系统将增加自然语言查询功能来协助用户。

同样地，设计工具中的辅助性功能将提供 AI 驱动的代码分享、协作生成和验证。此外，自主移动机器人 (AMR) 和智能运输工具将因能够执行各类物料移动的机器人而变得更加高效。

“如果可以直接询问生产系统在从 A 点转移到 B 点时发生了哪些变化，为什么还要查看多个屏幕和趋势图呢？有经验的用户自然知道要关注什么，但有了 ChatGPT 的大语言模型，新手不再需要像以前那样深入学习如何捕捉和使用数据。”他解释道。

“ChatGPT 和大语言模型能够高效完成这些任务，在更短的时间内实现优化。它们是用户得力的副手，助力生产朝着正确方向推进。此外，这也让每个人都能分享代码以及优秀开发人员的知识，验证自己是否遵循了最佳实践和公司标准。这对提升用户体验大有裨益。”他继续说道。

“AI 和生成式 AI 也是凭借这一点让机器人成为移动传感器，改善物料和系统的移动，进一步提升员工的能力。”

^{The Journal From Rockwell Automation 和 Our PartnerNetwork™ 由 Endeavor Business Media 出版。}