Ha időt töltünk a gyártóipar vezetőivel, hamarosan ugyanazt a véleményt halljuk: a 2010-es évek robotizációs hulláma valódi eredményeket hozott – legalábbis egy ideig. Ezt követően a vállalati erőforrás-tervezési (ERP) rendszerek korszerűsítése tisztább adatokat és szabványosított folyamatokat eredményezett, míg az IoT bevezetése hatalmas mennyiségű szenzoradatot generált.
Az alapvető teljesítménymutatók azonban más képet mutatnak – legyen szó a kihozatalról, a nem tervezett állásidőről, a fel nem ismert hibákról vagy a készletforgásról. Összességében az elmúlt évtizedben a legtöbb gyártó esetében a fejlődés legfeljebb mérsékelt volt.
Az Egyesült Államokban például a gyártóipari munkatermelékenység 2019 negyedik negyedéve és 2026 első negyedéve között évesített szinten mindössze 0,5%-kal nőtt, miközben a kibocsátás 0,1%-kal emelkedett, a ledolgozott munkaórák száma pedig 0,4%-kal csökkent.
Ezek az adatok olyan stratégiai problémára világítanak rá, amelyet sürgősen meg kell oldani, különösen annak fényében, hogy az előrejelzések szerint a gyártásban alkalmazott AI globális piaca a 2025-ös 34,2 milliárd dollárról 2030-ra 155 milliárd dollárra nő, ami 35,3%-os összetett éves növekedési ütemet jelent.
- OLVASSA EL EZT IS: Az autóipar új követelménye: az AI integrálása a teljes értékláncba
Ahol a gyártás még nem elég intelligens
A hagyományos automatizálás gyorsabbá és megismételhetőbbé teszi a folyamatokat, de nem teszi őket intelligensebbé.
Egy robot naponta 10 000 alkalommal képes ugyanolyan pontossággal elvégezni ugyanazt a hegesztést, de nem fogja észrevenni, ha egy új acéltétel másképp viselkedik, ha egy csapágy várhatóan két műszakon belül meghibásodik, vagy ha a gyártási ütemtervet módosítani kell, mert egy későbbi gyártási szakasz szűk keresztmetszete hamarosan megszűnik. Az ilyen döntések hosszú ideje az emberi tapasztalatra épülnek, amely költséges, korlátozottan áll rendelkezésre és nehezen skálázható.
Négy fő tényező teszi sürgetővé a probléma megoldását:
- Az ellátási láncok továbbra is sérülékenyek: a 2020-ban kezdődött problémák azóta csak összetettebbé váltak. A geopolitikai feszültségek tovább nehezítik a helyzetet.
- Csökken a képzett munkaerő rendelkezésre állása: a legtöbb gyártó gazdaságban többen mennek nyugdíjba, mint ahány új munkavállaló belép a munkaerőpiacra, és velük együtt jelentős tudás is távozik.
- Szigorodnak a fenntarthatósági követelmények: a szabályozó hatóságok és a nagy ügyfelek ma már részletes, auditálható és működési adatokkal alátámasztott bizonyítékokat várnak el.
- A testreszabás vált általánossá: rövidebb gyártási sorozatok, több változat, nagyobb fokú személyre szabás és gyorsabb átállások – az elvárások folyamatosan növekednek.
A hagyományos automatizálás nem enyhíti ezeket a kihívásokat, a physical AI azonban képes erre. Lehetővé teszi a rendszerek számára, hogy valós időben érzékeljék, mi történik a működés során, megértsék az adott körülményeket, majd ezek alapján cselekedjenek.
Mi változott: az alapul szolgáló AI és az azt körülvevő környezet
Az érzékelési technológiák és a kialakulóban lévő világmodellek (world models) egyre jobban képesek megérteni a fizikai környezetet és előre jelezni, mi fog történni a következő pillanatban. A nagyobb számítási kapacitás lehetővé teszi a modellek nagy léptékű betanítását, míg a digitális ikrek segítségével ezek a modellek tesztelhetők, valamint szintetikus adatok generálhatók virtuális gyárakból, berendezésekből és munkafolyamatokból anélkül, hogy kizárólag valós környezetben végzett tesztekre kellene támaszkodni.
Ezeknek a képességeknek a megléte azonban csak az egyenlet egyik része. A gyártók számára a nagyobb kihívást az jelenti, hogy integrálják őket az üzem működését biztosító operatív technológiákkal, vállalati rendszerekkel, adatokkal és munkafolyamatokkal.
Az NTT DATA-nál úgy tekintünk a physical AI-ra, mint ami legalább annyira integrációs, mint AI-kihívás.
Az NVIDIA physical AI technológiai stackje
Az NVIDIA biztosítja az ehhez szükséges technológiai alapok egyik kulcsfontosságú részét. Physical AI stackje modelleket, könyvtárakat, keretrendszereket és gyorsított számítástechnikai megoldásokat foglal magában a betanításhoz, a szimulációhoz és a valós környezetben történő alkalmazáshoz.
A stack három rétegre osztható:
- Modellek: az NVIDIA Cosmos világ-alapmodelljei segítik a physical AI rendszereket a fizikai világ megértésében és az azzal kapcsolatos következtetések levonásában.
- Szoftverek, könyvtárak és keretrendszerek: az NVIDIA Isaac Sim szimulációs környezetet biztosít robotikai alkalmazások fejlesztéséhez és teszteléséhez. Az NVIDIA AI Enterprise az AI éles környezetben történő bevezetéséhez és kezeléséhez szükséges szoftvereket biztosítja, és magában foglalja az NVIDIA Omniverse, Metropolis és Triton megoldásokat.
- Számítási kapacitás: az NVIDIA DGX központosított infrastruktúrát biztosít az AI-modellek betanításához, az RTX PRO Server rendszerek a szimulációk és digitális ikrekkel kapcsolatos workloadok futtatásához szükséges számítási teljesítményt nyújtják, míg a Jetson az AI-inferenciát robotokhoz, gépekhez és más edge rendszerekhez juttatja el.
Hogyan profitálnak ebből már ma is a gyártók?
A gyártási folyamatokban elért javulás figyelemre méltó:
- Egy globális autógyártó az NVIDIA Omniverse könyvtáraira épülő digitális ikreket vezetett be több mint 30 üzemben. A virtuális, automatizált ütközésvizsgálatok elvégzéséhez szükséges idő – amelyek biztosítják, hogy a gyártósorra kerülő új járművek ne ütközzenek a környezetükben található objektumokkal – négy hétről három napra csökkent, a gyártástervezési költségek pedig az előrejelzések szerint 30%-kal mérséklődhetnek.
- Az elektronikai gyártók szintén új módszereket találnak a minőség-ellenőrzés és a termelékenység javítására. A Foxconn Industrial Internet NVIDIA Metropolis-partnerekkel dolgozik együtt az áramköri lapok minőségellenőrzésének automatizálásán, valamint NVIDIA RTX PRO Server rendszereket használ a DGX SuperPOD-on fejlesztett nagy nyelvi modellek edge környezetben történő futtatására. Az Innodisk az NVIDIA Metropolis segítségével automatizálja a gyártósorokon végzett optikai ellenőrzést, míg a Wistron az áramköri lapok optikai ellenőrzésének részleges automatizálására alkalmazza.
- Az ipari hibák észlelése és osztályozása terén az NVIDIA teljes körű deep learning platformja egy demonstráció során 96,4%-os recall értéket, 99,3%-os precision értéket és 0,1%-os téves riasztási arányt ért el, miközben a TensorRT-optimalizálás jelentős inferenciateljesítmény-növekedést biztosított. Edge környezetben ugyanez a megközelítés 228,1 képkockát dolgozott fel másodpercenként (FPS) Jetson AGX Xavier platformon, szemben a Jetson Nano 18 FPS-es teljesítményével. Ez jól mutatja, hogyan ötvözheti az AI-alapú ellenőrzés a magas észlelési minőséget az éles gyártási környezethez szükséges feldolgozási teljesítménnyel.
Az NTT DATA szolgáltatásai kiegészítik az NVIDIA technológiai stackjét
Számos gyártó AI-kezdeményezése abba a hibába esik, hogy minden egyes AI-használati esetet önálló projektként kezel. Egy szolgáltatótól szerzik be a vision AI-megoldást, egy másiktól a prediktív karbantartást, egy harmadiktól pedig a digitális ikreket. Mindegyik saját adatpipeline-okkal, telepítési stackkel és karbantartási igényekkel rendelkezik.
Ezután szembesülnek azzal, hogy minden további használati eset újabb integrációs réteget jelent, ami nagyobb komplexitással és kevésbé meggyőző megtérüléssel jár.
Ezen a területen nincs hiány szolgáltatókból. A gyártásban azonban az AI csak akkor teremt valódi értéket, ha az azt megvalósító szervezet nemcsak magát a technológiát, hanem a gyártási környezet valós működését is érti.
Az NTT DATA globális Manufacturing üzletága több mint két évtizede dolgozik együtt ipari ügyfelekkel az autóiparban, az elektronikai iparban, a repülőgépiparban, a feldolgozóiparban, valamint az élelmiszer- és italgyártás területén. Tudjuk, mit jelent egy Manufacturing Execution System (MES) integrációja akkor, ha a rendszer már 15 éves; hogyan viselkedik egy prediktív karbantartási modell, amikor a helyszíni gyakorlat eltér a betanítás során alkalmazott körülményektől; és mely adatirányítási problémák hiúsíthatnak meg egy programot még azelőtt, hogy az ténylegesen elindulna.
AI for Manufacturing platformunk erre az alapra épül. Ez egy kifejezetten a gyártóipar számára kialakított agentic AI-orchestration réteg, amely az NVIDIA stackjére épülve valós idejű működési döntésekké alakítja az AI által generált eredményeket. Több mint 50 előre elkészített agentből és számos speciális ipari AI-modellből álló könyvtárat tartalmaz, valamint low-code orchestration funkciókat kínál, amelyek közvetlenül integrálhatók az NVIDIA számítási és inferenciainfrastruktúrájába.
Az NVIDIA biztosítja az AI-infrastruktúrát, valamint a nyílt modelleket, könyvtárakat és keretrendszereket. Mi ezeket a képességeket kapcsoljuk össze az üzem működését biztosító rendszerekkel és munkafolyamatokkal.
Mi következik a sorozatban?
Jelentős különbség van aközött, hogy mire képes ma az AI a gyártásban, és mit alkalmaznak ténylegesen a legtöbb üzemben. Sok esetben a hiányzó elem egy olyan strukturált megközelítés, amely lehetővé teszi az elszigetelt kísérleti projektekből a vállalati szintű működési modellre való áttérést.
Következő blogbejegyzésünkben azt vizsgáljuk meg, hogyan egyesíti ezeket a képességeket az NTT DATA AI for Manufacturing platformja, kombinálva az NVIDIA physical AI technológiáját azokkal az agentekkel, orchestration és integrációs képességekkel, amelyek szükségesek ahhoz, hogy az AI-t összekapcsoljuk a valós gyártási folyamatokkal.
A sorozat utolsó részében egy 90 napos megvalósítási keretrendszert mutatunk be, amely gyakorlati kiindulópontot kínál azoknak az operatív vezetőknek, akik készen állnak a továbblépésre. Az intelligens gyár nem egyetlen lépéssel elérhető végállomás: lépésről lépésre épül fel a ma meghozott döntések révén.
- OLVASSA EL EZT IS: 5 módszer, amellyel a gyártók agilis ellátási láncokat építenek az AI korszakában
KÖVETKEZŐ LÉPÉSEK
Tudjon meg többet az NTT DATA Manufacturing szolgáltatásairól, és vegye fel a kapcsolatot csapatunkkal, hogy megtudja, hogyan segíthetünk gyorsabban termelni, intelligensebben működni és csökkenteni a költségeket.