Kas nustatys pramoninio valdymo ateitį: algoritmai ar inžinieriai?

Diskutuojant apie pramoninę automatizaciją, dirbtinis intelektas (DI) dažnai vaizduojamas kaip destabilizuojanti jėga, keičianti tradicines inžinerines pareigas. Ypač dažnai šioje diskusijoje aptariami PLC inžinieriai. Tačiau toks požiūris yra pernelyg supaprastintas ir ignoruoja gamyklinių sąlygų bei inžinerinių komandų realijas.

Realybė yra ne vaidmenų pakeitimas, o atsakomybės perskirstymas. Nors DI keičia pramoninės valdymo sistemų kūrimo būdus, inžinieriai vis dar atsako už šių sistemų veikimo principų ir veiksmingumo nustatymą.

Pareigų suspaudimas pramoninėje automatizacijoje

Istoriniu požiūriu pramonės valdymas turėjo aiškų darbo pasidalinimą: PLC įrenginiai vykdo deterministinę logiką, inžinieriai projektuoja ir priežiūri šią logiką, o programinės įrangos įrankiai tarnauja tik kaip kūrimo pagalbiniai priemonės. Šis modelis gerai veikė stabiliose gamybos aplinkose ir tada, kai sistemos sudėtingumas keisdavosi lėtai.

Šiandien pramonės sistemos susiduria su dažnais konfigūracijos pakeitimais, griežtesniais efektyvumo tikslais ir vis didesniais reikalavimais dėl duomenų integracijos. Šioje situacijoje pagrindinis apribojimas yra ne įranga, o inžineriniai darbo procesai. Iššūkis daugiau nėra tas, ar PLC įrenginys gali valdyti įrenginį, o ar inžinerių komanda gali spėti už sistemos vystymąsi.

Dirbtinis intelektas iškilo būtent šiam spaudimui įveikti, o ne tam, kad pakeistų ekspertų žinias.

Inžinerinis indėlis daugiau nebėra proporcingas inžinerinei vertei.

Daugelyje automatizavimo projektų reikšminga inžinerinio laiko dalis skiriama būtinoms, bet mažai intelektualiai paremtoms užduotims. Kartotinės logikos kūrimas, standartinių šablonų pritaikymas, signalų susiejimo tikrinimas ir dokumentacijos atnaujinimas visi sunaudoja reikšmingus išteklius.

Šios užduotys yra struktūruotos, pagrįstos šablonais ir kartojamos, todėl jos puikiai tinka dirbtinio intelekto (DI) pagalbai. Leisdami DI įrankiams sukurti pirmines valdymo struktūras arba anksti aptikti nesuderinamumus, inžinieriai sutaupo laiko, nepaliekdami kontroliuojamos sistemos.

Vertės poslinkis aiškus: mažiau laiko skiriama logikos kūrimui, o daugiau – sistemos vertinimui.

Dirbtinis intelektas keičia įėjimo tašką, o ne išėjimo tašką.

Viena svarbiausių DI pagalbos PLC kūrimo naudų yra greitesnis naujų specialistų įtraukimas į darbą. Net jaunesnieji inžinieriai dabar gali atlikti užduotis, kurios anksčiau reikalavo gilios žinios apie gamintojo specifines aplinkas. Tačiau tai nereiškia, kad vyresnieji inžinieriai yra neišvengiami; priešingai, keičiasi būdas, kuriuo jų patirtis taikoma.

Vyresnieji inžinieriai vis dažniau įgyja vaidmenis, tokius kaip vertintojai, sistemos architektai ir rizikos valdytojai. Jų vaidmuo keičiasi nuo kodo rašymo eilutė po eilutės iki sistemos elgsenos tikrinimo realiomis sąlygomis. Dirbtinis intelektas pagreitina vykdymą, tačiau sprendimų priėmimui vis dar reikia žmogiškojo elemento.

Tiekėjų strategijos nukreipia pokyčius.

Dirbtinio intelekto (DI) integravimas į pramoninius valdymo tinklus atspindi platesnius strateginius sumanymus. Mažėjant PLC įrangos skirtumams, patikimumas daugiau nebėra konkuruojantis veiksnys. Todėl tiekėjai dėmesį sutelkia į inžinerinę aplinką, programinės įrangos ekosistemas ir ilgalaikį vartotojų įtraukimą.

Dirbtinis intelektas stiprina šiuos ekosistemus įtraukdamas kaupiamą inžinerinę žinias į įrankius, kuriuos galima taikyti įvairiuose projektuose. Siemens pramoninis kopilotas yra puikus pavyzdys ne dėl savo naujoviškumo, o todėl, kad jis oficialiai įtvirtino tendenciją transformuoti inžinerines žinias į pakartotinai naudojamą programinę įrangą. Šis poslinkis naudingas tiek tiekėjams, tiek vartotojams, taip pat keičia ekspertų lūkesčius.

Efektyvumo padidėjimas nereiškia atsisakymo atsakomybės.

Dirbtinio intelekto įrankiai gali pagreitinti inžinerinius darbo eigų procesus, tačiau jie neprisiima atsakomybės už sistemos rezultatus. Pramoninė automatizacija veikia fizinėse aplinkose, o gedimai turi realias pasekmes, pvz., įrangos pažeidimą, sustojimą ir saugos pavojus.

Dirbtinis intelektas nėra atsakingas už įrangos derinimą, reagavimą į vietos anomalijas ar galutinius eksploatacijos sprendimus. Inžinieriai vis dar atsako už kiekvieną sistemos veikimo aspektą. Ši pagrindinė atsakomybė negali būti pakeista automatizacija.

Produktyvumo poslinkis į sistemų mąstymą

Organizacijos, kurios įdiegė dirbtinio intelekto pagalba paremtus inžinerijos įrankius, praneša apie reikšmingą darbo prioritetų perpaskirstymą. Komandos praleidžia mažiau laiko konfigūruodamos ir daugiau laiko analizuodamos našumą, tobulindamos procesus bei optimizuodamos gyvavimo ciklą.

Inžinieriai daugiau nebeklausia: „Kaip šią logiką parašyti greičiau?“, o verčiau: „Kaip ši sistema turėtų veikti ilguoju laikotarpiu?“ Šis pokytis stiprina, o ne sumažina inžinierių vaidmenį.

Nauja konkurencinė pranašuma

Vertingiausi automatizacijos specialistai daugiau nebepasižymi tik programavimo įgūdžiais. Šiandieninė konkurencinė pranašuma kyla iš specializuotų žinių derinimo su kritišku dirbtinio intelekto įrankių taikymu.

Šie inžinieriai supranta, kaip patikrinti dirbtinio intelekto sukurtų rezultatų teisingumą, kaip juos taikyti konkrečiose pramonės aplinkose ir kaip užtikrinti atitiktį standartams bei saugos reikalavimams. Dirbtinis intelektas papildo šias kompetencijas, o ne jas pakeičia.

Dirbtinio intelekto pozicija

Dirbtinį intelektą ir PLC inžinierius pateikiant kaip priešingas jėgas sukuriamas klaidinantis naratyvas. Pramoninė automatizacija visada vystėsi dėl geriausių įrankių, kurie buvo naudojami kartu su kvalifikuotais specialistais.

Dirbtinis intelektas pagrečina inžinerines užduotis. Inžinieriai užtikrina, kad sistemos realiame pasaulyje veiktų patikimai. Vienas be kito yra nepakankamas.

Valdymas lieka žmogaus atsakomybė

Pramoninio valdymo ateitis bus nuspręsta ne tik algoritmais, nei išsaugota tradicijomis. Ji bus formuojama inžinierių, kurie supranta, kaip integruoti dirbtinį intelektą, neatsisakydami atsakomybės.

Šiame ateityje dirbtinis intelektas tvarko pakartojimus ir šablonų atpažinimą. Inžinieriai tvarko sprendimų priėmimą, atsakomybę ir inovacijas. Tikrasis pramonės automatizacijos protagonistas nėra nei technologija, nei profesija – tai jų bendradarbiavimas.