Az AI az ipari digitalizációban

Korábban már írtunk arról, hogy általában mire használjuk a ChatGPT-t a DSS-nél. Most egy konkrét példával mutatjuk be, milyen hasznos segítség lehet az AI az ipari digitalizációban.

AI az ipari digitalizációban

Az a feladatunk, hogy egy hasznos kiegészítést adjunk az EffiSensy szoftverhez, a Bosch Rexroth-tal közösen vitt, még folyamatban levő IPAMS (Industrial Process Analysis and Monitoring System) projektben.

Az EffiSensy, röviden, a gyártósori termelés hatékonyságát mérhetővé tevő megoldás, amely a hatékony gyártás három kulcstényezőjét, a legyártott darabszámot, a selejthányadot és a gépek rendelkezésre állását méri és teszi elemezhetővé.

A célunk az EffiSensy dashboard kiegészítése, amely az adatbázissal kommunikálva válaszol a felhasználó kérdéseire: a felhasználó kérdése alapján SQL lekérdezést ír és futtat le, és ez alapján válaszol – korábban táblázatos formában, most már szövegesen.

AI az ipari digitalizációban – no de mire jó ez?

Komoly előnyt jelent a felhasználó számára, ha nem kell az EffiSensy dashboardot (vagy táblázatokat) böngésznie, ha egy vagy több konkrét dologra kíváncsi: a szoftver szöveges kérdésre konkrét szöveges választ ad. Ilyen kérdés lehet például:

  • Melyik gépsor termelte a legtöbb selejtet az elmúlt héten?
  • Melyik gép állt a legtöbbet tegnap?
  • Melyik operátor gyártotta a legtöbb terméket az elmúlt hónapban?

A szoftverünk első változata egyszerűen az OpenAI API-n keresztül, a GPT 3.5 Turbo felhasználásával generált a felhasználói kérdésre SQL lekérdezést. A második, jelenleg is fejlesztés alatt levő verzió ennél tovább megy: már „agentként” működik, tud „gondolkodni” – fejlesztettünk neki olyan eszközöket (toolokat), amelyek segítik az SQL lekérdezések létrehozásában. Az agent több lépésben, few shot technikával jut el a legjobb válaszig, az eszközök használatával, amelyek közül egy vagy több el is hagyható (erről az agent „dönt”).

A munka során komoly kihívást jelent az OpenAI legújabb, november 6-án bejelentett fejlesztése: az eddig munkában a LangChain jelentett hasznos segítséget, de az új fejlesztés ennek használatát nagyrészt szükségtelenné tette, új logikai hozzáállást igényel.

A következő lépés tehát az új OpenAI fejlesztés lekövetése az EffiSensy kiegészítés további tökéletesítésében: itt tartunk most.

Szeretne többet megtudni Ipar 4.0 megoldásainkról? Látogasson el ide. AI-támogatott adattranszformációs megoldásainkról itt olvashat rövid ismertetőt.

Lehet, hogy az Ön cégének is tudnánk segíteni hasonló, AI-alapú megoldásokkal? Miért ne beszélgessünk erről egy jó kávé mellett?