Van machinaal leren tot generatieve AI - Innovatie ten dienste van onderhoud

Kunstmatige intelligentie of kunstmatige intelligenties?

Kunstmatige intelligentie in een notendop

Kunstmatige intelligentie (AI) is het gebied van de computerwetenschap dat zich richt op het maken van systemen die taken kunnen uitvoeren die menselijke intelligentie vereisen of nabootsen. Deze taken omvatten leren, redeneren, problemen oplossen, taalbegrip, perceptie en zelfs creativiteit. AI omvat een breed scala aan technieken, van regelgebaseerde systemen zoals heuristiek en meta-heuristiek tot gegevensgebaseerde systemen zoals machine learning en deep learning op basis van neurale netwerken.

Vandaag Machinaal leren de meest gebruikte techniek voor het ontwikkelen van kunstmatige intelligentie. Bij machine learning worden grote gegevensreeksen geanalyseerd, patronen geïdentificeerd en deze informatie gebruikt om beslissingen te nemen of voorspellingen te doen. Door de decennia heen waren vroege AI-systemen grotendeels deterministisch, wat betekent dat ze vooraf gedefinieerde regels volgden om beslissingen te nemen. Een op regels gebaseerd AI-systeem kan bijvoorbeeld automatisch een machine uitschakelen als de temperatuur een bepaalde drempel overschrijdt.

In de loop der jaren en door onderzoek heeft AI zich echter ontwikkeld tot meer adaptieve en geavanceerde systemen, waarbij machines niet alleen taken uitvoeren, maar ook kunnen leren en zich in de loop der tijd kunnen verbeteren. Het leerproces is wat moderne AI onderscheidt van zijn vroegere vormen, waardoor het veelzijdiger, flexibeler, concreter en intelligenter is geworden. Maar vergis je niet, hoewel het misschien wat magisch lijkt, vereist het proces in feite een aanzienlijk aantal probabilistische en statistische berekeningen om een kwaliteitservaring te leveren.

Is generatieve AI gewoon een ander AI-model?

Generatieve AI (GIA) verwijst naar een nieuwe vorm van AI-modellen die zelfstandig inhoud kunnen genereren, zoals tekst, afbeeldingen of zelfs muziek, op basis van patronen die zijn geleerd uit grote datasets. Deze generatieve modellen verschillen van traditionele AI doordat ze niet simpelweg regels volgen of gegevens classificeren, maar nieuwe informatie creëren op basis van hun begrip van bestaande gegevens. Ze zijn daarom flexibeler en creatiever in hun resultaten.

Volgens Google CEO Sundar Pichai is een generatief model erop gericht om elke input om te zetten in een output. Er is een breed scala aan generatieve modellen, elk gebaseerd op verschillende technologieën. MidJourney kan bijvoorbeeld zeer realistische afbeeldingen produceren op basis van een tekstbeschrijving. Google Lens gebruikt computervisie om objecten of planten te identificeren op basis van een foto. Of DeepL, dat bepaalde modellen gebruikt om teksten te vertalen of samen te vatten.
Het potentieel van deze opkomende technologieën in computers gaat verder dan de eenvoudige analyse van gestructureerde gegevens in databases; ze stellen ons in staat om alle soorten informatie te verwerken.

Van generatieve AI tot LLM: wanneer de mens in dialoog gaat met de machine

De meest algemeen erkende categorie generatieve modellen is het Large Language Model (LLM). LLM’s zijn een subset van generatieve AI (GenAI) die zich specifiek richt op de transformatie van uitwisselingen naar natuurlijke taal. Dit vermogen maakt het mogelijk om systemen te ontwikkelen die taken kunnen uitvoeren zoals het vertalen van teksten, converseren met mensen, codes schrijven, enz. Deze modellen, die worden geïllustreerd door GPT-4 of Mistral Large, worden getraind op grote tekstdatasets en zijn ontworpen om menselijke taal met uitzonderlijke verfijning te begrijpen, te produceren en te manipuleren. Vertrouwend op neurale netwerkarchitecturen zoals transformatoren, kunnen LLM’s lange-afstandsafhankelijkheden in tekst verwerken en de context in dialogen of lange passages behouden.

De belangrijkste mogelijkheden van LLM’s zijn als volgt:

• Tekstgeneratie : maak menselijke antwoorden op vragen, schrijf essays of e-mails.
• Context begrijpen : LLM’s kunnen genuanceerde verzoeken begrijpen, rekening houden met de context en antwoorden of suggesties geven die zijn afgestemd op specifieke situaties.
• Kennisintegratie : Ze kunnen kennis uit verschillende bronnen samenvoegen, waardoor ze nuttig zijn in technische gebieden zoals onderhoud, waar het begrijpen van complexe documentatie of historische gegevens cruciaal is.
• Natuurlijke taalinteractie : LLM’s kunnen dynamische gesprekken aangaan met gebruikers, waarbij ze hun reacties aanpassen op basis van eerdere input en waar nodig uitleg of verduidelijking geven.

In tegenstelling tot eerdere modellen voor machinaal leren, waarvoor gestructureerde gegevens nodig waren (zoals sensorgegevens), blinken LLM’s uit in ongestructureerde omgevingen. Ze kunnen zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens analyseren (zoals onderhoudsrapporten, logboeken en technische handleidingen) en deze verschillende bronnen integreren tot één bruikbaar en contextueel resultaat.

Van machinaal leren naar generatieve AI: een vraaggestuurde evolutie

AI-technologieën die worden toegepast op onderhoud hebben een spectaculaire ontwikkeling doorgemaakt. In eerste instantie gebaseerd op traditionele machine learning (ML) modellen , bevatten ze nu ook generatieve AI (GenAI ) modellen . Deze evolutie was niet alleen een technologische sprong voorwaarts, maar een antwoord op de groeiende vraag naar intelligentere en adaptieve oplossingen die steeds complexere gegevens kunnen beheren en kunnen inspelen op de behoeften van gebruikers.

Machine learning: een eerste stap naar voorspellend onderhoud

Aanvankelijk werd machine learning onder toezicht gebruikt voor AI-gestuurd voorspellend onderhoud – het trainen van modellen met gelabelde datasets om storingen aan apparatuur te voorspellen op basis van historische gegevens. Zo werd bij voorspellend onderhoudin de productie-industrie gebruik gemaakt van ML-algoritmen om machinestoringen te voorspellen en zo de stilstandtijd te verminderen en de operationele efficiëntie te verbeteren. Deze vroege modellen blonken uit in het identificeren van bekende patronen, maar hun beperkingen werden duidelijk naarmate systemen complexer werden en gegevensbronnen diverser. Ze konden zich moeilijk aanpassen aan veranderende omgevingen en vereisten aanzienlijke handmatige interventie om het taggen van gegevens en het recyclen van modellen te beheren.

Daarna volgden techniekenvoor leren zonder en met semisupervisie, waarmee systemen informatie kunnen halen uit gegevens zonder labels en autonoom kunnen leren. Deze modellen hebben de voorspellende mogelijkheden uitgebreid en detecteren anomalieën of clusters zonder vooraf gedefinieerde labels. Maar ook al hebben deze modellen vooruitgang geboekt, de uitdaging van het begrijpen van ongestructureerde gegevens – zoals technische documenten, logboeken of real-time operationele rapporten – is een obstakel gebleven.

Intelligente agenten: de oplossing voor de diversiteit van onze gegevens

De doorbraak kwam met de opkomst van GenAI en LLM, waarmee veel intelligentere systemen kunnen worden gebouwd. Deze systemen kunnen niet alleen menselijke taal begrijpen en genereren, maar ook geavanceerder redeneren over gestructureerde en ongestructureerde gegevens. Met LLM’s zouden producten verder kunnen gaan dan patroonherkenning om zelfstandig kennis te interpreteren, aan te passen en te genereren, waardoor bedrijven kunnen leren van complexe en verspreide informatie.

Deze verschuiving van ML naar GenAI heeft de introductie van meer interactieve intelligente agents mogelijk gemaakt, die dynamisch kunnen reageren op zoekopdrachten in natuurlijke taal, verklaringen kunnen genereren en bruikbare aanbevelingen kunnen doen, waardoor onderhoudswerkstromen fundamenteel zijn veranderd.

Deze verschuiving van ML naar generatieve AI weerspiegelt de groeiende vraag van industrieën naar AI-oplossingen die niet alleen problemen voorspellen, maar zich ook autonoom aanpassen en redeneren. Naarmate gegevens gevarieerder en systemen complexer worden, is de behoefte aan intelligente assistenten die om kunnen gaan met onzekerheid en contextspecifieke vragen nog nooit zo groot geweest, waardoor innovatie in AI voor onderhoud wordt gestimuleerd.

Onze visie: van functionaliteiten naar assistenten

Jarenlang was AI in industrieel onderhoud ontworpen om specifieke taken uit te voeren. Deze taken waren gericht op automatisering – onderhoudsplanning, het voorspellen van storingen of het optimaliseren van de toewijzing van middelen. Deze functies waren weliswaar nuttig, maar de functionaliteit ervan was geïsoleerd en er waren vaak menselijke operators nodig om de resultaten handmatig te interpreteren en te integreren.

Met de opkomst van IAGen en LLM is de visie echter geëvolueerd. We gaan van het creëren van geïsoleerde, taakspecifieke functies naar het ontwerpen van volwaardige AI-assistenten die in staat zijn om in realtime met mensen te communiceren, de context te begrijpen en holistische, dynamische hulp te bieden. Deze assistenten zijn niet langer eenvoudige hulpmiddelen; het worden intelligente partners die in staat zijn technieken te begrijpen en adaptief gedrag aan te nemen.

Portret van de intelligente assistent van morgen

CARL Berger-Levrault werkt momenteel aan een aantal use cases om zijn klanten te laten profiteren van het scala aan mogelijkheden dat kunstmatige intelligentie biedt.

Voor ons zullen de intelligente assistenten van de toekomst het mogelijk maken om :

• Context begrijpen : in plaats van alleen maar ruwe gegevens te verwerken, zullen AI-assistenten de bredere context van een industriële omgeving begrijpen – operationele schema’s begrijpen, prioriteit geven aan kritieke taken en zelfs afstemmen op bedrijfsdoelstellingen.
• Voorspellen en voorstellen : AI-assistenten voorspellen niet alleen wanneer onderhoud nodig is, maar stellen ook de meest effectieve strategieën voor reparaties voor, rekening houdend met realtime gegevens zoals de werklast van machines, beschikbare onderdelen en de planning van technici.
• Uitleggen en rechtvaardigen : Deze systemen zullen gebruikers uitleg geven over hun aanbevelingen, waardoor de “zwarte doos” van AI wordt verminderd. Deze transparantie zal het vertrouwen vergroten en van AI een betrouwbaardere partner maken, die erkend wordt om zijn kwaliteit.
• Aanpassen en leren : op basis van LLM’s zullen AI-assistenten kunnen leren van interacties met gebruikers, waarbij ze na verloop van tijd beter worden naarmate ze meer informatie verzamelen over de omgeving waarin ze werken. Hierdoor kunnen ze anticiperen op behoeften voordat ze zich voordoen, waardoor de activiteiten worden gestroomlijnd en de uitvaltijd en onderhoudskosten worden verminderd (veranderingen aan onderdelen worden geoptimaliseerd).

Kom meer te weten over IA CARL

AI in dienst van onderhoud, wanneer technologie in dienst staat van efficiëntie

Stel je een productiefaciliteit voor waar traditioneel preventief onderhoud wordt uitgevoerd. Een Machine Learning-model controleert sensorgegevens (temperatuur, trillingen, druk) en voorspelt een mogelijke machinestoring, waarna een waarschuwing naar het onderhoudsteam wordt gestuurd. In het oude paradigma zou de technicus dan de waarschuwing analyseren, aanvullende gegevens verzamelen, de onderhoudslogboeken raadplegen en handmatig de volgende stappen bepalen.

Beschouw nu een AI-assistent aangedreven door LLM’s en Gen AI’s in dezelfde installatie. Wanneer de AI-assistent een mogelijke storing detecteert, onderneemt hij de volgende acties:

• Gecontextualiseerde analyse: Het rapporteert niet alleen het probleem, maar haalt aanvullende informatie uit historische onderhoudslogboeken, realtime sensorgegevens en zelfs operationele programma’s om een compleet beeld van de situatie te geven.
• Dynamische aanbevelingen : de assistent stelt verschillende oplossingen voor, variërend van onmiddellijke reparatie tot het aanpassen van de parameters van de machine om de werking te verlengen tot een gunstigere reparatieperiode.
• Interactie in natuurlijke taal: Een technicus kan de assistent om opheldering vragen, bijvoorbeeld: “Waarom treedt deze storing nu op? ” of “Wat gebeurt er als we de reparatie 24 uur uitstellen? “. De AI antwoordt op een conversatietoon en legt de onderliggende technische redenen en mogelijke risico’s uit.
• Proactieve aanpassingen: AI controleert automatisch de voorraad reserveonderdelen, de beschikbaarheid van technici en productieschema’s om de optimale reparatietijd aan te bevelen, waarbij de machineprestaties en productiebehoeften in balans worden gebracht. Het kan zelfs voorstellen om de taken van andere technici te reorganiseren om dringende reparaties uit te voeren.
• Samenwerking: Tijdens het hele proces leert de AI-assistent van de beslissingen en bijdragen van de technicus, waardoor hij zijn toekomstige aanbevelingen kan verbeteren en zich kan aanpassen aan veranderingen in de operationele omgeving.

In deze toekomstige staat anticiperen AI-assistenten niet alleen op problemen, maar werken ze actief samen met menselijke teams door in realtime inzichten, context en aanbevelingen te bieden. Het resultaat is een efficiënter en minder verstorend onderhoudsproces dat helpt downtime te minimaliseren, de toewijzing van middelen te verbeteren en de operationele prestaties op de lange termijn te optimaliseren.

CARL Berger-Levrault heeft innovatie altijd hoog in het vaandel gedragen, zoals blijkt uit deze oplossingen op basis van verschillende modellen van kunstmatige intelligentie. Geïntegreerd in industriële onderhoudsprocessen, bevorderen ze de digitale transformatie en maken ze de weg vrij voor het 5.0 onderhoudstijdperk.

CARL’s AI-oplossingen oplossingen zijn een uitstekend voorbeeld van hoe AI, indien effectief toegepast, onderhoudsprocessen transformeert van reactief naar proactief, terwijl het operationeel management efficiënter en intelligenter wordt.

Ook het ontdekken waard