Ipar

Hogyan válasszunk mesterséges intelligenciát okosan?

Képek forrása: Freepik

A generatív AI képességei rohamosan fejlődnek, de a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia más típusai sok eseten jobb, egyszerűbb és költséghatékonyabb megoldást adnak a vállalatoknak. Beruházásuk megtérülése múlik azon, hogy a technológiák, eszközök és módszerek közül mekkora hozzáértéssel választanak.

A nagy felhajtásból adódóan a generatív mesterséges intelligenciát gyakran túlzott elvárások övezik. A generatív modellek képesek már képeket, szöveget, videót vagy akár zenét is előállítani – mindezt a tanításuk során látott adatokból megtanult összefüggések alapján.

Félreértés, hogy a generatív AI szöveges modelljei „okos keresők”. Ezek a modellek mindössze „következőszó-generátorok”, amelyek szavanként generálják ki jóslataikat a felhasználói bemenetre. Ahhoz, hogy az okos kereső képességekre felruházható legyen, elengedhetetlen a megfelelő szakértői kompetencia bevonása, különben kontroll és minőségbiztosítás nélkül a szövegben legvalószínűbben soron következő szót adja válaszul a tanítóadataikban látottak alapján. Szoftverkódot is ugyanígy generálnak. Bizonyos feladatok hatékony elvégzésére tehát kiválóan alkalmasak már most, más problémákhoz viszont működésükből kifolyólag nem ideálisak önállóan a szükséges eszközkészlet nélkül.

– Azon feladatok automatizálására, amelyekre a generatív AI nem ideális sokkal jobb és olcsóbb megoldást kínálhat egy-egy klasszikus gépi tanulási modell – mondta Póda Csanád, a Kontron Hungary ML/AI rendszertervező mérnöke. – A gépi tanulás (machine learning, ML) alkalmazása azonban kevésbé látványos, mint egy emberi nyelven „beszélgető” robot, így a széles nyilvánosság képzeletét sem ragadta meg úgy, mint a természetes nyelvi felületen bárki számára hozzáférhető generatív mesterséges intelligencia.

Aki nem ismeri ezeket a módszereket, könnyen elveszhet bennük egy magas színvonalú, hozzáértő támogató csapat nélkül. Ezért vagyunk mi – hogy segítsük a navigációt ezeken a zavaros vizeken.

Kis és nagy modellek, testre szabva

A generatív AI értelmes, hasznos, hatékony, megbízható, biztonságos és etikus használatához a megfelelő technológiai, szervezeti, emberi, társadalmi és szabályozási feltételeket is szükséges megteremteni.

Vállalati szinten tovább árnyalja a képet, illetve bővíti a lehetőségeket, hogy a nagy (nem csak nyelvi) generatív modellek mellett megjelent rengeteg kisebb, előtanított, nyílt forráskódú modell is – mondta Póda Csanád. Ezeket a különféle feladatok elvégzésére előre tanított, nyílt forráskódú modelleket a vállalatok saját adataikon testre szabhatják, így gyorsabban és költséghatékonyabban valósíthatják meg projektjeiket. Egy ilyen modell továbbfejlesztésével készítettük el például a Számlamenedzser alkalmazásunk szállítófüggetlen számlafeldolgozóját, amely a beérkező (akár scannelt) számlák adatait egy mély neurális háló segítségével ismeri fel és írja át automatikusan a vállalatirányítási rendszer megfelelő mezőibe. Ezáltal a hagyományos rendszereknél sokkal rugalmasabb megoldást kaptunk, amelynél nem kell minden új számlatípus feldolgozásához új sablonokat létrehozni, hanem minden számlatípust egy modell ismer és dolgoz fel.

Emellett a vállalatok a hatalmas adatmennyiségeken tanított, több milliárd paramétert használó generatív AI modellek kimenetét is optimalizálhatják Retrieval-Augmented Generation (RAG) segítségével. A költséghatékony módszerrel ugyanis a generatív modellek képességeit speciális területekre vagy saját belső tudásbázisukra terjeszthetik ki, így pontosabb és hasznosabb válaszokat kaphatnak anélkül, hogy a modellt újra kéne tanítani – az információt ugyanis az ügyfél saját dokumentumtárából keressük ki és adjuk át a generatív AI modelleknek feldolgozásra, ezzel csökkentve a hallucinációk valószínűségét.

Felhő és partner nélkülözhetetlen szerepe

Már ez a pár példa is mutatja, hogy a mesterséges intelligencia eszközök és módszerek milyen széles választékát fogja át. Kulcsfontosságú ezért, hogy a vállalatok az adott feladat függvényében jól válasszanak a folyamatosan bővülő palettáról.

A bőség zavarában és a felhajtás zajában azonban gyakran megesik, hogy a döntéshozók olyan AI-megoldásokat választanak, amelyektől üzleti felhasználási esetükben eleve hiába várnak eredményeket. Szerintem elsősorban ez okozza, hogy egy elemzői jelentés szerint a 2023-as vállalati AI kezdeményezések 80 százaléka megakadt a koncepcióvalidálás szintjén – mondta Póda Csanád. A másik oka ennek az, hogy a közelmúltig nem voltak meg azok az eszközök, amelyekkel ilyen rendszereket megbízható produktív környezetbe tudtunk helyezni. Itt azonban hatalmas előrelépés történt, és már nagyon jó minőségű AIOps és MLOps eszközök állnak rendelkezésünkre. Sok vállalat nem tud házon belüli AI kompetenciát kiépíteni, de ezt könnyen ellensúlyozhatja egy átfogó szakértelemmel és nagy tapasztalattal rendelkező tanácsadó- és rendszerintegrátor-partner bevonásával. Egy ilyen partner a projektek megvalósítását már az üzleti értékajánlatnak megfelelő gépitanulási-, illetve mesterségesintelligencia-eszköz kiválasztásától kezdve az élesbe állásig támogatni tudja.

Egy másik nagy hátráltató tényező ezen a téren, hogy a magyar vállalatok egy része ellentmondásos, szelektív módon még mindig idegenkedik a felhő használatától. Sok cég a Microsoft Office 365-re minden további nélkül előfizet, a belső, üzleti titkokat tartalmazó levelezését a Microsoft felhőjében tárolja, valamint irodai alkalmazásait felhőszolgáltatásként veszi igénybe. Az üzleti alkalmazásaikat viszont még mindig saját hardveren szeretnék futtatni – noha a belőlük kinyert kimutatásokat szintén előszeretettel továbbítják e-mailben.

A házon belüli IT infrastruktúra sok szempontból nem tud versenyezni a nagy felhőszolgáltatók adatközpontjaival. Saját hardveren a vállalatok nemhogy generatív AI modelleket nem tudnának futtatni, de gyakran még a kisebb neurálisháló-alapú modelleket is csak olyan késleltetés mellett használhatnák, hogy az értelmetlenné tenné bevezetésüket. A kapacitás megfelelő bővítésére pedig az AI munkaterhelések futtatásához szükséges specializált hardver magas ára és a jelenlegi eszközhiány miatt sem gondolhatnának.

A döntéshozóknak tanácsos minél előbb megvizsgálniuk, hogy a mesterséges intelligencia használatához vállalatuknál milyen szabályok mentén használhatnak felhőalapú megoldásokat, és mely szolgáltatók tudják ezeket biztosítani, mert a választék ezen a téren is bővül – mondta Póda Csanád. Ha továbbra is késlekednek, rövid időn belül nagy hátrányba kerülhetnek a felhőben szolgáltatásként elérhető AI képességeit eredményesen kiaknázó versenytársaikkal szemben. Bár minden esetben meg kell vizsgálni, hogy a különböző tényezők függvényében melyik szolgáltatási modell a legelőnyösebb, ma már általában a felhőt érdemes választani, hacsak használatát speciális megfelelési követelmények (törvényi szabályozottság) kategorikusan ki nem zárják. De a GDPR-nak való megfelelés például ma már nem probléma.

Nemzetközi ML/AI kompetencia-központ helyben

A megfelelő ML/AI megoldás és a szolgáltatási modell mellett a releváns üzleti felhasználási esetek megválasztása is fontos az AI beruházások gyorsabb megtérüléséhez, amiben a kompetens partner szintén sokat segíthet.

A rendszerintegrátorként ismert és elismert Kontron Hungary az utóbbi években ML/AI szakértelmét is olyan szintre fejlesztette, hogy a tagvállalatai közötti együttműködést erősítő Kontron Csoport úgy határozott, itt hozza létre csoportszintű ML/AI kompetencia-központját is, amelyet harminc fős tanácsadói és fejlesztői csapattá szeretnének bővíteni.

– Hazai ügyfeleink számára különösen előnyös, hogy cégünk méretéből adódóan szakmai területeink házon belül is szorosan együttműködnek egymással – mondta Póda Csanád. – Számos vállalat informatikai környezetét ismerő rendszer-integrációs csapatunk tudása és tapasztalata is hozzájárul így ML/AI projektjeik sikeres megvalósításához és további digitális átalakulásuk felgyorsításához.

További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Related Topics:mesterséges intelligencia

Up Next

A fémmegmunkálás új dimenziói – Messer Hegesztés- és Lézertechnológiai Innovációs Fórum novemberben

Don't Miss

Újfajta motorindítót hoz a Siemens

Ipar

A Siemens és a P&G világszerte kiterjeszti az AI-alapú minőségellenőrzést

Ipari AI a mindennapi termékek szolgálatában

Ismerős érzés lehet: leveszünk a polcról egy sampont vagy mosóport, és biztosra vesszük, hogy a termék makulátlan lesz. Ez a magától értetődő bizalom egyre inkább a mesterséges intelligenciának köszönhető. A Siemens és a Procter & Gamble (P&G) közösen fejlesztett AI-alapú minőségellenőrző rendszerét most globálisan kiterjesztik a P&G gyáraira, ami egy újabb lépést jelent ezen a téren.

Rugalmassá tett mesterséges intelligencia

A Visual Inspection Cockpit (VIC) névre hallgató rendszert kifejezetten a nagy sebességű, percenként több ezer terméket előállító gyártósorokra tervezték, ahol a rugalmas vagy mintás anyagok (például csomagolóanyagok, higiéniai termékek) természetes elmozdulása miatt a hagyományos kamerás rendszerek eddig gyakran hibáztak. A megoldás azonnal kiszűri a hibás darabokat, legyen szó torz csomagolásról, gyűrődésről vagy alig látható felületi hibákról.

A rendszer a P&G mélytanulási modelljeit ötvözi a Siemens Industrial Edge platformjával, valamint Nvidia GPU-kkal felszerelt ipari számítógépekkel. További jellemzője, hogy azt az üzemi mérnökök maguk is konfigurálhatják, külön szakértői csapat nélkül, emellett nem szükséges újraprogramozni minden egyes csomagolásváltáskor vagy termékmódosításnál.

A P&G szakembere, Paul Thomas szerint a rendszert kifejezetten olyan kihívások megoldására fejlesztették, amelyekkel a hagyományos vizsgálórendszerek nem tudtak megbirkózni.

Gyorsabb bevezetés, jobb minőség

A megoldás egyik legnagyobb előnye, hogy újrafelhasználható Industrial Edge-alkalmazásként működik, így az új gyártósorokra való bevezetése ötször-tízszer gyorsabb, mint a hagyományos, egyedi fejlesztésű vizsgálórendszereké. Egyúttal könnyen kiterjeszthető újabb gyárakra, termékekre és vizsgálati helyzetekre.

A minőségi eredmények is látványosak: a rendszer bevezetése után egyes termékeknél 10–20%-kal javult a selejtarány, vagyis egyre kevesebb olyan termék kerül le a gyártósorról, amely nem felel meg a minőségi elvárásoknak.

A rendszer emellett folyamatosan gyűjti és elemzi az adatokat, így a P&G gyártási csapatai hosszú távú trendeket is azonosíthatnak, és folyamatosan fejleszthetik a gyártási folyamataikat.

A Siemens közlése szerint a VIC a vállalat szélesebb ipari AI-portfóliójának része, amely az Industrial Edge platformon szabványosított alkalmazásokként érhető el – így a jövőben más gyártók és iparágak is hasonló megoldásokat vezethetnek be.

További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Ipar

Megjelent a Siemens Designcenter

A mérnöki tervezés és gyártás új korszaka – Az ipari vállalatok radikális kihívásokkal néznek szembe: a termékek komplexitásának növekedése, a lerövidült piacra jutási idő, a szakemberhiány és a szigorú minőségi elvárások mind arra kényszerítik a mérnöki csapatokat, hogy újragondolják tervezési és gyártási folyamataikat.

A graphIT Kft. és a Siemens Digital Industries Software közös szakmai napján debütált Magyarországon a Siemens Designcenter platform. Az esemény átfogó betekintést nyújtott a mérnöki CAD/CAM/CAE munka jövőjébe, ahol a mesterséges intelligencia, a felhőalapú Live Collaboration és a Sony XR hardverre épülő immerzív VR-tervezés találkozik.

Mi az a Siemens Designcenter? Az integrált mérnöki tudásközpont

A Siemens Xcelerator portfólió legújabb mérföldköveként a Designcenter egy olyan egységes, skálázható és intelligens termékfejlesztési platform, amely zökkenőmentes átmenetet biztosít a böngészőalapú felületek és a nagyteljesítményű asztali alkalmazások között. A platform célja, hogy a startupoktól kezdve a globális nagyvállalatokig minden mérnöki csapat számára 100%-os adathűséget, maximális rugalmasságot és kiemelkedő költséghatékonyságot nyújtson.

A Designcenter a Siemens megbízható technológiai alapokjaira épít (Parasolid, D-Cubed, Kineo, JT), és négy rugalmasan skálázható licenccsomagban érhető el: Essentials, Standard, Advanced és Premium. Ezt egészíti ki a Siemens innovatív Value-Based Licensing (VBL) kiegészítő rendszere, amely több mint 140 modulhoz enged rugalmas, token-alapú hozzáférést.

Főbb termelékenységi mutatók a SaaS átállással:

50% költségcsökkenés az informatikai infrastruktúrában.
30% csökkenés a termékek piacra jutási idejében.
20% termelékenység-növekedés az AI-támogatott tervezési munkafolyamatok révén.
99,9% üzemidő és kimagasló adatbiztonság a felhőalapú háttérrel.

Mesterséges intelligencia a mérnöki gyakorlatban (Engineering AI)

A mérnöki intelligencia fejlesztése a Designcenter X központi eleme. Az AI nem csupán egy kiegészítő funkció, hanem a teljes tervezési folyamatot átható ágens-alapú asszisztens:

Designcenter X Copilot: Természetes nyelvű (magyarul is értő) generatív AI, amely funkciókkal kapcsolatos támogatásra, hatékonyabb munkavégzéssel kapcsolatos tanácsokra, makró kódgenerálásra és modellmódosításra képes promptok vagy képek alapján.
Predictive Machine Learning: A Command Prediction felismeri a parancsismétlődéseket, míg a Selection Prediction és a Select Similar Faces/Components gépi tanulással azonosítja a geometriailag hasonló elemeket, csökkentve a kattintások számát.
Hangvezérlés & PMI AI: A Voice Command Assistant gépelés nélküli irányítást tesz lehetővé, míg az AI-alapú 3D PMI Predictor automatikusan hozzárendeli a méreteket és tűréseket a megfelelő modellnézetekhez.

Élő együttműködés és felhős rugalmasság (Live Collaboration)

A Designcenter X beépített, Teamcenter X alapon működő adatkezelése megszünteti a fájlok zárolásából és a széttagolt kommunikációból eredő torlódásokat:

Live Share & Egyidejű Tervezés: Több mérnök dolgozhat egyidejűleg ugyanazon a komplex összeállításos modellen valós időben, automatikus szinkronizálás és ütközésfeloldás mellett.
User Presence & Context Awareness: A rendszer valós időben jelzi, melyik kolléga melyik alkatrészen dolgozik.
Multi-user Notifications: Automatikus riasztások és értesítések a követett alkatrészek módosításairól és mentéseiről.
Teams Integráció: Csevegések és konferenciahívások indítása közvetlenül a tervezői felületen lévő alkatrész-kontextusból.
Böngészőmódú Hozzáférés (Teamcenter Share): CAD/CAM adatok biztonságos megtekintése, szerkesztése és felülvizsgálata szoftvertelepítés nélkül, bármilyen eszközről.

Immersive Engineering – Mérnöki munka határok nélkül Sony XR hardverrel

A rendezvény egyik legkiemelkedőbb bemutatója a Siemens és a Sony XR partnerségének eredménye volt. A CES-díjas, szemenként 4K felbontású Sony HMD headset és a dedikált gyűrűs kontrollerek segítségével a mérnökök 1:1 méretarányban, adat-előkészítés és konverziós veszteség nélkül léphetnek be a virtuális 3D tervezőtérbe.

Az Immersive Explorer, Designer és Collaborator modulok támogatják a virtuális üzembe helyezést, az ergonómiai elemzéseket, valamint a földrajzilag szétszórt csapatok közös, VR-alapú tervellenőrzését.

Integrált Part Manufacturing portfólió

A Designcenter teljes mérnöki folyamatkört teremt a megmunkálással. Az integrált CAM portfólió magában foglalja a 2,5–5 tengelyes marást, multifunkciós esztergálást, huzalszikrázást, robotos megmunkálást és CMM mérésprogramozást.

A gyártáshelyességet és a gyors üzembe helyezést olyan funkciók támogatják, mint a Staged Models (gyártásközi állapotok asszociatív kezelése), a Shop Floor Connect (közvetlen papírmentes munkautasítások a gépkezelőknek) és a Sinumerik Run MyVirtual Machine (100%-os gépkód-hűségű digitális iker szimuláció).

Designcenter a magyar cégeknek

A rendezvényen a hazai mérnöktársadalom közel 100 leginkább innovatív mérnöke vett részt, akik megismerhették a Desigcenter azon előnyeit, amely ideális mérnöki platformmá teszi a hazai tervező és gyártó cégek számára. Ezek az előnyök mindenek előtt a költséghatékonyság, a legkorszerűbb technológiai megoldások és a mesterséges intelligencia, valamint a graphIT Kft. Expert támogatása és bevezetési szolgáltatásai.

További információk: graphitblog.hu | www.graphit.hu

További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Ipar

Elérhetőbbé válik a fém 3D nyomtatás

Az ipari fém 3D nyomtatás szélesebb körű alkalmazását célozzák az Xact Metal fejlesztései. Az amerikai gyártó a november 17–20. között megrendezésre kerülő Formnext 2026 kiállításon mutatja be porágyas lézeres technológiára épülő rendszereit, amelyek Magyarországon a VARINEX kínálatában is elérhetők.

A fém additív gyártás egyik legfontosabb fejlődési iránya, hogy a technológia a jelentős beruházási kerettel rendelkező nagyvállalatok mellett egyre több kisebb ipari szereplő, fejlesztőközpont és kutatóintézet számára is reális alternatívává váljon. A 2017-ben alapított Xact Metal fejlesztéseiben ezért a nagy teljesítményt, a rugalmas alkalmazhatóságot és a kedvezőbb beruházási költséget igyekszik ötvözni.

Rugalmas platform ipari feladatokra

A vállalat első fém porágyas rendszere, az XM200C 2019-ben jelent meg, elsősorban kutatás-fejlesztési és egyetemi alkalmazások számára. Az azóta kifejlesztett XM200G sorozat már nagy sebességű galvanométeres lézerirányítást alkalmaz, és egy- vagy kétlézeres konfigurációban, 100, 200 vagy 400 wattos szálas lézerrel érhető el.

Az XM200G alapkiépítésben 150 × 150 × 150 milliméteres munkatérrel rendelkezik, az építési magasság pedig opcionálisan 290 milliméterig növelhető. A nyitott alapanyag- és paraméterrendszer különösen fontos lehet a fejlesztési feladatoknál, hiszen lehetőséget biztosít a gyártási folyamat adott alkalmazáshoz történő optimalizálására.

A berendezéssel számos ipari fémalapanyag feldolgozható. A rendelkezésre álló anyagok között rozsdamentes és szerszámacélok, szuperötvözetek, valamint titán-, alumínium- és rézalapú ötvözetek is megtalálhatók. A rendszer így a prototípusgyártás mellett szerszámok és kis sorozatban készülő ipari alkatrészek előállítására is alkalmazható.

Mikroméretű alkatrészek nagy pontossággal

A portfólió egyik legújabb tagja az XM200G µHD, amelyet kifejezetten a nagy pontosságot és rendkívül finom részleteket igénylő kis méretű fémalkatrészek additív gyártására fejlesztettek.

A berendezés 5–15 mikrométeres szemcseméretű fémporok feldolgozására is alkalmas, miközben a lézerfolt mérete 20 mikrométer alatt marad. A 140 × 140 × 150 milliméteres munkatérrel rendelkező rendszer olyan alkalmazások előtt nyithat új lehetőségeket, mint az elektronikai és mikromechanikai alkatrészek, antennák, hullámvezetők vagy egyes orvostechnikai komponensek gyártása.

A rendkívül kis lézerfoltméret és a finom fémporok alkalmazása olyan geometriai részletek létrehozását teszi lehetővé, amelyek a hagyományos fém additív rendszerekkel nehezebben valósíthatók meg.

Nagyobb munkatér, több lézer

A fejlesztések másik iránya a nagyobb méretű alkatrészek és a termelékenyebb sorozatgyártás. Ezt a területet célozza a jelenleg fejlesztés alatt álló XM300G. A rendszer 300 × 300 × 350 milliméteres munkatérrel készül, amelynek Z irányú mérete opcionálisan 450 milliméterre növelhető.

A berendezést egy-, két- vagy négylézeres konfigurációban tervezik, így a nagyobb munkatérhez magasabb termelékenység is társulhat. Ez már olyan ipari felhasználásokat céloz, ahol nemcsak az alkatrészek geometriai szabadsága, hanem a gyártási idő és a gazdaságosság is meghatározó szempont.

A kutatás-fejlesztéstől a kis sorozatokig

Az Xact Metal portfóliója jól mutatja a fém 3D nyomtatás fejlődésének irányát. Az XM200G rugalmas platformot kínál fejlesztési és ipari feladatokra, az XM200G µHD a mikroméretű, nagy részletességű alkatrészek gyártását célozza, míg az XM300G már a nagyobb munkatér és a magasabb termelékenység felé mozdul el.

A technológia ezzel a kutatás-fejlesztéstől és prototípusgyártástól kezdve a szerszámgyártáson keresztül egészen a kis sorozatú ipari alkatrészgyártásig kínál alkalmazási lehetőségeket.

Az Xact Metal rendszerei Magyarországon a VARINEX kínálatában érhetők el. A gyártó megoldásai novemberben a frankfurti Formnext 2026 kiállításon is bemutatkoznak, ahol az additív gyártás nemzetközi szereplői vonultatják fel legújabb ipari technológiáikat.

www.varinex.hu

További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!