es.wedoany.com Noticia: El 30 de junio, ocho departamentos, incluido el Ministerio de Industria y Tecnología de la Información de China, emitieron las "Opiniones sobre la Promoción del Desarrollo de Alta Calidad de la Internet Industrial", proponiendo profundizar la integración de la inteligencia artificial con la internet industrial. El documento exige apoyar a empresas e instituciones de investigación científica para que aprovechen el papel de la internet industrial en la conexión generalizada y la agregación de datos, realicen el entrenamiento de grandes modelos en el ámbito industrial y de pequeños modelos en escenarios específicos, y desarrollen interfaces de interconexión de modelos para mejorar la eficiencia de colaboración entre diferentes modelos.
Esta tarea impulsa aún más la internet industrial desde una "plataforma de conexión" hacia una "base inteligente". En el pasado, las empresas industriales se centraban principalmente en conectar equipos, recopilar datos, acceder a plataformas y unificar sistemas. Ahora, una gran cantidad de datos de líneas de producción, procesos, calidad, estado de equipos y mantenimiento se han acumulado, y los modelos de IA comienzan a integrarse en etapas como diseño, pruebas piloto, producción, servicio y operación. La internet industrial se encarga de conectar equipos, sistemas, plataformas y datos, mientras que la inteligencia artificial transforma los datos en capacidades de identificación, razonamiento, optimización y ejecución. Tras la fusión de ambas, los sistemas industriales ya no solo muestran datos, sino que pueden generar planes, asignar recursos, optimizar procesos y apoyar la toma de decisiones en torno a los objetivos de producción.
El documento menciona específicamente los grandes modelos en el ámbito industrial y los pequeños modelos en escenarios específicos. Los grandes modelos son más adecuados para manejar consultas de conocimiento entre sistemas, análisis de procesos complejos, generación de planes, atribución de fallos y colaboración multitarea, mientras que los pequeños modelos son más apropiados para escenarios industriales de alta frecuencia, estables y definidos, como inspección de calidad, mantenimiento predictivo de equipos, optimización del consumo energético, control de parámetros y reconocimiento visual.
La colaboración entre modelos grandes y pequeños es la ruta clave para la implementación de la IA industrial. El entorno de fabricación exige alta capacidad de respuesta en tiempo real, precisión y límites de seguridad, por lo que no todas las tareas pueden delegarse a modelos grandes de uso general. Los modelos grandes pueden encargarse de la comprensión del conocimiento, la planificación de tareas y el razonamiento complejo, mientras que los modelos pequeños se despliegan en el borde, en las líneas de producción o en unidades de proceso específicas, responsables de respuestas rápidas y ejecución estable. La propuesta de interfaces de interconexión de modelos indica que las políticas ya han prestado atención a los problemas de colaboración entre sistemas de IA industrial. En el futuro, una fábrica podría albergar simultáneamente modelos de equipos, procesos, inspección de calidad, programación de producción, consumo energético y mantenimiento. Si las interfaces no están unificadas, se generarán construcciones duplicadas, fragmentación de datos y aislamiento de modelos. Solo cuando los modelos puedan interconectarse, se podrá conectar la inteligencia puntual en sistemas inteligentes a nivel de línea de producción, taller y empresa.
El documento propone llevar a cabo aplicaciones innovadoras como diseño generativo, interacción persona-computadora y optimización de redes de producción, acelerar la promoción de agentes inteligentes industriales y mejorar la capacidad de percepción inteligente y ejecución de decisiones de los sistemas industriales.
El diseño generativo impactará los procesos de investigación, desarrollo y diseño de productos industriales. Después de que los ingenieros ingresen condiciones restrictivas como estructura, materiales, peso, resistencia, costo y método de procesamiento, la IA puede generar múltiples opciones de diseño y, junto con simulaciones, verificaciones y evaluaciones de procesos, acortar el ciclo de diseño. La interacción persona-computadora se relaciona con cómo los trabajadores de primera línea, ingenieros y gerentes utilizan los sistemas de IA. En el futuro, el software industrial, los sistemas de control, los terminales de equipos y las plataformas de mantenimiento podrían incorporar lenguaje natural, operaciones gráficas y consultas inteligentes. La optimización de redes de producción se enfoca en la compleja coordinación entre pedidos, equipos, personal, materiales, energía y logística. La IA puede ayudar a las empresas a encontrar combinaciones óptimas entre programación, inventario, consumo energético, entrega y calidad.
El agente inteligente industrial es la parte de esta política que merece mayor atención por parte de la industria. No es solo un modelo de preguntas y respuestas, sino un sistema inteligente industrial capaz de invocar herramientas, leer datos, comprender tareas, generar planes y desencadenar ejecuciones. En una fábrica, puede convertirse en un agente de mantenimiento de equipos, inspección de calidad, programación de producción, consumo energético, optimización de procesos y coordinación de la cadena de suministro. Tras la promoción de los agentes inteligentes industriales, el valor de las plataformas de internet industrial también cambiará. La plataforma no solo reunirá equipos y datos, sino que también albergará modelos, agentes inteligentes, interfaces de software industrial y ejecución de procesos de negocio.
Esta política afectará directamente a los proveedores de plataformas de internet industrial, empresas de software industrial, fabricantes de automatización, empresas de IA industrial, proveedores de equipos de computación en el borde y departamentos de digitalización de empresas manufactureras. Las empresas de plataformas necesitan mejorar sus capacidades de entrenamiento de modelos, despliegue de modelos, gobernanza de datos y desarrollo de aplicaciones; las empresas de software industrial deben integrar sistemas como CAD, CAE, MES, ERP, PLM y SCADA con modelos de IA; las empresas de automatización y equipos deben dotar a los sistemas de control, sensores, robots y equipos de línea de producción de interfaces de datos más potentes y capacidades de adaptación inteligente. Las empresas manufactureras, por su parte, deben organizar su propio conocimiento de procesos, datos de equipos y flujos de negocio para que los modelos de IA puedan utilizarse en escenarios reales, en lugar de quedarse en el nivel de demostración.
Tras la integración de la inteligencia artificial y la internet industrial, la inteligencia industrial pasará de pruebas locales a una transformación de todo el proceso. El extremo del diseño puede generar planes con IA, el extremo de las pruebas piloto puede reducir errores con simulaciones y modelos, el extremo de la producción puede optimizar parámetros y programación con agentes inteligentes, el extremo del servicio puede predecir fallos con datos de equipos, y el extremo de la operación puede apoyar decisiones sobre pedidos, inventarios, costos y cadena de suministro con modelos. Al incluir estas tareas en el documento de desarrollo de alta calidad de la internet industrial, los ocho departamentos indican que la IA industrial ya ha sido incorporada al marco general de construcción de la infraestructura, capacidades de plataforma y aplicaciones sectoriales de la internet industrial.
