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生成式AI為製造業勞動力賦能的3種方法

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Illustration of AI Technology. Businessman working on virtual digital brain

專業勞動力短缺是製造業最頭痛的問題。這個問題已經迫在眉睫多年,而且看不到盡頭。到了2030年,製造商將必須填補400萬個職缺,其中210萬個職缺有可能會缺人。這是71%的製造商所面臨的主要挑戰,為該產業帶來巨大的壓力,他們急需找到高效營運、保持生產力和成長的新方法。

為了彌補這一點,製造商正逐步將自動化作為首要解決方案。然而僅靠自動化不足以解決複雜的挑戰,於是有了生成式AI (GenAI)。

本文將探討GenAI正在改變自動化系統設計和開發的3種方法,重點是提高生產力、簡化流程和培養更具適應力和彈性的勞動力。

透過AI輔助學習進行改革

GenAI工具提供個人化的學習體驗,超越傳統的學習資源。例如,為製造流程開發新控制系統的自動化工程師,可以要求GenAI工具建議設計和實施控制演算法的最佳實務,提供程式碼範例,並提供優化系統效率和可靠性的建議。

GenAI還可以分析程式碼並提供改進回饋和建議。這樣的全局指導可幫助使用者找出並糾正錯誤、優化程式碼,並學習高效和有效程式設計的最佳實務。透過即時回饋和建議,工程師可以快速更新工作,並深入瞭解他們正在應用的程式設計概念和技術。

使用者可透過GenAI的對話系統提問、收到解釋並獲得更深入的見解。這個互動式功能超越過去的基本查詢,讓員工能夠更深入瞭解細微的主題。例如,負責更換輸入/輸出(I/O)模組的技術人員可以向GenAI詢問有關模組相容性的問題,並取得有關適當安裝和配置技術的指導。這種互動式的AI輔助學習讓自動化專業人員能夠快速克服障礙、學習新技能,並在他們的職務中不斷成長。

省去重複任務和手動流程

GenAI分析現有程式碼和設計範本的龐大儲存庫後,能建議可輕鬆整合到目前專案中的預構建模組和程式碼片段。這樣可以省去自動化專業人員必須從頭開始的問題,節省寶貴的時間和精力。GenAI還透過AI輔助生成簡化文件流程。

過去建立完整的文件是一件曠日費時的事。然而,藉由分析自動化系統設計並提取相關資訊的GenAI工具,即可自動生成詳細的解釋和使用者指南。進而減輕負擔,並確保文件在系統不斷更新的流程中始終為最新版本。

GenAI工具將重複性任務和手動流程自動化,節省時間和精力。與其陷入繁瑣的重複性任務,使用者現在可以將專業知識和創造力投入到處理自動化專案中更具挑戰性的地方。不僅可擬出更高效且創新的解決方案,還為參與的專業人士帶來更大的成就感和參與度。

解鎖創新及解決問題的能力

在面臨優化生產線或開發新的控制系統等複雜的挑戰時,自動化專業人員可以利用GenAI生成和探索多種解決方案。這種快速的構思流程讓他們能夠探索更多的可能性,並發現可能被忽視的創新解決方案。一旦找到潛在的解決方案,GenAI就可以透過多次反覆運算來改進並優化設計。這種反覆運算方法不僅加快開發週期,更提高自動化系統的穩健性和可靠性。

加強自動化設計和開發

GenAI在提高自動化系統的設計和開發方面具有極大的潛力。GenAI具有增加而非取代勞動力的能力,不僅解決專業勞動力短缺所帶來的挑戰,還為自動化技術的持續改進和進步奠定基礎。在此了解洛克威爾自動化如何在他們最新的雲端工業自動化設計環境FactoryTalk Design Studio中利用這項技術。

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已發佈 2024年10月24日

主題: Empower People FactoryTalk Design Studio

Tony Carrara
Tony Carrara
Business Manager, FactoryTalk Design Studio, Rockwell Automation
Tony currently serves as the Business Manager for FactoryTalk Design Studio at Rockwell Automation. He has over 30 years of experience in industrial automation including 25 years at Rockwell Automation. Tony previously served as product lead for Studio 5000 and FactoryTalk Visualization Software.
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