Mesterséges intelligencia a gyárban

"A fogyasztók kész megoldásokat keresnek" - nyilatkozta Glenn Anderson, az Omron Electronics LLC projektmenedzsere. "Nem érdekli őket az a termék, aminek a használatát meg kell fejteniük, mint ahogy az se, miként működik."

A burlingtoni (Massachusetts) Gensym G2 következtetőmotorja (inference engine) jól példázza a szabályalapú technológiák fejlődését a nyolcvanas évek MI- és szakértő rendszereitől a jelenlegi alkalmazásokig.

Szabálygépek

Az üzleti szabályok elválaszthatatlanok a vállalatok politikájától, ügyvezetésétől. Rájuk alapozva dolgoznak ki működési elveket. Külső körülményekhez alkalmazkodva, időről időre megváltoznak. A változások kihatnak az adott szoftver üzleti alkalmazás funkcióira: kliens-szerver, adatbázis, tranzakció-kezelő, stb. modulokra. Ha a szabályok megváltoztathatatlan beépített kódok, átalakításuk nemcsak költséges és időigényes, hanem súlyos karbantartási problémákat is okoz. Figyelembe véve az üzleti szabályok gyakori módosulását, a különböző környezetekben tapasztalt eltéréseket, a szabályokat definiáló, változásukra zökkenőmentesen reagáló "motor" (rule engine) alkalmazásokba integrálása a leghatékonyabb megoldás. Döntéseket hoz, korábban komoly szakértői munkát igénylő aktivitásokat automatizál.

Űrhajók, telefonok, autók

Az 1988 óta permanens fejlesztés alatt álló G2 a legváltozatosabb, szakemberek azonnali döntéshozó képességét igénylő helyzetekben bizonyított. Vezető platformnak számít, a bonyolult valósidejű alkalmazások széles skáláján hasznosítják: NASA-űrhajók megfigyelésekor, az Ericsson globális telekommunikációs hálózatában jelentkező problémák felderítése és orvoslása során, Toyota-gyártás koordinálásánál.

Felmér, kiértékel, szokatlan szituációkra reagál, próbálja optimalizálni az adott rendszer működését. Az egyszerű fejlesztői környezetben valósidejű következtető technológiákat - szabályokat, folyamatokat, tárgymodellezést, szimulációt, grafikus eljárásokat - hoz közös nevezőre. Az adatokat automatizált döntéssé, műveletekké alakítja át.

Gyorsan dolgozik; Windows, Linux és különböző UNIX-ok alatt fut.

Ideghálók, Volkswagenek

A NeurOn-Line szintén a G2-n alapul. Neurális háló modelljei irányítórendszerekkel működnek együtt; amellett, hogy az operátornak a munkafolyamatról és a termékminőségről ad valósidejű előrejelzéseket, a gazdasági célkitűzéseknek megfelelő döntéshozásban szintén támogatja. A mérnökök modellalapú következtetésre is használják, ami azt eredményezi, hogy komplex folyamatokról hagyományos elemző technikákkal kivitelezhetetlen modelleket készít.

A madridi Volkswagen Csoport a gyártástervezésben az ILOG Inc. következtetőmotorjára támaszkodik. Az optimalizáló szoftvert két üzemben használják: az egyikben kétezer Seatot, a másikban ezerkétszáz Volkswagent gyártanak naponta. A régebben manuálisan végzett kilencvenperces munkát negyedóra alatt abszolválja, felére csökkenti a másnapi gyártásterv elkészítésének idejét.

Cél a megelőzés

David Siegel, a Gensym marketingigazgatója szerint egyre több rendszerbe integrálnak szabályalapú technológiákat. A termeléshez szorosan kapcsolódó karbantartási folyamatokban - akárcsak az ágensek - szintén fontos szerepet kapnak. Megelőző funkciót töltenek be: az elterjedt "elromlik, megjavítjuk" módszer, azaz a bekövetkezett kár utáni javítás helyett hibákat prognosztizálnak, megoldásokat javasolnak.

Az Egyesült Államok felsőoktatásának és iparának több kulcsszereplőjét (Wisconsin, Michigan, Cincinnati egyetemek, General, Motors, Harley Davidson, Rockwell Automation) partnerként, szponzorként, stb. soraiban tudó Intelligens Karbantartási Rendszerek Központja (Center for Intelligent Maintenance Systems, IMS) az ipari automatizálást, integrált rendszereket és információtechnológiát egyesítő infotronika (infotronics) előrejelzésekre, "intelligens" gyártásvezérlésre történő alkalmazásain dolgoznak.

Például a gépekre szerelt érzékelők inputjai alapján teljesítményt prognosztizáló "figyelő" ágenst (Watchdog Agent) fejlesztettek. A kiértékelést az aktuális és a normális működést összehasonlító modul végzi.

D2B (Device-to-Business) platformjukon a gyártási eszközöket és az adott cég, például a Ford üzleti rendszerét (vállalati erőforrás-tervezést, stb.) autonóm intelligens ágens kapcsolja közvetlenül egymáshoz.