AI Bergerak Masuk ke dalam Aliran Kerja Perindustrian
Kecerdasan buatan semakin dilihat sebagai teknologi operasi dan bukannya inisiatif digital yang berdiri sendiri. Dalam persekitaran perindustrian , nilainya semakin jelas apabila teknologi ini menghubungkan perisian sedia ada, sistem kawalan, data pengeluaran dan keputusan manusia.
Cabarannya bukan semestinya kekurangan teknologi. Banyak pengilang dan organisasi logistik sudah mengendalikan pelbagai aplikasi, mesin dan platform data. Masalah yang lebih besar ialah kerja manual yang diperlukan untuk memindahkan maklumat dan keputusan antara sistem tersebut.
Penemuan terkini yang dipetik oleh Ace Workflow menunjukkan bahawa 26% daripada waktu kerja perusahaan yang didokumentasikan, dan sehingga 44% dalam bidang kewangan, berpotensi diperoleh semula melalui automasi bersasar. Walaupun angka ini tidak khusus kepada pembuatan, ia mengetengahkan isu yang lebih luas dan sering dihadapi oleh jurutera perindustrian: ketidakcekapan proses sering wujud pada antara muka antara sistem.
Kesibukan Sebenar Selalunya Berlaku Antara Sistem
Automasi perindustrian secara tradisional memfokuskan automasi mesin individu, sel pengeluaran dan proses kawalan. AI moden memperkenalkan lapisan pengoptimuman yang berbeza dengan menangani keputusan dan pertukaran maklumat yang mengelilingi sistem tersebut.
Sesuatu barisan pengeluaran mungkin sudah mempunyai PLC, platform DCS, perisian MES, sistem pengarkiban data, sistem gudang dan aplikasi perusahaan. Setiap sistem boleh melaksanakan fungsinya dengan berkesan, namun keseluruhan aliran kerja masih bergantung pada hamparan, kelulusan manual, kemasukan data berulang atau campur tangan operator.
Dari perspektif kejuruteraan, ini ialah perbezaan yang penting. Mengautomasikan satu lagi tugas yang terasing tidak semestinya menambah baik proses secara keseluruhan. Nilai yang lebih besar boleh diperoleh dengan menghubungkan infrastruktur automasi sedia ada supaya maklumat bergerak antara sistem dengan kurang campur tangan manual.
AI sebagai Lapisan Kepintaran untuk Automasi
Di sinilah AI boleh melengkapi automasi perindustrian konvensional.
Automasi tradisional biasanya direka berdasarkan keadaan, urutan dan logik kawalan yang ditetapkan. AI boleh menambah lapisan sokongan keputusan yang mampu mentafsir keadaan operasi yang berubah, mengenal pasti corak dan mengutamakan pengecualian.
Adie Taylor dari Arvato menerangkan pendekatan ini sebagai penggunaan AI sebagai lapisan kepintaran yang membolehkan automasi bertindak balas terhadap kebolehubahan dunia sebenar, sambil membolehkan manusia menumpukan perhatian pada pengecualian.
Konsep ini amat relevan kepada logistik dan pembuatan. Sistem automatik sangat berkesan apabila keadaan operasi kekal dalam had yang telah diprogramkan. AI berpotensi membantu mentafsir situasi yang lebih sukar diwakili melalui peraturan tetap semata-mata.
Oleh itu, objektif kejuruteraan bukanlah menggantikan kawalan deterministik dengan AI. Seni bina yang lebih praktikal ialah mengekalkan kawalan deterministik untuk fungsi yang kritikal terhadap keselamatan dan sensitif terhadap masa, sambil menggunakan AI untuk analisis, ramalan, pengoptimuman dan sokongan keputusan peringkat lebih tinggi.
Bidang AI Perindustrian Boleh Memberikan Nilai Praktikal
Beberapa aplikasi kini muncul sebagai bidang yang realistik untuk penggunaan AI perindustrian.
Penyelenggaraan ramalan boleh menggabungkan data sejarah peralatan, ukuran getaran, nilai suhu, penggera dan keadaan operasi untuk mengenal pasti corak yang berkaitan dengan kerosakan yang sedang berkembang.
Penglihatan komputer boleh menyokong pemeriksaan, pengenalpastian kecacatan, pengurusan inventori dan pemantauan proses apabila maklumat visual sukar diproses secara manual pada skala besar.
Robotik pintar boleh membolehkan peralatan automatik bertindak balas dengan lebih berkesan terhadap perubahan aliran bahan, keadaan gudang dan keperluan pengeluaran.
Pengoptimuman masa nyata boleh menggunakan data operasi untuk mengenal pasti kekangan dan mengesyorkan pelarasan terhadap pengeluaran, logistik atau pengagihan sumber.
Faktor yang sama bagi semua ini ialah data. AI tidak dapat mengimbangi maklumat yang distrukturkan dengan buruk, isyarat yang hilang atau sumber data yang tidak dikawal. Oleh itu, organisasi perindustrian perlu menganggap instrumentasi, ketersambungan, kualiti data dan integrasi sistem sebagai sebahagian daripada pelaksanaan AI, bukannya kebimbangan teknikal yang berasingan.
Infrastruktur Legasi Tidak Patut Diabaikan
Salah satu perkara praktikal yang muncul daripada agenda sidang kemuncak London ialah kepentingan mengintegrasikan AI dengan infrastruktur sedia ada.
Fasiliti perindustrian jarang berpeluang menggantikan setiap PLC, pengawal, penderia, sistem SCADA atau platform DCS semata-mata untuk memperkenalkan keupayaan AI baharu. Kitar hayat peralatan yang panjang bermakna lapisan digital moden perlu wujud bersama sistem yang mungkin telah dipasang bertahun-tahun lalu.
Hal ini mewujudkan keperluan kejuruteraan untuk integrasi terkawal.
Gerbang protokol, sistem pengarkiban data, API, pengkomputeran pinggir, rangkaian perindustrian dan platform data boleh menyediakan antara muka antara sistem automasi yang mantap dengan aplikasi analitik yang lebih baharu. Seni bina itu juga mesti mengambil kira keselamatan siber, kependaman, pemilikan data dan ketersediaan sistem.
Pada pandangan saya, ini ialah salah satu pertimbangan praktikal yang paling penting dalam AI perindustrian. Penyelesaian yang berjaya selalunya ialah penyelesaian yang berintegrasi dengan asas automasi terpasang tanpa mengganggu fungsi kawalan yang telah terbukti secara tidak perlu.
Kepakaran Manusia Kekal sebagai Sebahagian daripada Seni Bina Kawalan
AI perindustrian tidak patut dinilai semata-mata berdasarkan jumlah tugas yang boleh diautomasikan.
Operator, jurutera penyelenggaraan dan pakar proses memiliki pengetahuan kontekstual yang sukar dikodkan sepenuhnya ke dalam perisian. Mereka memahami keadaan operasi tidak normal, tingkah laku peralatan dan kekangan pengeluaran yang mungkin tidak dapat dilihat dengan jelas dalam set data sejarah.
AI boleh mengurangkan analisis berulang dan menyerlahkan anomali, tetapi campur tangan manusia kekal penting apabila keputusan melibatkan keadaan luar biasa, pertimbangan keselamatan atau objektif operasi yang bercanggah.
Hal ini mencadangkan model yang membolehkan AI mengendalikan pemprosesan maklumat bervolume tinggi, manakala jurutera mengekalkan kuasa terhadap keputusan operasi yang ditetapkan. Pendekatan sedemikian juga boleh memudahkan penerimaan AI kerana ia memperkenalkan automasi secara berperingkat, bukannya memerlukan peralihan serta-merta kepada operasi autonomi.
Tadbir Urus Mesti Berkembang Seiring dengan Penggunaan
Pengembangan AI merentas operasi perindustrian turut mewujudkan keperluan tadbir urus.
Syarikat perlu memahami data yang digunakan oleh sistem AI, cara cadangan dihasilkan, pihak yang bertanggungjawab untuk bertindak terhadap cadangan tersebut dan perkara yang berlaku apabila sistem menghasilkan keputusan yang salah.
Bagi persekitaran perindustrian, tadbir urus mesti melangkaui pertimbangan IT konvensional. Keselamatan berfungsi, keselamatan siber, kawalan akses, pengurusan perubahan, kebolehkesanan dan akauntabiliti operasi semuanya boleh menjadi relevan bergantung pada sejauh mana AI berinteraksi dengan sistem pengeluaran.
Penyertaan Schneider Electric dalam perbincangan AI dan Automasi Perindustrian mencerminkan cabaran yang lebih luas ini. Strategi AI tidak boleh kekal terasing dalam jabatan teknologi apabila penggunaannya memberi kesan kepada pengurusan tenaga, sistem automasi dan proses operasi.
AI LIVE London Memfokuskan Penggunaan Praktikal
AI LIVE: The London Summit 2026 akan berlangsung pada 20-21 Oktober di Olympia London, dengan menghimpunkan lebih daripada 2,000 eksekutif serta menampilkan lebih daripada 50 penceramah pakar, empat bengkel eksekutif dan demonstrasi teknikal secara langsung.
Panel perbincangan AI dan Automasi Perindustrian pada 20 Oktober amat relevan kepada pengilang, pengendali logistik dan pasukan kejuruteraan yang menilai aplikasi AI praktikal.
Tema acara yang lebih luas, Technology + Human Purpose, turut mencerminkan hala tuju yang berguna untuk perbincangan AI perindustrian. Persoalannya semakin kurang berkisar tentang sama ada AI boleh melaksanakan tugas tertentu, dan lebih kepada di mana AI patut diperkenalkan, cara ia patut berinteraksi dengan automasi sedia ada serta tanggungjawab yang patut kekal di tangan manusia.
Peluang AI Perindustrian ialah Integrasi, Bukan Penggantian
Tahap automasi perindustrian seterusnya berkemungkinan tidak ditentukan hanya dengan menambahkan AI pada mesin.
Peluang yang lebih besar terletak pada menghubungkan maklumat, keputusan dan sistem automasi sedia ada ke dalam seni bina operasi yang lebih responsif. AI boleh menganalisis jumlah data perindustrian yang besar, mengenal pasti corak dan menyokong keputusan, manakala PLC, platform DCS dan sistem keselamatan terus melaksanakan fungsi kawalan deterministik.
Bagi jurutera perindustrian, ini bermakna penggunaan AI patut bermula dengan masalah operasi yang ditakrifkan dengan jelas, bukannya demonstrasi teknologi. Kenal pasti serahan manual, tetapkan data yang diperlukan, takrifkan sempadan keputusan dan kemudian tentukan tempat AI boleh menambah nilai yang boleh diukur.
Pendekatan ini menjadikan AI perindustrian kurang berkaitan dengan penggantian automasi sedia ada dan lebih kepada memperluas keupayaan infrastruktur automasi yang telah mantap.
