Ha pasado menos de un año desde que las tecnologías de inteligencia artificial de modelo de lenguaje grande (LLM) como ChatGPT de OpenAI estuvieron ampliamente disponibles. Con todo el alboroto que rodea a estas tecnologías, probablemente ya esté cansado de escuchar sobre ellas, pero es mejor darse cuenta de que las cosas recién comienzan con las pruebas de estos LLM en la industria. Esto significa que escuchará mucho más sobre ellos en los próximos meses.
Apoyando la calidad, el mantenimiento y la sostenibilidad
Uno de los impulsores de esta integración, según Hemmelgarn, es que «los estudios sugieren que más del 70 % de los problemas de calidad no se denuncian» debido al acceso limitado a las herramientas adecuadas y las dificultades para hacerlo con procesos basados en papel. “Creemos que la IA (inteligencia artificial) puede ayudar con esto al conectar a las personas para resolver los problemas”, dijo.
Para explicar cómo funcionará esta combinación de tecnologías de Siemens, Microsoft y OpenAI, Hemmelgarn ofreció un ejemplo de un robot en una fábrica que consume demasiada energía. Este problema pone en riesgo los objetivos de sostenibilidad de la empresa y el operador que nota el problema quiere registrarlo.
“Todo lo que el operador tiene que hacer es hablar a la aplicación en cualquier idioma, porque la aplicación lo traducirá automáticamente y lo traerá a los servicios de OpenAI que nos permitirán capturar los datos”, dijo Hemmelgarn. “Entonces podemos analizar los datos y ponerlos en Teamcenter como un problema. Con solo hablar en la aplicación, creamos un informe de errores o problemas, colocamos los datos en el formato correcto, los cargamos en Teamcenter y enviamos un informe de fallas a un ingeniero de automatización que luego tiene visibilidad inmediata del inconveniente”.
Una vez que se ha establecido este informe y la conexión, AI continúa recopilando información sobre lo que está sucediendo para brindar antecedentes y contexto adicionales.
Según esta premisa, la IA puede ayudar a resolver el problema, por ejemplo, escribiendo automáticamente el código del PLC para realizar el cambio necesario para corregir el problema de energía. “Luego, al aprovechar las capacidades de colaboración dentro de Teams, podemos revertir esto a Teamcenter para que todos tengan visibilidad de lo que está sucediendo”, explicó Hemmelgarn.
Al trabajar en Teams, los ingenieros de fabricación no solo reciben una notificación sobre lo que sucede, sino que obtienen acceso directo al código actualizado. Después de revisar el código, se puede llevar al dispositivo perimetral para que el robot funcione correctamente.
Otras aplicaciones de mantenimiento que Siemens está explorando con Microsoft Teams y OpenAI involucran el uso de asociación de imágenes. Hemmelgarn dijo que no es inusual que los trabajadores de primera línea deban realizar una operación de servicio en un componente con el que no están necesariamente familiarizados. En tales casos, pueden tomar una fotografía de la pieza y AI ayudará a asociarla con los datos y dibujos CAD relevantes para ayudar a determinar el problema y brindar una respuesta al trabajador.
Hemmelgarn agregó que los diseñadores de piezas y productos también podrán usar las tecnologías integradas de Siemens, Microsoft y OpenAI para establecer objetivos y medir su trabajo con respecto a esos objetivos. Por ejemplo, un diseñador puede ver el componente o el nivel de ensamblaje de una pieza y conectarlos con las métricas de sostenibilidad de una empresa para ver si están alcanzando los objetivos requeridos en el momento del diseño. Con esta capacidad, Hemmelgarn dijo que los diseñadores pueden «pensar y trabajar de manera diferente» porque la tecnología no es una aplicación adicional, sino que está integrada en el entorno de Teams y Teamcenter en el que ya están trabajando. «Pueden ver las listas de materiales y tendrán los atributos de CO2 y los costos acumulados asociados para comenzar a hacer compensaciones entre costos y reducción de CO2”, dijo. “Les da una visión holística de lo que está pasando en la sostenibilidad”.