Blog

Лідери автомобільної промисловості використовують інтелектуальні виробничі технології для швидкої трансформації заводів, щоб йти в ногу зі змінами клієнтів і ринкових тенденцій, впровадженням все більш складних технологій в автомобілях і дедалі більшою нестачею кваліфікації серед працівників заводу.

Зокрема, вони використовують інтелектуальне виробництво, щоб забезпечити гнучкість швидкої зміни виробничих ліній, заводів і операцій, щоб вони могли представити нові моделі та функції в більш короткі терміни, необхідні на сучасному ринку.

Чому потрібна швидка трансформація рослин

Автомобільна промисловість зазнає значних змін, спричинених появою електромобілів (EV), передових систем допомоги водієві (ADAS) і зростанням споживчого попиту на персоналізований, підключений досвід. Традиційним виробничим потужностям часто важко адаптуватися до цих швидких змін, що вимагає переходу до інтелектуального виробництва для підтримки конкурентоспроможності.

З огляду на це, перехід до електромобілів та інтеграція складних технологій, таких як ADAS, представляють унікальні виробничі проблеми. Традиційні виробничі лінії, розроблені в основному для автомобілів із двигунами внутрішнього згоряння та автомобілів із меншою кількістю функцій, визначених програмним забезпеченням, тепер мають включати нові компоненти, більш важкі конструкції транспортних засобів та складні програмні системи.

Ця зміна збільшує кількість варіантів конструкції, ускладнює виробництво та потенційно впливає на якість і вартість. Крім того, поступова відмова від двигунів внутрішнього згоряння, які, як очікується, продовжуватимуть домінувати на дорогах протягом наступних 20-30 років, потребує гнучких концепцій складання, здатних обробляти різноманітні системи приводу одночасно.

Стратегії швидкої трансформації заводу

Щоб подолати ці виклики, галузь проводить швидку трансформацію заводу, що включає кілька ключових стратегій, зокрема:

Розширена співпраця: Інтеграція розробки продукту та процесу дозволяє виробничим групам отримати доступ до інженерних даних на ранній стадії, забезпечуючи одночасне планування, оптимізацію та перевірку операцій під час проектування продукту. Цей спільний підхід сприяє повторному використанню найкращих практик і ефективному управлінню ресурсами, стимулюючи постійне вдосконалення.

Розширена автоматизація: Оновлення застарілого обладнання інтелектуальними рішеннями автоматизації, такими як цифрові двійники, програмно-визначене керування, штучний інтелект (AI) і автоматичне створення коду, підвищує гнучкість і передбачуваність. Такий підхід дозволяє виробникам економічно модернізувати існуючі потужності, уникаючи значних витрат, пов’язаних із будівництвом нових заводів.

Економічність і стійкість: стандартизація процесів і використання модульних, гнучких компонентів, адаптованих до конкретних потреб, покращують управління цехом і зменшують неефективність. Впровадження штучного інтелекту полегшує роботу периферійних пристроїв і промислових платформ Інтернету речей (IIoT) для моніторингу в реальному часі та прогнозної аналітики, сприяючи постійному циклу вдосконалення процесів і енергоефективності.

Цифрова робоча сила: Вирішення проблем, пов’язаних із робочою силою, завдяки технологіям захоплюючого навчання, таким як навчання віртуального технічного обслуговування та віддалена допомога, підвищує кваліфікацію працівників і підвищує безпеку. Ці цифрові методи забезпечують стандартизоване, ефективне навчання, забезпечуючи швидке вирішення проблем і мінімізуючи незаплановані простої.

Використання інтелектуальних виробничих технологій для швидкої трансформації

Застосовуючи інтелектуальні технології виробництва, виробники автомобілів можуть підвищити операційну ефективність, відповідати мінливим очікуванням споживачів і вирішувати проблеми робочої сили, забезпечуючи конкурентну перевагу в галузі, що швидко змінюється.

Деякі ключові елементи, необхідні для підвищення операційної ефективності та забезпечення швидких інновацій, включають:

• Віртуальне введення в експлуатацію: Віртуальне введення в експлуатацію на виробництві означає використання цифрових імітаційних моделей для повторення та тестування виробничих процесів, машин, робочих клітин, виробничих ліній або цілих заводів перед впровадженням їх у реальному світі. Технологія дозволяє виробникам перевіряти та оптимізувати дизайн і функціонування виробничої системи без потреби у фізичних прототипах чи фактичних виробничих потужностях.
• Цифрові близнюки: ці віртуальні копії фізичних активів дозволяють виробникам імітувати та оптимізувати виробничі процеси, що призводить до покращення якості продукції та скорочення часу виходу на ринок.
• Штучний інтелект і машинне навчання: аналітика на основі штучного інтелекту забезпечує прогнозне уявлення про технічне обслуговування та оптимізацію процесів, мінімізуючи простої та підвищуючи продуктивність.
• Автоматизація та робототехніка: вдосконалена робототехніка автоматизує повторювані завдання, підвищуючи точність і ефективність, водночас дозволяючи людям зосередитися на більш складних видах діяльності.

Інтегруючи ці технології, виробники можуть створювати більш гнучкі та чутливі виробничі системи, які краще відповідають вимогам ринку та пом’якшують проблеми з робочою силою.

Стратегічне впровадження для конкурентної переваги

Для ефективного впровадження інтелектуального виробництва керівники автомобільної галузі повинні:

• Інвестуйте в розвиток робочої сили: Надання навчальних програм для підвищення кваліфікації працівників гарантує, що вони зможуть ефективно керувати та підтримувати передові виробничі системи.
• Сприяти спільним інноваціям: Партнерство з постачальниками технологій і дослідницькими установами може прискорити впровадження нових технологій і стимулювати постійне вдосконалення.
• Приймайте рішення на основі даних: використання аналітики даних дозволяє здійснювати моніторинг і оптимізацію виробничих процесів у режимі реального часу, що веде до прийняття більш обґрунтованих стратегічних рішень.

Останнє слово про швидку трансформацію заводу

Розвиток автомобільної промисловості вимагає від виробників впровадження розумних виробничих рішень, щоб залишатися конкурентоспроможними. Завдяки розширеній співпраці, вдосконаленій автоматизації, економічній ефективності, комплексним цифровим двойникам і робочій силі з цифровими можливостями компанії можуть швидко й ефективно трансформувати свої виробничі потужності.

Stellar (XLM) зазнав відкату в першій половині тижня, але відновився в другій половині і торгується в районі $0,54 у п’ятницю після підйому більш ніж на 170% і досягнення рівня, якого не було більше трьох років на попередньому тижні. Цей бичачий прогноз додатково підтримується зростанням Open Interest (OI) і Total Value Locked (TVL) до рекордних рівнів, що вказує на подальше зростання.

Algorand (ALGO) збільшує свій прибуток і торгується вище більш ніж на 15% на момент написання статті в п’ятницю, подолавши вище річного максимуму в $0,33, встановленого в березні, і досягнувши рівнів, яких не бачили більше двох років, після підвищення 54 % за попередній тиждень. Дані в ланцюжку підтримують позитивний прогноз, оскільки ALGO Open Interest (OI) і Total Value Locked (TVL) зростають до рекордних рівнів, що вказує на подальше зростання в найближчі дні.

У всьому світі організації оцінюють і впроваджують штучний інтелект (AI) і машинне навчання (ML), щоб стимулювати інновації та ефективність. Від прискорення досліджень і покращення досвіду клієнтів до оптимізації бізнес-процесів, покращення результатів лікування пацієнтів і збагачення державних послуг, трансформаційний потенціал ШІ реалізується в різних секторах. Хоча використання новітніх технологій допомагає досягти позитивних результатів, лідери в усьому світі повинні збалансувати ці переваги з необхідністю підтримувати безпеку, відповідність і стійкість. Багато організацій, у тому числі в державному секторі та регульованих галузях, інвестують у генеративні додатки штучного інтелекту на базі великих мовних моделей (LLM) та інших базових моделей (FM), оскільки ці додатки можуть трансформувати та масштабувати їх роботу та забезпечувати кращий досвід для клієнтів. Окрім обчислювальної потужності, розкриття потенціалу штучного інтелекту полягає в додатках штучного інтелекту, які організації можуть створювати на основі різноманітних служб розробки AI/ML, моделей і джерел даних. Організації повинні орієнтуватися у складності створення програм штучного інтелекту в світлі існуючих і нових нормативних режимів, одночасно перевіряючи, чи їхні програми штучного інтелекту та пов’язані з ними дані безпечні, захищені та стійкі до ризиків і загроз.

AWS пропонує широкий спектр послуг і можливостей штучного інтелекту та ML, побудованих на нашій суверенній основі за проектом, які спрощують для наших клієнтів задоволення їхніх потреб цифрового суверенітету, отримуючи безпеку, контроль, відповідність і стійкість, які вони потреба. Наприклад, Amazon Bedrock — це повністю керований сервіс, який пропонує вибір високопродуктивних FM від провідних компаній штучного інтелекту, таких як AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI і Stability AI, через єдиний API разом із широким набором можливостей створювати генеративні програми ШІ з безпекою, конфіденційністю та відповідальним ШІ. Amazon SageMaker надає інструменти та інфраструктуру для створення, навчання та розгортання моделей машинного навчання в масштабі, одночасно підтримуючи відповідальний штучний інтелект за допомогою засобів керування та доступу до попередньо навчених моделей.

Безпечне впровадження інновацій протягом усього життєвого циклу ШІ

Безпека є і завжди була нашим головним пріоритетом в AWS. Клієнти AWS отримують вигоду від наших постійних інвестицій у центри обробки даних, мережі, спеціальне обладнання та безпечні програмні послуги, створені для задоволення вимог найбільш чутливих до безпеки організацій, включаючи уряд, медичні та фінансові послуги. Ми завжди вважали, що важливо, щоб клієнти мали контроль над своїми даними та їх розташуванням. Ось чому ми з першого дня розробили хмару AWS так, щоб вона була безпечною та суверенною. Ми як і раніше прагнемо надати нашим клієнтам більше контролю та вибору, щоб вони могли використовувати всю потужність AWS, задовольняючи свої унікальні потреби цифрового суверенітету.

Оскільки організації розробляють і впроваджують генеративний штучний інтелект, вони хочуть переконатися, що їхні дані та програми захищені протягом усього життєвого циклу штучного інтелекту, включаючи підготовку даних, навчання та висновки. Щоб забезпечити конфіденційність і цілісність даних клієнтів, усі наші екземпляри Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) на основі Nitro, які запускають прискорювачі машинного навчання, такі як AWS Inferentia та AWS Trainium, і графічні процесори (GPU), такі як P4, P5 , G5 і G6 підтримуються провідними в галузі можливостями безпеки системи AWS Nitro. Відповідно до дизайну, в AWS немає механізму доступу до екземплярів Nitro EC2, які клієнти використовують для виконання своїх робочих навантажень. NCC Group, незалежна фірма з кібербезпеки, підтвердила дизайн системи Nitro.

Ми використовуємо безпечний підхід до генеративного штучного інтелекту та робимо для наших клієнтів практичним захистити робочі навантаження генеративного штучного інтелекту в стеку генеративного штучного інтелекту, щоб вони могли зосередитися на створенні та масштабуванні. Усі служби AWS, включно з генеративними службами штучного інтелекту, підтримують шифрування, і ми продовжуємо впроваджувати інновації та інвестувати в елементи керування та функції шифрування, які дозволяють нашим клієнтам шифрувати все скрізь.

Наприклад, Amazon Bedrock використовує шифрування для захисту даних під час передавання та зберігання, і дані залишаються в регіоні AWS, де використовується Amazon Bedrock. Дані клієнтів, як-от підказки, завершення, користувацькі моделі та дані, які використовуються для точного налаштування чи тривалого попереднього навчання, не використовуються для вдосконалення сервісу Amazon Bedrock і ніколи не передаються стороннім постачальникам моделей. Коли клієнти точно налаштовують модель в Amazon Bedrock, дані ніколи не потрапляють у загальнодоступний Інтернет, ніколи не залишають мережу AWS, безпечно передаються через віртуальну приватну хмару клієнта (VPN) і шифруються під час передавання та зберігання.

SageMaker захищає артефакти моделі ML та інші системні артефакти, шифруючи дані під час передавання та зберігання. Amazon Bedrock і SageMaker інтегруються з AWS Key Management Service (AWS KMS), щоб клієнти могли безпечно керувати криптографічними ключами. AWS KMS розроблено таким чином, що ніхто, навіть співробітники AWS, не можуть отримати ключі відкритого тексту зі служби.

Розвиваємося відповідально

Відповідальна розробка та використання ШІ є пріоритетом для AWS. Ми вважаємо, що штучний інтелект має використовувати орієнтований на людей підхід, який робить штучний інтелект безпечним, справедливим, захищеним і надійним. Ми прагнемо підтримувати клієнтів відповідальним штучним інтелектом і допомагати їм створювати більш справедливі та прозорі додатки штучного інтелекту, щоб зміцнювати довіру, відповідати нормативним вимогам і використовувати штучний інтелект на благо свого бізнесу та зацікавлених сторін. AWS є першим великим постачальником хмарних послуг, який оголосив про сертифікацію ISO/IEC 42001 для послуг ШІ, що охоплює Amazon Bedrock, Amazon Q Business, Amazon Texttract і Amazon Transcribe. ISO/IEC 42001 — це міжнародний стандарт системи менеджменту, який визначає вимоги та засоби контролю для організацій для сприяння відповідальному розвитку та використанню систем ШІ.

Ми переводимо відповідальний штучний інтелект із теорії на практику, надаючи необхідні інструменти, вказівки та ресурси, зокрема Amazon Bedrock Guardrails, щоб допомогти впровадити засоби захисту, адаптовані до додатків штучного інтелекту, створюваних клієнтами, і узгоджені з їх політикою щодо відповідального штучного інтелекту, або Model Evaluation на Amazon Bedrock для оцінки, порівняйте та виберіть найкращі FM для конкретних випадків використання на основі спеціальних показників, таких як точність, надійність і токсичність. Крім того, Amazon SageMaker Model Monitor автоматично виявляє та сповіщає клієнтів про неточні прогнози від розгорнутих моделей. Ми продовжуємо публікувати картки послуг штучного інтелекту, щоб підвищити прозорість, надаючи єдине місце для пошуку інформації про передбачувані варіанти використання та обмеження, відповідальний вибір дизайну штучного інтелекту та найкращі методи оптимізації продуктивності для наших сервісів і моделей штучного інтелекту.

Розвиток стійкості

Стійкість відіграє ключову роль у розробці будь-якого робочого навантаження, і робочі навантаження AI/ML нічим не відрізняються. Клієнти повинні знати, що їхні робочі навантаження в хмарі продовжуватимуть працювати в умовах стихійних лих, збоїв у мережі або збоїв через геополітичні кризи. AWS забезпечує найвищу доступність мережі серед усіх хмарних постачальників і є єдиним хмарним постачальником, який пропонує три або більше зон доступності (AZ) у всіх регіонах, забезпечуючи більше резервування. Розуміння та визначення пріоритетів стійкості має вирішальне значення для генеративних робочих навантажень ШІ, щоб відповідати вимогам організаційної доступності та безперервності бізнесу. Ми опублікували вказівки щодо розробки генеративних робочих навантажень ШІ для стійкості. Щоб забезпечити більшу пропускну здатність і підвищену стійкість у періоди пікового навантаження в Amazon Bedrock, клієнти можуть використовувати міжрегіональний висновок для розподілу трафіку між кількома регіонами. Для клієнтів із особливими вимогами щодо суверенітету даних Європейського Союзу ми запускаємо AWS European Sovereign Cloud у 2025 році, щоб запропонувати додатковий рівень контролю та стійкості.

Підтримка вибору та гнучкості

Важливо, щоб клієнти мали доступ до різноманітних технологій ШІ, маючи при цьому свободу вибору правильних рішень для задоволення своїх потреб. AWS надає більше різноманітності, вибору та гнучкості, щоб клієнти могли вибрати рішення штучного інтелекту, яке найкраще відповідає їхнім конкретним вимогам, незалежно від того, чи використовуються моделі з відкритим кодом, власні рішення чи власні моделі штучного інтелекту. Наприклад, ми розуміємо важливість штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом у сприянні прозорості, співпраці та швидких інновацій. Моделі з відкритим вихідним кодом дозволяють ретельно досліджувати вразливості, покращувати безпеку та підтримувати дослідження безпеки ШІ. Amazon SageMaker JumpStart надає попередньо підготовлені моделі з відкритим вихідним кодом для широкого діапазону типових випадків використання. Щоб надати практикам і розробникам вказівки та інструменти, необхідні для створення безпечних за проектом систем ШІ, ми є членом-засновником ініціативи з відкритим кодом Coalition for Secure AI (CoSAI).

Крім того, наше прагнення до портативності та сумісності допомагає клієнтам легко переміщатися між середовищами. Для клієнтів, які змінюють ІТ-провайдера, ми вжили конкретних заходів для зниження витрат, і AWS активно бере участь у зусиль, щоб полегшити перемикання між хмарними провайдерами, зокрема завдяки нашій підтримці Cloud Switching Framework постачальників послуг хмарної інфраструктури в Європі (CISPE), яка викладає вказівки, щоб допомогти постачальникам і клієнтам у процесі переходу. Це дає організаціям можливість адаптувати свої хмарні стратегії та стратегії штучного інтелекту відповідно до їхніх потреб.

Ми як і раніше прагнемо надавати клієнтам вибір різноманітних технологій штучного інтелекту, а також безпечні та сумісні способи створення їхніх додатків штучного інтелекту протягом життєвого циклу розробки. Завдяки такому підходу клієнти можуть підвищити безпеку, відповідність і стійкість своїх систем.

Якщо у вас є відгуки про цю публікацію, залишайте коментарі в Коментарі розділ нижче. Якщо у вас є запитання щодо цієї публікації, зверніться до служби підтримки AWS.