З: Які ринкові можливості призвели до створення Allie AI?
Відповідь: Майже 20% інвестицій виробничого сектору втрачаються за рахунок відходів продукції, мінливості процесів та незапланованого простою. Незважаючи на те, що представляє майже 30% світового ВВП, виробництво повільно приймає ШІ через його фрагментарну, спадкову природу. Ми заснували Аллі для вирішення цієї проблеми, вставляючи інтелект у виробничий підлогу, що дозволило досвідченим інженерам переходити від повторюваних ручних завдань до прийняття рішень, орієнтованих на рішення, орієнтоване на вдосконалення процесів.
З: Чим Alie AI відрізняється від інших рішень для моніторингу та оптимізації рослин?
Відповідь: Наш підхід надає пріоритет для вирішення неефективності процесу, а не обмежує фокус на здоров'я машини. У таких галузях, як продукти харчування та напої, фармацевтичні препарати або хімічні речовини, помилка температури або змішування може призвести до викиду цілих партіїв, навіть коли машини працюють правильно. Існуючі інструменти мають тенденцію до ізоляції машин; Ми взаємозв’язаємо цілі виробничі лінії, що дозволяє нашим моделям вчитися на повних робочих процесах, що дозволяє нам вирішити неефективність, спричинену відсутністю спілкування між неоднорідними системами та обладнанням, чимось традиційними платформами моніторингу не вдається вирішити.
Питання: Які основні потреби, до яких виробничих компаній звернулися до вас і які результати після вашої інтеграції?
Відповідь: Клієнти, як правило, підходять до нас з двома нагальними проблемами. Перший – це усунення неефективності, керованої ручним контролем процесів, що призводить до високих показників відторгнення продукції та непослідовної якості. Другий – це збереження критичних інституційних знань, оскільки ветеранські інженери виходять на пенсію. Наші системи захоплюють та працюють ці знання, щоб вони були доступними та корисними для будь -якого інженера, незалежно від досвіду. Помірно, наші інтеграції підвищують продуктивність праці від 5% до 30% в одиницях на годину, забезпечуючи швидку та відчутну віддачу від інвестицій.
Питання: Як ваші системи допомагають компаніям посилити свої зусилля щодо сталого розвитку?
Відповідь: Ми генеруємо вимірювані підвищення стійкості у двох областях: зменшення відходів та енергоефективність. Наприклад, у виробництві продуктів харчування, невідповідності процесу можуть призвести до щодня викинуті продукти, що наші системи безпосередньо запобігають, забезпечуючи прихильність параметрів. Одночасно, оптимізуючи теплові, електричні та механічні процеси, ми зменшуємо споживання енергії, води та газу. Ці подвійні наслідки – економія витрат та зменшення екологічних слідів – є центральними для нашої цінності, і саме тому фонд кліматичних технологій став нашим найбільшим інвестором.
Питання: Яка стратегічна цінність приносить фабрику Allie в реальному часі до столу, посилюючи прийняття рішень у реальному часі на виробничому поверсі?
Відповідь: Здатність у режимі реального часу перетворює виробництво з реактивної до активної. Багато клієнтів покладаються на дані, які мають 24 години, корисні для аналізу, але марні для втручання. Наша система дозволяє миттєві дії, запобігаючи дорогим відхиленням, перш ніж вони посилюються. Наприклад, якщо температура змішування перевищує прийнятні пороги, система може запустити сповіщення або коригування до витрачення повної партії. Поєднуючи потокові дані в режимі реального часу з діючими сповіщеннями про контекст, ми дозволяємо клієнтам вбудувати чуйність безпосередньо в операції.
Питання: Який рівень налаштування дозволяє FactoryGpt і як він адаптується до різних оперативних логіки, яку можуть мати продукти, напої або будівельні матеріали?
Відповідь: FactoryGPT-це багатоагентна система, де кожен агент виступає як експерт, що стосується домену: один навчається в посібниках з машин, інший на змінних процесів, а інший-на виробничі обмеження. Ці агенти співпрацюють, щоб виконувати рекомендації, що знаходяться в контексті, пристосовані до унікальних робочих процесів кожного заводу. Незалежно від того, чи оптимізація планування, мінімізація переходу чи проблеми з усуненням несправностей, кожен відділ отримує цифровий експерт, побудований виключно на своїх власних даних та інфраструктурі, що дозволяє гіпер-персоналізованій, високоточній підтримці AI в різних функціях.
З: Як працює архітектура Allie Secure Edge Gateway та які переваги пропонують інші рішення про промислове підключення на ринку?
Відповідь: Allie Secure Edge Gateway служить універсальним перекладачем для промислових систем. Він інтегрує нативну підтримку протоколів, таких як Lora, OPC UA, Profinet та Profibus, що дозволяє спілкуватися через багатоповерхові машини. Це виключає типовий бар'єр несумісних контролерів через виробничі лінії. Крім перекладу, шлюз також структурує та очищає дані в режимі реального часу, забезпечуючи якість даних та сумісність, які є основними передумовами будь -якого успішного розгортання AI на фабриці.
Питання: У довгостроковій перспективі, які вигоди будуть принести генеративне ШІ в мексиканську виробничу промисловість?
Відповідь: Генеративні ШІ будуть ключовими для виготовлення ланцюгів постачання динамічним та стійким. Covid-19 виявив крихкість глобальної логістики, показуючи, як геополітичні та оперативні потрясіння можуть викликати системні розбиття. AI забезпечує негайне перенесення, прогнозування та перенесення потоків пропозиції, можливості, що зменшують фінансову експозицію та стабілізують доставку кінцевим споживачам. Ця пристосованість є ключовою для макроекономічної стійкості у майбутніх кризах.
Одночасно оперативна ефективність, орієнтована на AI, підвищить конкурентний тиск, що призведе до кращої якості продукції за нижчими цінами. Оскільки виробники розблокують безпрецедентне управління процесами, вони запропонують більш швидкі цикли, менше дефектів та вищу пропускну здатність. Результат буде більш доступним, якісним товарами для споживачів та підвищеною конкурентоспроможністю для галузі в цілому.
Питання: Яку роль є прогнозними моделями, що грають в еволюції традиційних систем виконання виробництва (MES)?
Відповідь: Прогнозні моделі переробляють МЕ з пасивних сховищ даних в активні двигуни рішень. Ми використовуємо класичне машинне навчання для прогнозування подій на основі історичних даних, але наша нинішня увага – це підкріплення. Ці моделі адаптуються, навчаючись з результатів, коригуючи складні змінні процесу в режимі реального часу для оптимізації продуктивності з самого початку. Наприклад, вони можуть усунути дефекти, спричинені піноутворенням у лініях напоїв, одночасно налаштовуючи десятки входів. Це переміщує нас за межі прогнозування на безперервну, автономну оптимізацію процесів.
Питання: Який вплив матиме гіперконнелективність рослин через промисловий IoT на переосмислення експлуатаційної ефективності?
Відповідь: Промисловий IoT забезпечує конвергенцію раніше SULED систем у єдиний розвідувальний шар. Гіперконнітовані рослини можуть контекстуалізувати входи через лінії, що дозволяє узгодити коригування та цілісну оптимізацію. Це основа автономного виробництва, де вся виробнича система стає самокорегуючою, як і автономні транспортні засоби. Результатом є ступінь зміни продуктивності, забезпечення якості та чуйності у всіх операціях.
З: Де люди вписуються в цей контекст автоматизованого виробництва?
Відповідь: Автоматизація – це не про усунення робочих місць, а про переосмислення їх. Нам потрібні інженери даних для стандартизації вхідних даних, інженерів ML для створення адаптивних моделей та спеціалістів з мехатроніки, щоб вбудувати ці моделі у фізичні системи. Ці ролі, що розвиваються, привабливіші для молодих поколінь, ніж традиційні, повторювані завдання. Ми вже навчаємо операторів для взаємодії з такими інструментами AI, як FactoryGPT, надаючи їм можливості приймати рішення, керовані даними. Людський капітал залишається центральним; Що змінить набір навичок, необхідний для процвітання у виробничому середовищі AI-осуджених.
Питання: Які ваші комерційні чи технічні плани розширення в Мексиці та Латинській Америці на кінець 2025 та на початку 2026 року?
Відповідь: Аллі була заснована в Мексиці, і країна продовжує залишатися стратегічним якорем для нас. Ми співпрацюємо з великими промисловими групами, такими як Heineken, Bachoco та Jumex. За останній рік ми розширилися на Бразилію, Чилі та Перу, працюючи з такими лідерами, як Алікорп та Агроупер. Наша модель розширення фокусується на ринках, де ми можемо швидко розгорнути та забезпечити вимірний вплив. Паралельно ми розпочали операції в Сполучених Штатах, насамперед завдяки існуючим клієнтам з транскордонними операціями, і готуємось відкрити офіси в Італії та Іспанії. Це знаменує нашу еволюцію від регіональної до глобальної технологічної компанії, підтримуючи послідовну стратегію: формують глибокі партнерські стосунки з промисловими лідерами та підтримують їх цифрову трансформацію з точністю та масштабом.
З: Як ви готуєте свою платформу до масштабування в цих нових середовищах?
Відповідь: Ми готуємось, використовуючи ту саму архітектуру AI, яку ми пропонуємо нашим клієнтам. Внутрішньо ми впровадили багатоагентні системи в наших операціях, автоматизуючи робочі процеси, такі як надання облікових записів, кваліфікація свинцю та технічна підтримка. Кожна функціональна команда зараз підтримується спеціалізованими агентами AI, які примножують виробництво без збільшення кількості. Наприклад, наші маркетингові операції, які колись вимагали 10 людей, зараз ефективно функціонують з єдиним стратегом, який підтримують агенти, які навчаються на просвітництві, профілювання та виконання кампанії, що дозволяє нам розширюватися в усьому світі спритністю та послідовністю. Ми розширюємо можливості кожного члена команди оперативним важелем ШІ діяти швидше, розумніше та в більш масштабах.