Nová aplikace Siemens Teamcenter v rámci Microsoft Teams využívá umělou inteligenci (AI) a údajně zvyšuje produktivitu a inovace v rámci celého životního cyklu výrobku. Asistent podporovaný službou Azure OpenAI Service může rozšířit tvorbu, optimalizaci a ladění kódu v softwaru pro automatizaci výroby. Společnosti Siemens a Microsoft využívají generativní umělou inteligenci při podpoře inovací a zvyšování efektivity průmyslových podniků od návrhu přes projektování a výrobu až po provoz finálních produktů. Díky nové aplikaci Teamcenter pro Microsoft Teams, která by měla být uvedena koncem roku 2023, budou moci konstruktéři a další zaměstnanci a jejich týmy rychleji reagovat na zpětnou vazbu a řešit problémy společně. Servisní technici nebo operátoři výroby tak budou moci například pomocí mobilních přístrojů dokumentovat a hlásit problémy související s návrhem výrobku nebo kvalitou formou přirozené řeči. Se službou Azure OpenAI Service dokáže aplikace tato neformální řečová data analyzovat, automaticky vytvořit souhrnnou zprávu a nasměrovat ji v rámci aplikace Teamcenter na příslušného specialistu návrhu, konstrukce nebo výroby. Pracovníci mohou zaznamenávat své postřehy v preferovaném jazyce, který následně Microsoft Azure AI přeloží do oficiálního jazyka firmy. Microsoft Teams slibuje uživatelsky přívětivé funkce, jako například push notifikace zjednodušující schvalování pracovních postupů, zkracující dobu potřebnou k vyžádání změn návrhu a urychlující inovační cykly. Siemens a Microsoft rovněž plánují vývojářům softwaru a projektantům automatizace nabídnout možnosti, jak urychlit generování kódu pro programovatelné automaty (PLC), tj. průmyslové počítače, které řídí většinu strojů v továrnách po celém světě. Jde o koncept, který ukazuje, jak mohou OpenAI ChatGPT a další služby Azure AI rozšířit řešení Siemens pro projektování průmyslové automatizace. Inženýrským týmům nabídnou možnosti, jak výrazně zkrátit čas a snížit pravděpodobnost chyb vygenerováním kódu PLC pomocí vstupů v přirozeném jazyce, což například týmům údržby umožní rychlejší identifikaci chyb a tvorbu postupných řešení. Včasné zjištění závad ve výrobě je zcela klíčové, aby se zamezilo nákladným a časově náročným změnám ve výrobě. Průmyslová umělá inteligence, jako je například počítačové vidění, umožňuje týmům řízení kvality škálovat kontrolu kvality, snadněji identifikovat odchylky a ještě rychleji provádět úpravy v reálném čase. Microsoft Azure Machine Learning a Siemens Industrial Edge ukazují, jak lze analyzovat snímky pořízené kamerami a videozáznamy na základě strojového učení a využívat je k tvorbě, zavádění, řízení a monitorování modelů AI vidění v provozu. /lh/
