Microsoft i Mercedes-Benz nedavno su javili novu suradnju u kojoj se svijet automobila spaja s umjetnom inteligencijom i analitikom podataka u svrhu pružanja povratnih informacija u stvarnom vremenu. Cilj je novonastale suradnje poboljšati učinkovitost proizvodnje Mercedesovih automobila, riješiti probleme u opskrbnom lancu i dinamički rasporediti resurse kako bi se prednost pružila električnim modelima i luksuznim vozilima.
Nova podatkovna platforma MO360 je prava evolucija digitalnog proizvodnog ekosustava Mercedes-Benza. Povezat će čak 30 tvornica osobnih automobila diljem svijeta s Microsoft Cloudom. Platforma je standardizirana na Microsoft Azure te pruža fleksibilnost i moć računalstva u oblaku za pokretanje AI tehnologije na globalnoj razini, dok se bavi kibernetičkom sigurnošću i standardima usklađenosti u svim regijama, stoji u Microsoftovom priopćenju. Podatkovna platforma je već dostupna timovima u Europi, Srednjem Istoku i Africi te će biti raspoređena u SAD-u i Kini.
Virtualna replika procesa proizvodnje
- Tranzaciju na elektromobilnost činimo još bržom i učinkovitijom. Podatkovna platforma pruža nam tehnologije umjetne inteligencije koje čine našu proizvodnju učinkovitijom, naš opskrbni lanac otpornijim i također podržava održivost na višoj razini - rekao je za VentureBeat Jörg Burzer, član upravnog odbora Mercedes-Benz Group AG.
S novom platformom MO360, njemački proizvođač automobila može stvoriti virtualnu repliku ili digitalnog blizanca potpunog procesa proizvodnje vozila, kombinirajući uvide iz montaže, planiranja proizvodnje, logistike u tvornici, opskrbnog lanca i upravljanja kvalitetom. Prije nego što se pokrene proizvodnja u tvornici, virtualna simulacija i optimizacija procesa ubrzat će radnu učinkovitost i povećati uštedu energije, stoji u priopćenju.
- Ono što je drugačije jest petlja digitalne povratne informacije u stvarnom vremenu koju stvara industrijski metaverzum - rekao je Judson Althoff, Microsoftov EVP i glavni komercijalni direktor, za VentureBeat.
Većina dosadašnjih AI projekata, čak i oni vrlo uspješni, uglavnom su neka vrsta offline analitičke vježbe, objasnio je.
- Drugim riječima, uzmimo malo strojnog učenja, operirajmo skupom podataka, iskoristimo neke kognitivne usluge za proučavanje problema, zatim učimo iz toga i implementirajmo nešto novo ili drugačije na temelju onoga što smo naučili. U ovom scenariju, zapravo imate digitalnog blizanca koji podučava ljude, a zatim ljudi zauzvrat podučavaju model za kontinuirano učenje u stvarnom vremenu - zaključio je.