PepsiCo Cheetos konsistentsiyasini yaxshilaydigan aqlli monitoring tizimini yaratish uchun AIdan foydalanadi

O'qimagan ko'zga (va og'izga) Cheetos snack - Cheetos snack. Ammo yengil gazakni sevuvchilar ham muhandislarning har bir ısırığın eng yaxshi tanqisligi, yengilligi va shakliga ega bo'lishini ta'minlash uchun qancha vaqt ketishini tushunmasliklari mumkin.

Frito-Lay bo'limi Cheetos va Tostitos va Doritos kabi boshqa sevimli brendlarni ishlab chiqaradigan PepsiCo, chiqindilarni kamaytirish bilan birga Cheetos-ni tegishli atributlar bilan doimiy ravishda ishlab chiqarishning yanada samarali usulini xohladi.

Ushbu maqsadga erishish uchun PepsiCo Microsoft Project Bonsai tomonidan ishlab chiqarilgan, uning ekstruderlarini, Cheetos ishlab chiqaradigan uskunalarni kuzatib boradigan va sozlaydigan AI echimini ishlab chiqdi.

Murakkab ekstruder ideal sinov ishi edi: bir nechta kirish va texnik xususiyatlar, shu jumladan jo'xori unining suvga nisbati va chiqib ketish vositasining tezligi, o'zaro ta'sirlashib, ideal Cheetos Snack xususiyatlarini yaratdi.

Bonsai loyihasi echimi endi tajriba zavodida o'zini isbotladi, bu erda texnologiya ekstruderni mahsulot sifati va izchilligini ta'minlash uchun mustaqil ravishda sozlashda yaxshi ishlaydi.

Shon Eyxenlaub, PepsiCo kompaniyasining katta bosh muhandisi:

"Bu jarayonni boshqarish uchun kelajak."

"Biz mahsulotlarimizning barqarorligini oshirish uchun AI asosida avtomatlashtirishdan foydalanmoqdamiz."

PepsiCo Cheetos atributlarini doimiy ravishda kuzatib boradigan kompyuterni ko'rish tizimini yaratdi.

Zichlik va uzunlik kabi fazilatlar haqidagi ma'lumotlar Project Bonsai eritmasiga yuboriladi, bu mahsulotni spetsifikatsiyaga moslashtirish uchun o'zgarishlar kiritadi.

Ushbu yondashuv nomuvofiqliklarni tuzatish uchun vaqtni qisqartiradi va operatorlarga yo'nalishni inson tajribasini talab qiladigan qismlarga qaratishga imkon beradi.

Kevin Lin, PepsiCo kompaniyasining bosh muhandisi:

"Bonsai loyihasi bizga texnologiyani eng yaxshi qiladigan narsalar uchun va bizning xodimlarimiz eng yaxshi narsalar uchun ishlatishga imkon beradi."

"Ikkalasi bir-birini to'ldiradi va hozirgacha biz ajoyib natijalarni ko'rdik."

PepsiCo eritmani ishlab chiqarish zavodida ishlatishga tayyorlanmoqda va eritmani boshqa mahsulotlar bilan, shu jumladan tortilla chip ishlab chiqarish jarayoni bilan qanday ishlatishni o'rganmoqda.

Denis Lefebvre, PepsiCo Global Foods Ar-ge kompaniyasining katta vitse-prezidenti:

"Innovatsiyalar PepsiCo-dagi yutuqlarimizning asosiy tarkibiy qismidir va biz har kuni iste'molchilarga tabassumlarni etkazishni davom ettirishimiz uchun zarur bo'lgan har qanday yangi mahsulotlar, texnologiyalarni rivojlantirish va hatto yangi ish uslublarini etkazib berishda yordam beradi."

"Cheetos, bizning eng sevimli milliard dollarlik brendlarimizdan biri 22 mamlakatda ishlab chiqarilgan va 50 dan ortiq ta'mga ega".

"Bonsai Project texnologiyasi har bir Cheetos Snack-ning mukammalligini ta'minlashga yordam beradi va biz uning imkoniyatlaridan xursandmiz. Bu faqat boshlanish ».

Zavod maydonida innovatsiyalar

Maxsus bo'lmagan mahsulotni sotish mumkin emas, bu sarflanadigan resurslar, vaqt va pullarga olib keladi. Kattaroq izchillik PepsiCo-ga yuqori sifatli mahsulotlarni saqlashda va unumdorlikni oshirishda yordam beradi.

Kompaniyaning raqamli transformatsiyasi bo'yicha harakatlar doirasida, PepsiCo bir necha yil oldin sun'iy intellektning keyingi avlodini o'z faoliyatida qanday qo'llashni o'rganishni boshladi.

Bonsai loyihasi kompaniya mutaxassislariga AI agentini murakkab sharoitda muvaffaqiyatli ishlashga o'rgatish huquqini berdi.

Dilan Dias, loyihada PepsiCo va Microsoft bilan hamkorlik qilgan Neal Analytics bosh direktori:

"Microsoft Project Bonsai avtonom tizimni loyihalash va amalga oshirishda kuchli yondashuvni taklif etadi."

"Loyiha zavod maydonida innovatsiya yaratish uchun texnologiya, amaliy modellashtirish ko'nikmalari va mavzular bo'yicha tajribani birlashtirdi."

Algoritmni zavodda jonli ravishda o'qitish shunchaki amalga oshirilmadi - PepsiCo xavfsizlik yoki ishlab chiqarish jadvaliga ziyon etkazadigan sun'iy intellekt echimini xavf ostiga qo'yishi mumkin emas. Bonsai loyihasi echimini dastlab ekstruder liniyasini simulyatsiya qilish uchun puxta ishlab chiqilgan muhitda o'rganishning bir sababi shu.

Ishlab chiquvchilar operatorlar bilan ishchilarning real hayotda ko'rgan sharoitlari va reaktsiyalarini tiklash uchun ishladilar. Simulyator haqiqiy chiziqqa qanchalik yaqin bo'lsa, eritma zavodda ishlashidan oldin jamoaga kamroq tuzatishlar kiritish kerak bo'ladi.

Jeyson Stemmler, PepsiCo pilot loyihasida ishlagan Neal Analytics kompaniyasining texnik menejeri:

"Mavzular bo'yicha mutaxassislar bu jarayon aslida zavodda qanday ishlashini ko'rib chiqadilar."

"Ular bizga buni har qadamda tushunishga yordam beradi, shunda ekstruziya chizig'ini iloji boricha ko'proq takrorlash uchun simulyator qurishimiz mumkin."

Teskari aloqa o'rganishni kuchaytiradi

AI yechimiga odatiy mashina o'qitish singari, faqat sinov va xatolar orqali nima qilish kerakligini va nima qilmaslik kerakligini bilib olishning o'rniga, mustahkamlashni o'rganish ijobiy va salbiy fikrlarni hosil qiladi. Ikkala yondashuv o'rtasidagi farqni velosiped haydashni o'rganish bilan taqqoslash mumkin.

Agar siz o'zingizning xohishingiz bilan qolsangiz, ehtimol qanday qilib muvozanatni saqlash, pedalni boshqarish va boshqarish. Ammo kimdir sizning qilayotgan ishingizni qo'llab-quvvatlab, xatolaringizni ko'rsatadigan bo'lsa, siz tezroq o'rganasiz va tizzalari terisiz.

Jeyson Stemmler:

"Platforma biz maqsad qilgan Cheetos fazilatlariga yetganda, u eng yaxshi mukofotni oladi."

"Shunday qilib, kuchaytirishni o'rganish algoritmi simulyatsiya paytida nima qilish kerakligini va nima qilmaslik kerakligini bilib oladi."

Kuchaytirishni o'rganish degani, echim oxir-oqibat simulyatorda uchramagan sharoitda ham tavsiyalar berishi mumkin.

Jeyson Stemmler:

"Ushbu echim" bir narsaga tuzatish kiritish va ko'plab tuzatishlar orasidagi o'zaro ta'sir quyi oqimga ta'sir qilishi mumkinligini "tushunadi.

"Ushbu murakkab aloqalarni chuqur mustahkamlash orqali o'rganish osonroq kechadi, shuning uchun bu echim an'anaviy modelga qaraganda ancha mustahkam va yaxshiroq o'rganishga qodir".

Simulyatsiyadan boshlashning yana bir foydasi shundaki, yechim bir kunlik harakatni 30 soniyada simulyatsiya qilishi mumkin.

Algoritm vaqtning ma'lum bir qismida belgilangan sifat parametrlariga olib keladigan turli xil sozlamalar kombinatsiyasini o'rganadi, shuningdek, echimni ishlab chiquvchi guruh Azure bulutida bir vaqtning o'zida bir nechta simulyatsiyalarni bajarib, jarayonni yanada tezlashtirdi.

Mutaxassislarning ko'rsatmalariga asosan ishlab chiquvchilar xavfsizlik uchun zarur bo'lgan qoidalarni dasturlashtirdilar. Masalan, eritma vintning makkajo'xori po'stini pog'onadan itarish tezligi kabi boshqaruvlarni bosqichma-bosqich rostlaydi, chunki stavkaning keskin o'zgarishi mashinaga zarar etkazishi mumkin.

Jamoa, shuningdek, sozlamalar kombinatsiyasi mashinani siqib qo'yishi mumkin bo'lsa, echim taklif bo'yicha harakat qilishiga to'sqinlik qiladigan kod yozdi.

Ushbu xavfsizlik nazorati operatorlarning bunday echimni loyihalashtirishda muhim ahamiyatga ega bo'lgan yana bir sababdir.

Avtonom tizim echimi ko'plab o'quv materiallarini o'zlashtirganidan va simulyatsiya jarayonida yaxshi natijalarga erishgandan so'ng, sinov zavodida qanday ishlashini ko'rish vaqti keldi.

Amaldagi AI

Ideal Cheetos snack qilish uchun, echimga ideal bo'lmagan narsalarning misollari kerak edi - va bu holatlarda nima qilish kerakligini bilishi kerak edi.

Ekstruder liniyasi o'ziga xosdir va avtonom tizim echimini ishlab chiqish va sinovdan o'tkazish uchun juda mos keladi. Operatorlar uni qo'lda ishlaydilar, bu esa dasturchilarga boshqa dasturiy ta'minot o'rniga, noldan echimini yaratish imkoniyatini berdi.

AI yechimi tavsiya rejimiga va yopiq tsikli boshqarish rejimiga ega. Ikkala rejimda ham kompyuterni ko'rish tizimi Cheetos sifatini doimiy ravishda o'lchab turadi.

Tavsiya qilish rejimida, agar sun'iy intellekt operatorga ogohlantiradi, agar mahsulot spetsifikatsiyadan chiqib ketsa, asboblar panelida ideal bo'lmagan atributlarni va uni tuzatish bo'yicha tavsiyalarni namoyish etadi. Istalgan yoki barcha tavsiya etilgan o'zgartirishlarni amalga oshirish uchun operator tugmachani bosishi mumkin.

Boshqarish rejimida yagona farq shundaki, sun'iy intellektning echimi tavsiya bosqichini o'tkazib yuboradi va ekstruder liniyasining xususiyatlarini mustaqil ravishda o'rnatadi.

Kompaniya ushbu aqlli boshqaruv tizimini boshqarish mahsulotni qabul qilinadigan atributlarga tezroq qaytarishini kutmoqda.

Amaldagi ekstruder liniyasida operatorlar mahsulot atributlarini belgilangan vaqt oralig'ida qo'lda o'lchaydilar. Agar Cheetos texnik xususiyatlaridan tashqarida bo'lsa, operator mahsulotni maqbul sifatga qaytarish uchun ko'rsatmalarga yoki tajribaga asoslangan holda tuzatishlar kiritadi.

Muammo: Kamdan-kam tanlov, bu chiziq hech kim sezmagan holda uzoq vaqt davomida o'ziga xos Cheetos ishlab chiqarishi mumkinligini anglatadi.

Bonsai Project echimi mahsulotni deyarli doimiy ravishda kuzatib boradi, datchiklar yordamida uzunlik va katta zichlik kabi xususiyatlarni nazorat qiladi, shu bilan mahsulot belgilangan diapazondan tashqariga chiqib ketishini biladi.

Shuningdek, Bonsai loyihasi kompaniyaning eng malakali operatorlaridan o'rganib chiqdi, ular echimlarni o'qitish paytida mavzu bo'yicha mutaxassislar sifatida ishladilar.

Jeyson Stemmler:

"Shunday qilib, miya eng yaxshi operatorlarning bilimlari va mahoratini qamrab olishi mumkin, so'ngra uni boshqa vositalar orqali qo'llashi mumkin."

Mustaqil sun'iy intellekt echimini ishlab chiqish

Bonsai Project platformasi bilan PepsiCo oziq-ovqat ishlab chiqarish bo'yicha tajribasini o'zgaruvchan muhitga moslashgan sun'iy intellekt echimiga aylantirmoqda.

Oxir oqibat, PepsiCo ushbu sun'iy intellekt echimining avtonom ishlashiga yo'l qo'yishni maqsad qilib qo'ygan. Kompaniyani mahsulotni kuzatib borish va ekstruder liniyasini doimiy ravishda va mustaqil ravishda sozlash imkoniyatiga ega bo'lish orqali kompaniya Cheetos sifatini doimiy ravishda saqlab turishni va ko'proq ishlab chiqarish hajmini ishlab chiqarishni kutmoqda.

Dilan Dias:

"Biz aqlli agentni takomillashtirish va oxir-oqibat butun dunyo bo'ylab fabrikalarda va boshqa sohalarda ushbu yechimni joylashtirish uchun oldinga siljish bilan Microsoft va PepsiCo bilan hamkorlik qilishimizdan juda xursandmiz."

PepsiCo sun'iy intellekt eritmasini sinash zavodidan tashqariga chiqarishga tayyorgarlik ko'rishda va boshqa foydalanish holatlarini o'rganishda davom etadi.

Shon Eyxenlaub:

"Ushbu ekstruziya liniyasi bizning printsipimizning isboti edi".

"Endi Bonsai loyihasi bitta mahsulot bilan nima qila olishini ko'rdik va biz butun kompaniya va mahsulot qatoridagi jarayonlarni takomillashtirish yo'llarini izlashga intilamiz."