AI & Machine Learning: Vad är skillnaden?
Låt oss vara ärliga – om du någon gång har suttit i ett möte och nickat instämmande när någon nämnt Artificiell Intelligens eller Machine Learning är du långt ifrån ensam. Begreppen används ofta omväxlande, vilket gör det lätt att de blandas ihop. AI & Machine Learning: Vad är skillnaden?
Dags att reda ut begreppen
Den här artikeln hjälper dig att förstå de viktigaste skillnaderna mellan AI, Machine Learning och relaterade begrepp.
För att förenkla förklaringen använder vi ett visuellt uttryck format som en lök, där varje lager tar oss närmare datadrivna lösningar för din verksamhet.
Lager 1
Artificiell Intelligens – Det övergripande lagret
Artificiell Intelligens (AI) är det som gör det möjligt för maskiner att efterlikna mänsklig intelligens som exempelvis resonemang, beslutsfattande, inlärning osv.
Exempel på AI som du kan känna igen:
- Robotar av olika slag
- Röstassistenter som Siri eller Alexa
- System som schemalägger produktion eller optimerar i realtid
Inom tillverkning fungerar AI som ett paraply under vilket intelligenta, snabba och autonoma system utvecklas.
Lager 2
Machine Learning – Hjärnan bakom intelligensen
Machine Learning (ML) är en underkategori av AI. Det handlar om att system lär sig av historiska data i stället för att programmeras. Modeller tränas på data och hittar mönster.
Om AI är visionen om att efterlikna intelligens, så är ML det vanligaste sättet att förverkliga den.
Exempel på ML i praktiken:
- Prediktivt underhåll som förutser maskinfel
- Kvalitetskontrollsystem som blir bättre på att upptäcka defekter
- Efterfrågeprognoser baserade på historiska produktionsdata
Många av de moderna, smarta verktyg som används i fabriker idag drivs av Machine Learning.
Lager 3
Neurala nätverk – Att lära som en hjärna
Neurala nätverk är en typ av maskininlärning som imiterar hur den mänskliga hjärnan fungerar. De består av flera lager med noder (”neuroner”) som bearbetar information i steg och justerar sig själva under inlärningens gång.
Bra på att:
- Känna igen komplexa mönster
- Hantera ostrukturerade data som bilder, ljud eller långa tidsserier
I tillverkning kan neurala nätverk till exempel användas för:
- Att analysera vibrationsdata från maskiner
- Upptäcka fel i ett tidigt skede som enklare modeller missar
Lager 4
Deep Learning – Det mest avancerade lagret
Deep Learning är en vidareutveckling av neurala nätverk, med många lager. Det gör att modellen kan upptäcka mycket komplexa samband och leverera mer precisa resultat och träffsäkra prognoser.
Djupinlärning används inom:
- Datorseende (t.ex. automatisk visuell övervakning med kameror)
- Röstigenkänning
- Avancerade språkmodeller (som ChatGPT)
Inom tillverkning ger djupinlärning möjlighet till:
- Automatiserad visuell kvalitetskontroll
- Förutsägelse av produktkvalitet
- Adaptiv processoptimering
Verktyg som Proficy CSense från GE Vernova gör det möjligt att utnyttja dessa metoder i stor skala – utan att du behöver skriva kod eller anställa ett datateam.
Varför är det viktigt att förstå skillnaderna?
Att veta vad som är vad hjälper dig att ställa rätt frågor:
- Behöver vi ett regelstyrt system, eller ett som lär sig av data?
- Samlar vi in rätt typ av data för att ML ska vara effektivt?
- Har vi den hårdvara som krävs för att köra djupinlärningsmodeller?
- Lär och anpassar sig systemet med hjälp av realtidsdata?
💡 Sammanfattning
- AI är den stora visionen.
- ML är vägen dit.
- Neurala nätverk och Deep Learning är verktygen som gör det möjligt.
Idag är dessa verktyg tillgängliga för alla.
Den data du redan samlar in via SCADA, Historian eller ditt MES-system? Det är bränslet.
Plattformar som Proficy CSense och Intelligence Hub hjälper dig att koppla samman den datan, använda rätt modeller – och få fram de insikter som leder till verkliga förbättringar.
Så nästa gång du hör termen AI behöver du inte bara nicka med.
Du vet vilket lager du befinner dig i – och vart din verksamhet kan ta sig härnäst.
