制造商从 AI 中获取价值的三种方式

　　人工智能（AI）和工业数据的融合正在为无与伦比的效率和创新水平奠定基础。但是，了解哪些应用可以提供最大的短期价值是成功的关键。

　　如果您正在改进公司的数据，并研究 AI 如何对您的工厂运营产生快速的积极影响，那么可以考虑从以下三个关键应用着手。

　　1. 使用小型语言模型的数字孪生

　　数字孪生（物理资产或流程的虚拟副本）从 AI 中获益匪浅。虽然庞大、复杂的语言模型经常在AI的讨论中抢尽风头，但小型语言模型正在成为工业领域的游戏规则改变者。这些紧凑的模型是为特定任务量身定制的，旨在在许多工业设置典型的受限计算环境中高效运行。

　　通过在特定行业的数据集上进行训练，这些小型语言模型能够熟练地理解技术术语并预测特定领域内的结果，从而成为实时决策支持和情景规划的有利工具。

人工智能和工业数据的融合正在为无与伦比的效率和创新水平奠定基础。

但是，了解哪些应用可以提供最大的短期价值是成功的关键。图片来源：Litmus

　　2. 时间序列预测

　　基于AI的时间序列预测是工业运营分析的一种变革性方法。时间序列数据是按时间间隔收集或记录的一系列数据点，是工业预测分析的基础。这些数据的范围可以从每小时的温度读数到每毫秒记录的机器振动。人工智能可以利用这些数据，并根据历史模式预测未来事件。

　　尽管有这些可喜的好处，但实施基于AI的时间序列预测并非没有挑战。高质量、一致的时间序列数据收集是有效预测分析的先决条件。此外，开发准确捕捉工业运营细微差别的模型需要大量的领域专业知识。

　　边缘计算是制造商在这一领域改进数据的催化剂。通过边缘智能设备，数据处理直接在产生数据的设备上进行。

　　3. 利用无代码文本和语音功能生成工作流程

　　新业务工作流程的实例化通常需要中间的 IT 专业人员将业务需求转化为技术规格。然而，随着直观的自然语言处理（NLP）驱动界面的出现，在创意生成和实施之间架起了一座直接的桥梁。这不仅加快了部署新工作流程的速度，还鼓励了企业各个层面的创新和实验文化。

　　随着自然语言处理技术的不断进步，这些无代码、基于文本和语音的系统的潜力将进一步增长。我们很可能会看到更复杂、更具有情境感知能力的系统，它们可以解释复杂的命令并采取行动，使新工作流程和过程的实施更加顺畅和直观。

　　统一的工业数据运营方法

　　这一现实凸显了为什么将AI引入制造车间需要转变思维方式和基础设施。通过投资于数据简化和运营可扩展性等支柱，AI在制造业中的采用不仅是未来的可能性，而且是当前的现实。我们的使命是为工业组织提供有效利用 AI 所需的结构化数据，确保他们的 AI 之旅尽可能无缝且具有影响力。

　　努力实现统一的工业数据运营方法不仅仅是一项战略举措，也是在新AI时代为制造企业提供高质量数据打下良好基础。通过投资于促进这一转变的数据基础设施和实践，有助于制造企业为人工智能与人类无缝协作的未来做好准备。

图说工控