人工智能(AI)和工業(yè)數(shù)據(jù)的融合正在為無與倫比的效率和創(chuàng)新水平奠定基礎(chǔ)。但是，了解哪些應(yīng)用可以提供最大的短期價值是成功的關(guān)鍵。

　　在圍繞AI能力的所有"炒作"中，承認(rèn)一個核心事實至關(guān)重要：并非所有 AI 都是平等的。AI系統(tǒng)的功能和效率在很大程度上取決于所提供的數(shù)據(jù)質(zhì)量。如果沒有高質(zhì)量、結(jié)構(gòu)良好的數(shù)據(jù)，AI在工業(yè)環(huán)境中的價值就無法充分實現(xiàn)。

　　如果您正在改進公司的數(shù)據(jù)，并研究 AI 如何對您的工廠運營產(chǎn)生快速的積極影響，那么可以考慮從以下三個關(guān)鍵應(yīng)用著手。

　　1. 使用小型語言模型的數(shù)字孿生

　　數(shù)字孿生(物理資產(chǎn)或流程的虛擬副本)從 AI 中獲益匪淺。雖然龐大、復(fù)雜的語言模型經(jīng)常在AI的討論中搶盡風(fēng)頭，但小型語言模型正在成為工業(yè)領(lǐng)域的游戲規(guī)則改變者。這些緊湊的模型是為特定任務(wù)量身定制的，旨在在許多工業(yè)設(shè)置典型的受限計算環(huán)境中高效運行。

　　在數(shù)字孿生中應(yīng)用這些更小、更集中的語言模型可以提供對機器健康狀況的細(xì)致洞察，預(yù)測運營問題并優(yōu)化流程，而無需像大型模型那樣開銷巨大。

　　通過在特定行業(yè)的數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練，這些小型語言模型能夠熟練地理解技術(shù)術(shù)語并預(yù)測特定領(lǐng)域內(nèi)的結(jié)果，從而成為實時決策支持和情景規(guī)劃的有利工具。

　　2. 時間序列預(yù)測

　　基于AI的時間序列預(yù)測是工業(yè)運營分析的一種變革性方法。時間序列數(shù)據(jù)是按時間間隔收集或記錄的一系列數(shù)據(jù)點，是工業(yè)預(yù)測分析的基礎(chǔ)。這些數(shù)據(jù)的范圍可以從每小時的溫度讀數(shù)到每毫秒記錄的機器振動。人工智能可以利用這些數(shù)據(jù)，并根據(jù)歷史模式預(yù)測未來事件。

　　例如，溫度或振動模式可能表明即將發(fā)生設(shè)備故障，使維護團隊能夠在故障發(fā)生之前進行干預(yù)。此外，時間序列預(yù)測分析的應(yīng)用不僅限于維護。它們在運營優(yōu)化方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，幫助公司預(yù)測需求波動、調(diào)整生產(chǎn)計劃并更有效地管理供應(yīng)鏈。在能源密集型行業(yè)中，預(yù)測分析可以優(yōu)化電力使用，降低成本和環(huán)境影響。

　　盡管有這些可喜的好處，但實施基于AI的時間序列預(yù)測并非沒有挑戰(zhàn)。高質(zhì)量、一致的時間序列數(shù)據(jù)收集是有效預(yù)測分析的先決條件。此外，開發(fā)準(zhǔn)確捕捉工業(yè)運營細(xì)微差別的模型需要大量的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識。

　　邊緣計算是制造商在這一領(lǐng)域改進數(shù)據(jù)的催化劑。通過邊緣智能設(shè)備，數(shù)據(jù)處理直接在產(chǎn)生數(shù)據(jù)的設(shè)備上進行。

　　3. 利用無代碼文本和語音功能生成工作流程

　　新業(yè)務(wù)工作流程的實例化通常需要中間的 IT 專業(yè)人員將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為技術(shù)規(guī)格。然而，隨著直觀的自然語言處理(NLP)驅(qū)動界面的出現(xiàn)，在創(chuàng)意生成和實施之間架起了一座直接的橋梁。這不僅加快了部署新工作流程的速度，還鼓勵了企業(yè)各個層面的創(chuàng)新和實驗文化。

　　隨著自然語言處理技術(shù)的不斷進步，這些無代碼、基于文本和語音的系統(tǒng)的潛力將進一步增長。我們很可能會看到更復(fù)雜、更具有情境感知能力的系統(tǒng)，它們可以解釋復(fù)雜的命令并采取行動，使新工作流程和過程的實施更加順暢和直觀。

　　統(tǒng)一的工業(yè)數(shù)據(jù)運營方法

　　隨著各行各業(yè)在將 AI 集成到其運營中的細(xì)微差別中，對高質(zhì)量、治理良好的數(shù)據(jù)的重視變得越來越明顯。超越人工智能的炒作，了解其對堅實數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的依賴性，是實現(xiàn)其在工業(yè)領(lǐng)域全部潛力的第一步。邁向 AI 深入應(yīng)用的旅程涉及對數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的持續(xù)學(xué)習(xí)、適應(yīng)和投入。

　　這一現(xiàn)實凸顯了為什么將AI引入制造車間需要轉(zhuǎn)變思維方式和基礎(chǔ)設(shè)施。通過投資于數(shù)據(jù)簡化和運營可擴展性等支柱，AI在制造業(yè)中的采用不僅是未來的可能性，而且是當(dāng)前的現(xiàn)實。我們的使命是為工業(yè)組織提供有效利用 AI 所需的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，確保他們的 AI 之旅盡可能無縫且具有影響力。

　　努力實現(xiàn)統(tǒng)一的工業(yè)數(shù)據(jù)運營方法不僅僅是一項戰(zhàn)略舉措，也是在新AI時代為制造企業(yè)提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)打下良好基礎(chǔ)。通過投資于促進這一轉(zhuǎn)變的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和實踐，有助于制造企業(yè)為人工智能與人類無縫協(xié)作的未來做好準(zhǔn)備。