在過去兩年中，生成式人工智能(GenAI) 的出現(xiàn)為工業(yè)過程分析帶來了令人興奮的新可能性。這種變革性技術(shù)可以根據(jù)用戶提示生成文本、代碼和圖像等新內(nèi)容，有可能重塑過程制造商分析數(shù)據(jù)、優(yōu)化運營和做出關(guān)鍵決策的方式。

　　對生成式AI的興趣來自于過程制造商感到“數(shù)據(jù)豐富而信息貧乏”的時候，特別是隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)的擴(kuò)展增加了運營和設(shè)備數(shù)據(jù)的數(shù)量、復(fù)雜性和可訪問性。其實，如果管理得當(dāng)，這些多余的數(shù)據(jù)會產(chǎn)生巨大的機(jī)會。

　　人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)技術(shù)的同時出現(xiàn)為發(fā)現(xiàn)更有意義的見解提供了潛力。然而，對于許多組織來說，從原始數(shù)據(jù)到有意義的見解的過程仍然很漫長。

　　因此，需要一種軟件，使團(tuán)隊成員(包括工程、運營和管理人員)能夠從數(shù)據(jù)中獲得更快、更有價值的見解，并更快地采取行動以改進(jìn)生產(chǎn)和業(yè)務(wù)指標(biāo)。將生成式AI整合到高級分析軟件中可能會對過程行業(yè)產(chǎn)生影響，因為它使領(lǐng)域?qū)＜腋菀桌密浖膹姶蠊δ埽瑫r提高其有效性。

　　使用生成式AI增強高級分析功能

　　生成式AI大型語言模型擅長理解人類輸入，以及快速有效地生成文本和計算機(jī)代碼，而高級分析解決方案則提供了對經(jīng)過清理和上下文情境的時間序列數(shù)據(jù)的清晰訪問。將這兩種技術(shù)相結(jié)合，可以提高軟件解決方案在識別模式、收集見解、做出預(yù)測和建議操作方面的能力。

　　為了通過這種組合取得最大的成功，關(guān)鍵要素(可靠的企業(yè)數(shù)據(jù)、高級分析和生成式AI)必須以領(lǐng)域?qū)＜覟楹诵?，而不是在后臺進(jìn)行整合(圖1)。

　　通過使用生成式AI豐富高級分析功能，公司可能會獲得許多好處，包括：

　　● 增強決策：通過以自然語言提供摘要和詳細(xì)說明，領(lǐng)域?qū)＜腋菀桌斫庹麄€過程，并更準(zhǔn)確地做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。其結(jié)果是能夠分析海量數(shù)據(jù)集，以識別趨勢、異常和機(jī)會，并實現(xiàn)主動決策。

　　● 更高的分析效率：可以快速從基于文本的簡短任務(wù)描述轉(zhuǎn)變?yōu)閳?zhí)行這些任務(wù)的功能性計算機(jī)代碼，通常只需進(jìn)行最少的調(diào)整和更正。這使工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家等領(lǐng)域?qū)＜夷軌驅(qū)Ｗ⒂诟邇r值活動，從而縮短獲得見解的時間。

　　● 更強的預(yù)測能力：生成式AI提高了基于算法的分析技術(shù)檢測異常、為預(yù)測性維護(hù)提供信息和預(yù)測生產(chǎn)數(shù)據(jù)的能力。它還為模式檢測提供了額外的功能，特別是在表示傳感器數(shù)據(jù)與操作說明或日志組合的數(shù)據(jù)集中。

　　● 簡化入職和培訓(xùn)：生成式AI可用于支持對話和交互式用戶界面，使學(xué)習(xí)者更容易掌握其制造領(lǐng)域的工藝。通過與當(dāng)前知識庫的持續(xù)連接，基于生成式AI的培訓(xùn)也保留了其相關(guān)性，從而增強了培訓(xùn)保留率。

　　通過提供對現(xiàn)代技術(shù)的簡化訪問，使領(lǐng)域?qū)＜业墓ぷ鞲p松，公司不僅可以重新定義業(yè)務(wù)運營，還可以培養(yǎng)一個充滿靈感、參與度高、有能力的數(shù)字化組織。

　　生成式AI的局限性和風(fēng)險

　　雖然生成式AI有望在未來實現(xiàn)重大改進(jìn)，但組織必須承認(rèn)其局限性和相關(guān)風(fēng)險。這些挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)、缺乏透明度和數(shù)據(jù)隱私問題。

　　生成式AI模型通常使用代表人類共同知識的公共數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，這些知識可在互聯(lián)網(wǎng)上獲得，但缺乏私人知識。由于難以消除訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在的固有偏差，這可能會導(dǎo)致某些結(jié)果不準(zhǔn)確。使用特定領(lǐng)域的私有數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型既繁重又技術(shù)困難。

　　復(fù)雜的生成式AI模型通常從前端看往往像是一個黑匣子，沒有可解釋性，這使得解釋決策過程具有挑戰(zhàn)性。使用模型的人必須謹(jǐn)慎行事。當(dāng)這些模型將數(shù)據(jù)提供給其他軟件時，在對生成式AI結(jié)果進(jìn)行過濾以減少虛假信息的傳播時會增加一層復(fù)雜性，從而帶來傷害風(fēng)險。

　　在敏感行業(yè)部署生成式AI時，必須解決數(shù)據(jù)隱私和安全問題。由于生成式AI平臺對互聯(lián)網(wǎng)開放用于模型訓(xùn)練，因此開發(fā)人員和實施者必須謹(jǐn)慎行事，將機(jī)密信息與面向公眾的組件分開，以避免泄露數(shù)據(jù)。

　　隨著媒體對生成式AI的炒作不斷增長，企業(yè)也應(yīng)該警惕常見的誤解。盡管有流行的話語，但生成式AI需要人類監(jiān)督才能有效運作。它并不能取代對領(lǐng)域?qū)＜业男枨螅茄a充了他們的專業(yè)知識。

　　構(gòu)建有效的生成式AI模型需要大量的時間和精力。它不是即時解決方案的靈丹妙藥。當(dāng)部署在過程工業(yè)中時，這些模型需要微調(diào)和定制以滿足特定需求?，F(xiàn)成的解決方案可能無法產(chǎn)生最佳甚至合理的結(jié)果。

　　準(zhǔn)備和實施的三個關(guān)鍵要素

　　為了評估使用生成式AI增強過程系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)備情況，企業(yè)應(yīng)檢查三個關(guān)鍵屬性：

　　● 數(shù)據(jù)質(zhì)量：評估過程數(shù)據(jù)的完整性和可訪問性。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)對于生成式AI的有效性以及與處理這些問題的團(tuán)隊正在解決的特定流程問題的相關(guān)性至關(guān)重要。

　　● 技能專長：評估與過程工業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)科學(xué)和AI的熟練程度。確定員工是否具備開發(fā)和維護(hù)生成式AI解決方案的技能，以及是否了解解決方案所針對的流程和業(yè)務(wù)團(tuán)隊。

　　● 基礎(chǔ)設(shè)施：確保必要的計算基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)存儲功能到位，以支持資源密集型生成式AI部署。

　　在考慮了上面的這些關(guān)鍵因素后，企業(yè)還應(yīng)遵循以下準(zhǔn)則，以成功應(yīng)用和部署生成式AI：

　　● 投資于技能：對員工進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)和AI方面的培訓(xùn)，同時發(fā)展內(nèi)部專業(yè)知識，以有效推動生成式AI計劃。

　　● 定義標(biāo)準(zhǔn)：建立穩(wěn)健的數(shù)據(jù)治理實踐，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私和符合行業(yè)法規(guī)。

　　● 從小處著手：從試點項目開始，在擴(kuò)大規(guī)模之前測試生成式AI對組織特定用例的適用性。

　　● 促進(jìn)持續(xù)學(xué)習(xí)：培養(yǎng)一種追求知識并隨著生成式AI技術(shù)的發(fā)展而適應(yīng)的文化。

　　釋放生成式AI的潛力

　　生成式AI有望徹底改變工業(yè)數(shù)據(jù)分析和決策方法。通過將生成式AI與高級分析相結(jié)合，過程制造商可以將效率、準(zhǔn)確性和創(chuàng)新提升到新的水平。要充分發(fā)揮生成式AI的潛力，需要仔細(xì)考慮其局限性和風(fēng)險，并采取戰(zhàn)略性方法為組織做好準(zhǔn)備。

　　過程專家可以利用生成式AI的強大功能，將這些解決方案巧妙地集成到工作流程中，以推動取得有利成果，并在競爭日益激烈的環(huán)境中保持領(lǐng)先地位。