不久前，我發(fā)現(xiàn)自己疲于奔命，既要應(yīng)付工作中永無(wú)止境的截止日期，又要處理家庭事務(wù)的繁雜清單。這時(shí)，AI(尤其是ChatGPT)走進(jìn)了我的生活。不過(guò)在我的世界里，它有一個(gè)更親切的名字：“Gary”。是的，你沒(méi)聽(tīng)錯(cuò)，就叫Gary。畢竟，GPT中的“G”實(shí)在讓人無(wú)法抗拒。不知不覺(jué)間，這個(gè)數(shù)字助手不再只是新奇玩物，而是徹底改變了我的效率。

　　需要快速起草一份工作范圍說(shuō)明的摘要?Gary能搞定。想利用周末學(xué)習(xí)新技能?Gary隨時(shí)待命。從尋找創(chuàng)意解決方案到簡(jiǎn)化復(fù)雜任務(wù)，Gary幫助我實(shí)現(xiàn)了過(guò)去看似不可能的效能提升。無(wú)論是組織家庭活動(dòng)還是優(yōu)化項(xiàng)目流程，Gary都成為了我不可或缺的“第二大腦”。

　　然而，盡管Gary在個(gè)人生產(chǎn)力方面表現(xiàn)卓越，AI的潛力卻遠(yuǎn)不止于此。試想，當(dāng)AI應(yīng)用于制造業(yè)車(chē)間時(shí)，其變革性將更為深遠(yuǎn)——在這里，效率不僅是錦上添花，更是生存關(guān)鍵。

　　雖然工業(yè)領(lǐng)域?qū)I的應(yīng)用尚處初級(jí)階段，但通過(guò)將大型語(yǔ)言模型(LLM)與統(tǒng)一命名空間(UNS)等先進(jìn)軟件層的集成，制造企業(yè)能更充分地釋放數(shù)據(jù)的價(jià)值。

　　它的工作原理是這樣的：UNS 從不同來(lái)源提取和統(tǒng)一信息，創(chuàng)建一個(gè)全面且有序的運(yùn)營(yíng)視圖。當(dāng)與安全的本地 AI 部署相結(jié)合時(shí)，這種方法可以使工廠的運(yùn)營(yíng)人員在數(shù)字助理的幫助下更智能地工作。

　　工業(yè)ETL與統(tǒng)一命名空間的協(xié)同作用

　　對(duì)制造商而言，AI應(yīng)用的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)。但與傳統(tǒng)IT系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不同，制造業(yè)數(shù)據(jù)復(fù)雜且實(shí)時(shí)性強(qiáng)，來(lái)源多樣——包括可編程邏輯控制器(PLC)、歷史數(shù)據(jù)庫(kù)、實(shí)驗(yàn)室信息管理系統(tǒng)(LIMS)、制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)和企業(yè)資源計(jì)劃(ERP)等。此時(shí)，工業(yè)數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換、加載(ETL)的重要性凸顯。

　　工業(yè)ETL的任務(wù)是從這些異構(gòu)數(shù)據(jù)源中提取數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)化為可用格式，并加載至分析系統(tǒng)。由于數(shù)據(jù)格式和來(lái)源的多樣性(如PLC中的工藝變量、設(shè)備狀態(tài)，以及各孤立系統(tǒng)中的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù))，這一過(guò)程極具挑戰(zhàn)性，卻是構(gòu)建統(tǒng)一命名空間的基石。

　　UNS作為唯一可信數(shù)據(jù)源，整合并關(guān)聯(lián)來(lái)自整個(gè)制造生態(tài)的數(shù)據(jù)。它采用中心輻射型架構(gòu)，打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)(橫向)和跨層級(jí)(縱向)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流。這種統(tǒng)一方法將運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和情境化，為AI、高級(jí)分析平臺(tái)、數(shù)字孿生、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)和預(yù)測(cè)性維護(hù)工具等技術(shù)提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

　　利用AI優(yōu)化車(chē)間運(yùn)營(yíng)

　　車(chē)間操作人員是制造設(shè)施的核心。他們深諳設(shè)備與流程的日常運(yùn)作，但往往缺乏解析海量數(shù)據(jù)的工具。

　　當(dāng)LLM與UNS中的情境化數(shù)據(jù)結(jié)合時(shí)，真正的變革便開(kāi)始了。這一組合為領(lǐng)域?qū)＜?操作員、技術(shù)員、主管、工程師和實(shí)驗(yàn)室分析師)提供了直觀工具，使其能快速挖掘可落地的見(jiàn)解，并實(shí)時(shí)做出更明智的決策。

　　想象一位運(yùn)營(yíng)主管向“工業(yè)版Gary”提問(wèn)：

　　· 為什么我們?cè)谝拱嗥陂g會(huì)出現(xiàn)意外的停機(jī)時(shí)間?

　　· 哪些調(diào)整可以提高下一次生產(chǎn)運(yùn)行的產(chǎn)量?

　　· 我們?nèi)绾螠p少高峰時(shí)段的能源消耗?

　　AI無(wú)需操作員耗費(fèi)數(shù)小時(shí)翻閱日志或操作復(fù)雜儀表盤(pán)，而是通過(guò)UNS檢索相關(guān)數(shù)據(jù)，直接提供清晰、可執(zhí)行的答案。這就像在車(chē)間配備了一位永不疲倦的“AI助理”——隨時(shí)待命，且掌握最精準(zhǔn)的信息。

　　值得注意的是，AI輸出的價(jià)值仍依賴于操作人員的專業(yè)知識(shí)。正是他們的經(jīng)驗(yàn)確保了AI的洞察與實(shí)際運(yùn)營(yíng)需求緊密契合。

　　簡(jiǎn)化本地AI基礎(chǔ)設(shè)施

　　盡管云端AI服務(wù)前景廣闊，但其并非制造業(yè)的最優(yōu)解。出于數(shù)據(jù)安全、延遲和合規(guī)性考慮，本地化AI部署正成為更務(wù)實(shí)的選擇。制造商需要能夠支持大語(yǔ)言模型等先進(jìn)模型的基礎(chǔ)設(shè)施。

　　以思科為例，這家AI基礎(chǔ)設(shè)施先驅(qū)開(kāi)發(fā)了經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的模塊化解決方案——AI Pods。它將計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)整合為標(biāo)準(zhǔn)化配置，提供全棧解決方案，使制造商無(wú)需從頭構(gòu)建復(fù)雜系統(tǒng)即可部署先進(jìn)AI技術(shù)。其模塊化設(shè)計(jì)支持企業(yè)從小規(guī)模試點(diǎn)起步，根據(jù)需求靈活擴(kuò)展。

　　通過(guò)整合工業(yè)ETL、統(tǒng)一命名空間和本地AI基礎(chǔ)設(shè)施，制造企業(yè)能構(gòu)建一個(gè)無(wú)縫、安全且高效的AI應(yīng)用環(huán)境。關(guān)鍵在于讓這些工具真正服務(wù)于能采取行動(dòng)、創(chuàng)造價(jià)值的一線操作人員。

　　所以，何不將“工業(yè)版Gary”帶到您的車(chē)間?或許，您和團(tuán)隊(duì)所能實(shí)現(xiàn)的成果將超乎想象。