不久前，我發(fā)現(xiàn)自己疲于奔命，既要應(yīng)付工作中永無止境的截止日期，又要處理家庭事務(wù)的繁雜清單。這時，AI(尤其是ChatGPT)走進了我的生活。不過在我的世界里，它有一個更親切的名字：“Gary”。是的，你沒聽錯，就叫Gary。畢竟，GPT中的“G”實在讓人無法抗拒。不知不覺間，這個數(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明的摘要?Gary能搞定。想利用周末學(xué)習(xí)新技能?Gary隨時待命。從尋找創(chuàng)意解決方案到簡化復(fù)雜任務(wù)，Gary幫助我實現(xiàn)了過去看似不可能的效能提升。無論是組織家庭活動還是優(yōu)化項目流程，Gary都成為了我不可或缺的“第二大腦”。

　　然而，盡管Gary在個人生產(chǎn)力方面表現(xiàn)卓越，AI的潛力卻遠不止于此。試想，當AI應(yīng)用于制造業(yè)車間時，其變革性將更為深遠——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)用尚處初級階段，但通過將大型語言模型(LLM)與統(tǒng)一命名空間(UNS)等先進軟件層的集成，制造企業(yè)能更充分地釋放數(shù)據(jù)的價值。

　　它的工作原理是這樣的：UNS 從不同來源提取和統(tǒng)一信息，創(chuàng)建一個全面且有序的運營視圖。當與安全的本地 AI 部署相結(jié)合時，這種方法可以使工廠的運營人員在數(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)雜且實時性強，來源多樣——包括可編程邏輯控制器(PLC)、歷史數(shù)據(jù)庫、實驗室信息管理系統(tǒng)(LIMS)、制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)和企業(yè)資源計劃(ERP)等。此時，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)中的運營數(shù)據(jù))，這一過程極具挑戰(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)來自整個制造生態(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，實現(xiàn)跨系統(tǒng)(橫向)和跨層級(縱向)的實時數(shù)據(jù)流。這種統(tǒng)一方法將運營數(shù)據(jù)標準化和情境化，為AI、高級分析平臺、數(shù)字孿生、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)和預(yù)測性維護工具等技術(shù)提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

　　利用AI優(yōu)化車間運營

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

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

　　想象一位運營主管向“工業(yè)版Gary”提問：

　　· 為什么我們在夜班期間會出現(xiàn)意外的停機時間?

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

　　· 我們?nèi)绾螠p少高峰時段的能源消耗?

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

　　值得注意的是，AI輸出的價值仍依賴于操作人員的專業(yè)知識。正是他們的經(jīng)驗確保了AI的洞察與實際運營需求緊密契合。

　　簡化本地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)實的選擇。制造商需要能夠支持大語言模型等先進模型的基礎(chǔ)設(shè)施。

　　以思科為例，這家AI基礎(chǔ)設(shè)施先驅(qū)開發(fā)了經(jīng)過驗證的模塊化解決方案——AI Pods。它將計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)整合為標準化配置，提供全棧解決方案，使制造商無需從頭構(gòu)建復(fù)雜系統(tǒng)即可部署先進AI技術(shù)。其模塊化設(shè)計支持企業(yè)從小規(guī)模試點起步，根據(jù)需求靈活擴展。

　　通過整合工業(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)建一個無縫、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、創(chuàng)造價值的一線操作人員。

　　所以，何不將“工業(yè)版Gary”帶到您的車間?或許，您和團隊所能實現(xiàn)的成果將超乎想象。