Boganmeldelse: “Den definitive guide til Generative AI til industrien” af Cognite

Mens de fleste bøger om Generative AI fokuserer på fordelene ved indholdsgenerering, går få ind i industrielle anvendelser, såsom dem i lagerhuse og samarbejdende robotteknologi. Her udmærker “Den definitive guide til Generative AI til industrien” sig virkelig. De løsninger, den præsenterer, bringer os nærmere en verden med fuldt autonome operationer.

Bogen starter med at forklare, hvad det kræver at være en digital maverick, og hvordan virksomheder kan udnytte digitale løsninger til at transformere, hvordan data anvendes. En digital maverick kendetegnes typisk ved at tænke i store billeder, have teknisk dygtighed og forstå, at systemer kan optimeres gennem dataindtagelse. Ved at anvende Large Language Models (LLM’er) til at forstå og anvende denne data, kan langsigtede forretningspraksis væsentligt forbedres.

Data

For at løse de nuværende problemer i forbindelse med industrielle data og AI, skal data frigøres fra isolerede kildesystemer og kontekstualiseres for at optimere produktion, forbedre aktivumydeevne og muliggøre AI-drevne forretningsbeslutninger.

Bogen udforsker kompleksiteten af fysiske og industrielle systemer og understreger, at ingen enkelt datarepræsentation vil være tilstrækkelig for alle de forskellige forbrugsmetoder. Den fremhæver vigtigheden af at standardisere en samling af datamodeller, der deler nogen fælles data, men også tillader brugere at tilpasse hver model og inkorporere unik data.

Bogen beskriver tre typer datamodelleringssystemer, der muliggør, at forskellige perspektiver af samme data kan udtrykkes klart og genanvendes. Disse tre niveauer, som data kan eksistere på, er:

1. Kildedatamodell: Data udtrækkes fra den oprindelige kilde og gjort tilgængelig i sin uændrede tilstand.
2. Domænedatamodell: Isoleret data samles gennem kontekstualisering og struktureres i overensstemmelse med branchestandarder.
3. Løsningsdatamodell: Dette model anvender data fra både kildedatamodellen og domænedatamodellen for at understøtte generiske løsninger.

Digitale tvillinge

Det er kun gennem den rette frigørelse og strukturering af data, at oprettelsen af industrielle digitale tvillinge bliver mulig. Muligheden ligger her i at undgå udviklingen af en enkelt, monolitisk digital tvilling, der forventes at opfylde alle virksomhedens behov. I stedet kan mindre, mere tilpassede digitale tvillinge udvikles for bedre at betjene de specifikke krav fra forskellige hold.

En industriell digital tvilling bliver således en samling af alle mulige datatyper og datasets, der er placeret i en samlet, let tilgængelig lokalitet. Denne digitale tvilling bliver forbrugelig, koblet til den virkelige verden og nyttig for forskellige anvendelser. Vigtigheden af at have multiple digitale tvillinge ligger i deres tilpasningsevne til forskellige formål, såsom forsyningssammenhæng, vedligeholdelsesindsigt og simulationer.

Mens mange virksomheder forstår begrebet om en digital tvilling, er det vigtigere at oprette en digital tvilling inden for et økosystem. I dette økosystem samexisterer en digital tvilling og udvikler sig sammen med andre digitale tvillinge, hvilket muliggør sammenligninger og deling af en betydelig mængde standardiseret data. Dog er hver oprettet til bestemte formål og kan uafhængigt udvikle sig, hvilket effektivt muliggør, at hver digital tvilling kan udvikle sig i sin egen unikke udviklingsretning.

Følgelig er udfordringen herefter, hvordan virksomheder kan effektivt og skalerbart befolke disse forskellige digitale tvillinge? Bogen dykker ned i metoden bag denne kritiske industrielle proces.

Hvordan anvende Generative AI til industrien

Selvfølgelig udvikler udfordringen sig herefter til at inkorporere denne teknologi, undgå AI-hallucinationer og skalerer teknologien på den hurtigste og mest omkostningseffektive måde. Bogen dykker ned i en sammenligning af fordelene og ulemperne mellem en selv-gørelse-tilgang og at outsource til et selskab, der specialiserer sig i denne avancerede type data- og AI-integration.

Samlet set er denne bog højt anbefalet til alle, der er involveret i den industrielle sektor, der omfatter produktionsvirksomheder, processindustrier, ingeniørindustrier og varerproducerende sektorer, der er engageret i storstilet produktion og fabrikation. Det er særligt nyttigt for dem, der ønsker at udnytte de data, de indsamler, ved at anvende Generative AI til at optimere forretningspraksis, strømlinje interne operationer og forbedre den overordnede arbejdsgang.

Om Cognite

Cognite får Generative AI til at fungere for industrien. Ledende energi-, produktions- og el- og fornybar energivirksomheder vælger Cognite for at levere sikker, troværdig og realtidsdata for at transformere deres aktivumstunge operationer til at blive sikrere, mere bæredygtige og mere profitable. Cognite tilbyder en brugervenlig, sikker og skalerbar platform, der gør det let for alle beslutningstagere, fra feltet til fjernstyringscentre, at få adgang til og forstå komplekse industrielle data, samarbejde i realtid og bygge en bedre fremtid.

For at lære mere om denne bog eller downloade den, klik her.