Buchrezension: „The Definitive Guide to Generative AI for Industry“ von Cognite

Während die meisten Bücher auf Generative KI Während sich viele Menschen auf die Vorteile der Inhaltsgenerierung konzentrieren, befassen sich nur wenige mit industriellen Anwendungen, beispielsweise in Lagerhäusern und kollaborativer Robotik. Hier, „Der endgültige Leitfaden zur generativen KI für die Industrie„strahlt wirklich. Die darin vorgestellten Lösungen bringen uns einer Welt völlig autonomen Betriebs näher.

Das Buch erklärt zunächst, was es braucht, um ein digitaler Querdenker zu sein und wie Unternehmen digitale Lösungen nutzen können, um die Art und Weise, wie Daten genutzt werden, zu verändern. Ein digitaler Querdenker zeichnet sich typischerweise durch ganzheitliches Denken, technisches Können und das Verständnis aus, dass Systeme durch Datenaufnahme optimiert werden können. Durch Auftragen Large Language Models (LLMs) diese Daten zu verstehen und zu nutzen, können langfristige Geschäftspraktiken erheblich verbessert werden.

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Um die aktuellen Probleme im Zusammenhang mit Industriedaten und KI anzugehen, müssen Daten aus isolierten Quellsystemen befreit und kontextualisiert werden, um die Produktion zu optimieren, die Anlagenleistung zu verbessern und KI-gestützte Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen.

Das Buch untersucht die Komplexität physischer und industrieller Systeme und betont, dass keine einzelne Datendarstellung für alle verschiedenen Verbrauchsmethoden ausreicht. Es unterstreicht, wie wichtig es ist, eine Reihe von Datenmodellen zu standardisieren, die einige gemeinsame Daten teilen, es Benutzern aber auch ermöglichen, jedes Modell anzupassen und einzigartige Daten zu integrieren.

Das Buch beschreibt drei Arten von Datenmodellierungs-Frameworks, die es ermöglichen, unterschiedliche Perspektiven derselben Daten klar zu artikulieren und wiederzuverwenden. Diese drei Ebenen, auf denen Daten existieren können, sind:

1. Quelldatenmodell: Daten werden aus der Originalquelle extrahiert und in ihrem unveränderten Zustand zur Verfügung gestellt.
2. Domänendatenmodell: Isolierte Daten werden durch Kontextualisierung vereinheitlicht und in Industriestandards strukturiert.
3. Lösungsdatenmodell: Dieses Modell nutzt Daten sowohl aus dem Quell- als auch aus dem Domänenmodell, um generische Lösungen zu unterstützen.

Digitale Zwillinge

Nur durch die richtige Freigabe und Strukturierung der Daten kann die Schaffung industrieller digitale Zwillinge wird möglich. Die Chance liegt hier darin, die Entwicklung eines einzelnen, monolithischen digitalen Zwillings zu vermeiden, der alle Unternehmensanforderungen erfüllen soll. Stattdessen können kleinere, maßgeschneidertere digitale Zwillinge entwickelt werden, um den spezifischen Anforderungen verschiedener Teams besser gerecht zu werden.

Ein industrieller digitaler Zwilling wird so zu einer Ansammlung aller möglichen Datentypen und Datensätze, die an einem einheitlichen, leicht zugänglichen Ort untergebracht sind. Dieser digitale Zwilling wird zum Verbrauchsgegenstand, mit der realen Welt verknüpft und für verschiedene Anwendungen nützlich. Die Bedeutung mehrerer digitaler Zwillinge liegt in ihrer Anpassungsfähigkeit für verschiedene Zwecke, wie z. B. Lieferkettenmanagement, Wartungseinblicke und Simulationen.

Obwohl viele Unternehmen das Konzept eines digitalen Zwillings verstehen, ist es wichtiger, ihn innerhalb eines Ökosystems zu erstellen. In diesem Ökosystem koexistiert und entwickelt sich ein digitaler Zwilling neben anderen digitalen Zwillingen, was Vergleiche und den Austausch einer beträchtlichen Menge standardisierter Daten ermöglicht. Jeder digitale Zwilling ist jedoch für bestimmte Zwecke konzipiert und kann sich unabhängig weiterentwickeln, sodass jeder digitale Zwilling seinen eigenen, individuellen Entwicklungspfad einschlagen kann.

Die Herausforderung besteht also darin, wie Unternehmen diese verschiedenen digitalen Zwillinge effizient und skalierbar bestücken können. Das Buch befasst sich mit der Methodik hinter diesem entscheidenden industriellen Prozess.

Wie man generative KI in der Industrie anwendet

Die Herausforderung besteht dann natürlich darin, diese Technologie zu integrieren und zu vermeiden KI-Halluzinationenund die Technologie auf die schnellste und kostengünstigste Weise zu skalieren. Das Buch befasst sich mit einem Vergleich der Vor- und Nachteile zwischen einem Do-it-yourself-Ansatz und der Auslagerung an ein Unternehmen, das auf diese fortschrittliche Art der Daten- und KI-Integration spezialisiert ist.

Insgesamt ist dieses Buch für alle im Industriesektor tätigen Unternehmen, darunter Fertigungsunternehmen, Prozessindustrien, Maschinenbau und güterproduzierende Branchen mit Massenproduktion und -fertigung, wärmstens zu empfehlen. Es ist besonders nützlich für diejenigen, die die gesammelten Daten nutzen und generative KI einsetzen möchten, um Geschäftspraktiken zu optimieren, interne Abläufe zu rationalisieren und den gesamten Arbeitsablauf zu verbessern.

Über Cognite

Erkennen sorgt dafür, dass generative KI für die Industrie funktioniert. Führende Unternehmen aus den Bereichen Energie, Fertigung sowie Energie und erneuerbare Energien entscheiden sich für Cognite, um sichere, vertrauenswürdige Echtzeitdaten bereitzustellen und ihre anlagenintensiven Abläufe sicherer, nachhaltiger und profitabler zu machen. Cognite bietet eine benutzerfreundliche, sichere und skalierbare Plattform, die es allen Entscheidungsträgern, vom Außendienst bis hin zu Remote-Betriebszentren, erleichtert, auf komplexe Industriedaten zuzugreifen und diese zu verstehen, in Echtzeit zusammenzuarbeiten und eine bessere Zukunft aufzubauen.

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