Boekrecensie: “De Definitieve Gids voor Generatieve AI voor de Industrie” van Cognite

Omdat de meeste boeken over Generatieve AI zich richten op de voordelen van inhoudsgeneratie, gaan er maar weinig in op industriële toepassingen, zoals die in magazijnen en samenwerkende robotica. Hierin schittert “De Definitieve Gids voor Generatieve AI voor de Industrie” echt. De oplossingen die het presenteert, brengen ons dichter bij een wereld van volledig autonome operaties.

Het boek begint met het uitleggen van wat het betekent om een digitale pionier te zijn en hoe ondernemingen digitale oplossingen kunnen gebruiken om de manier waarop gegevens worden gebruikt te transformeren. Een digitale pionier wordt meestal gekenmerkt door een breed perspectief, technische bekwaamheid en het begrip dat systemen geoptimaliseerd kunnen worden door gegevensinname. Door Grote Taalmodellen (LLM’s) toe te passen om deze gegevens te begrijpen en te gebruiken, kunnen langetermijnbedrijfspraktijken aanzienlijk worden verbeterd.

Gegevens

Om de huidige problemen met industriële gegevens en AI aan te pakken, moeten gegevens worden bevrijd van geïsoleerde bronsystemen en worden gecontextualiseerd om productie te optimaliseren, het presteren van activa te verbeteren en AI-gestuurde bedrijfsbeslissingen mogelijk te maken.

Het boek verkent de complexiteit van fysieke en industriële systemen, waarbij wordt benadrukt dat geen enkele gegevensrepresentatie voldoende is voor alle verschillende consumptiemethoden. Het benadrukt het belang van het standaardiseren van een set gegevensmodellen die enkele gemeenschappelijke gegevens delen, maar die gebruikers ook in staat stellen om elk model aan te passen en unieke gegevens toe te voegen.

Het boek beschrijft drie soorten gegevensmodelleringskaders, waardoor verschillende perspectieven van dezelfde gegevens duidelijk kunnen worden geformuleerd en hergebruikt. Deze drie niveaus waarop gegevens kunnen bestaan, zijn:

1. Brongegevensmodel: Gegevens worden uit de oorspronkelijke bron gehaald en beschikbaar gesteld in hun ongewijzigde staat.
2. Domeingegevensmodel: Geïsoleerde gegevens worden via contextualisatie verenigd en gestructureerd volgens industrienormen.
3. Oplossingsgegevensmodel: Dit model maakt gebruik van gegevens uit zowel de bron- als domeinmodellen om generieke oplossingen te ondersteunen.

Digitale tweelingen

Het is alleen door de juiste bevrijding en structurering van gegevens dat de creatie van industriële digitale tweelingen mogelijk wordt. De kans hier ligt in het vermijden van de ontwikkeling van een enkele, monolithische digitale tweeling die alle ondernemingsbehoeften moet vervullen. In plaats daarvan kunnen kleinere, meer aangepaste digitale tweelingen worden ontwikkeld om beter te voldoen aan de specifieke behoeften van verschillende teams.

Een industriële digitale tweeling wordt zo een aggregatie van alle mogelijke gegevenstypen en -datasets, gehuisvest in een verenigde, gemakkelijk toegankelijke locatie. Deze digitale tweeling wordt consumabel, gekoppeld aan de echte wereld en nuttig voor verschillende toepassingen. De betekenis van het hebben van meerdere digitale tweelingen ligt in hun aanpasbaarheid voor verschillende gebruiken, zoals supply chain management, onderhoudsinzichten en simulaties.

Terwijl veel ondernemingen het concept van een digitale tweeling begrijpen, is het belangrijker om een digitale tweeling te creëren binnen een ecosysteem. In dit ecosysteem coëxisteert en evolueert een digitale tweeling naast andere digitale tweelingen, waardoor vergelijkingen en het delen van een aanzienlijke hoeveelheid gestandaardiseerde gegevens mogelijk worden. Toch is elk ervan gebouwd voor specifieke doeleinden en kan elk onafhankelijk evolueren, waardoor elk digitale tweeling in staat is om een unieke evolutionaire weg in te slaan.

Consequent hiervan is de uitdaging hoe ondernemingen deze verschillende digitale tweelingen efficiënt en schaalbaar kunnen bevolken. Het boek gaat in op de methodologie achter dit kritieke industriële proces.

Hoe Generatieve AI toe te passen in de Industrie

Natuurlijk evolueert de uitdaging vervolgens in het incorporeren van deze technologie, het vermijden van AI-hallucinaties en het schalen van de technologie op de snelste en meest kosteneffectieve manier. Het boek gaat in op een vergelijking van de voor- en nadelen tussen een doe-het-zelf-benadering en het uitbesteden aan een bedrijf dat gespecialiseerd is in deze geavanceerde vorm van gegevens- en AI-integratie.

Over het algemeen is dit boek zeer aan te bevelen voor iedereen die betrokken is bij de industriële sector, waaronder productiebedrijven, procesindustrieën, ingenieursbedrijven en goederenproducerende sectoren die betrokken zijn bij grote productie en fabricage. Het is vooral nuttig voor diegenen die de gegevens die ze verzamelen willen benutten, door Generatieve AI te gebruiken om bedrijfspraktijken te optimaliseren, interne operaties te stroomlijnen en de algehele workflow te verbeteren.

Over Cognite

Cognite maakt Generatieve AI werkbaar voor de industrie. Leidende energie-, productie- en power & renewables-ondernemingen kiezen voor Cognite om veilige, betrouwbare en real-time gegevens te leveren om hun activumzware operaties veiliger, duurzamer en winstgevender te maken. Cognite biedt een gebruikersvriendelijk, beveiligd en schaalbaar platform dat het voor alle beslissers, van het veld tot remote operatiecentra, gemakkelijk maakt om complexe industriële gegevens te benaderen en te begrijpen, in real-time samen te werken en een betere toekomst te bouwen.

Om meer te weten te komen over dit boek of om het te downloaden, klikt u hier.