Bokanmeldelse: “Den ultimate guiden til generativ AI for industri” av Cognite

Mens de fleste bøker om generativ AI fokuserer på fordelen med innholdsgenerering, går få dypt inn i industrielle anvendelser, som for eksempel i lagerhus og samarbeidsrobotikk. Her skinner “Den ultimate guiden til generativ AI for industri” virkelig. Løsningene den presenterer bringer oss nærmere en verden med fullstendig autonome operasjoner.

Boken begynner med å forklare hva det tar å være en digital pioner og hvordan bedrifter kan utnytte digitale løsninger til å transformere hvordan data brukes. En digital pioner kjennetegnes vanligvis av helhetstenkning, teknisk dyktighet og forståelse av at systemer kan optimaliseres gjennom datainnsamling. Ved å bruke store språkmodeller (LLM) til å forstå og bruke denne data, kan langsiktige forretningspraksiser vesentlig forbedres.

Data

For å løse de nåværende problemene forbundet med industriell data og AI, må data frigjøres fra isolerte kildesystemer og kontekstualiseres for å optimalisere produksjon, forbedre drift og enable AI-drevne forretningsbeslutninger.

Boken utforsker kompleksiteten i fysiske og industrielle systemer, og understreker at ingen enkelt datarepresentasjon vil være tilstrekkelig for alle de forskjellige forbruksmetodene. Den betoner viktigheten av å standardisere en samling av datamodeller som deler noen felles data, men også tillater brukerne å tilpasse hver modell og inkorporere unik data.

Boken beskriver tre typer datamodell-rammer, som muliggjør at forskjellige perspektiver på samme data kan uttrykkes og gjenbrukes tydelig. Disse tre nivåene hvor data kan eksistere er:

1. Kilde Data Modell: Data hentes fra den opprinnelige kilde og gjøres tilgjengelig i sin uendrede tilstand.
2. Domene Data Modell: Isolert data samles gjennom kontekstualisering og struktureres i henhold til bransjestandarder.
3. Løsning Data Modell: Denne modellen utnytter data fra både kilde- og domenemodellene for å støtte generiske løsninger.

Digital Tvilling

Det er bare gjennom frigjøring og strukturering av data at skapingen av industrielle digitale tvillinger blir mulig. Muligheten her ligger i å unngå å utvikle en enkelt, monolitisk digital tvilling som forventes å tilfredsstille alle bedriftens behov. I stedet kan mindre, mer tilpassede digitale tvillinger utvikles for å bedre betjene de spesifikke behovene til forskjellige team.

En industriell digital tvilling blir dermed en samling av alle mulige datatyper og datasett, huset i en samlet, lett tilgjengelig lokasjon. Denne digitale tvillingen blir forbrukbar, koblet til den virkelige verden og nyttig for forskjellige anvendelser. Betydningen av å ha flere digitale tvillinger ligger i deres tilpasningsevne for forskjellige formål, som for eksempel forsyningskjedeledelse, vedlikeholdsinsikt og simulasjoner.

Mens mange bedrifter forstår konseptet digital tvilling, er det viktigere å skape en digital tvilling innenfor et økosystem. I dette økosystemet samexisterer og utvikler en digital tvilling seg sammen med andre digitale tvillinger, og muliggjør sammenligninger og deling av en betydelig mengde standardisert data. Likevel er hver bygget for spesifikke formål og kan uavhengig utvikle seg, og muliggjør effektivt at hver digital tvilling kan utvikle seg i sin egen unike utviklingsbane.

Derfor er utfordringen hvordan bedrifter kan effektivt og skalerbart fylle disse forskjellige digitale tvillingene? Boken dykker ned i metoden bak denne kritiske industrielle prosessen.

Hvordan anvende generativ AI i industri

Selvfølgelig utvikler utfordringen seg til å inkorporere denne teknologien, unngå AI-hallusinasjoner, og skalerer teknologien på den raskeste og mest kostnadseffektive måten. Boken dykker ned i en sammenligning av fordelene og ulemper mellom en “gjør-det-selv”-tilnærming og å utkontraktere til et selskap som spesialiserer seg på denne avanserte typen data- og AI-integrasjon.

Overordnet anbefales denne boken sterkt til alle som er involvert i den industrielle sektoren, som omfatter produksjonsbedrifter, prosessindustrier, ingeniørindustrier og varerproduserende sektorer som er engasjert i storstilt produksjon og fabrikasjon. Den er spesielt nyttig for de som ønsker å utnytte data de samler inn, ved å bruke generativ AI til å optimalisere forretningspraksiser, strømlinjeinterne operasjoner og forbedre den overordnede arbeidsflyten.

Om Cognite

Cognite gjør generativ AI tilgjengelig for industri. Ledende energi-, produksjons- og kraft- og fornybar energi-bedrifter velger Cognite for å levere sikker, pålitelig og sanntidsdata for å transformere deres kapitalintensive operasjoner til å bli tryggere, mer bærekraftige og mer lønnsomme. Cognite tilbyr en brukervennlig, sikker og skalerbar plattform som gjør det enkelt for alle beslutningstakere, fra feltet til fjern-operasjons-sentre, å få tilgang til og forstå kompleks industriell data, samarbeide i sanntid og bygge en bedre fremtid.

For å lære mer om denne boken eller å laste den ned, klikk her.