Recenzja książki: “Ostateczny przewodnik po generatywnym AI dla przemysłu” autorstwa Cognite

Ponieważ większość książek o generatywnym AI koncentruje się na korzyściach generowania treści, niewiele z nich zagłębia się w aplikacje przemysłowe, takie jak te w magazynach i robotyce współpracy. Tutaj “Ostateczny przewodnik po generatywnym AI dla przemysłu” naprawdę błyszczy. Rozwiązania przedstawione w książce przybliżają nas do świata w pełni autonomicznych operacji.

Książka zaczyna się od wyjaśnienia, czym jest bycie cyfrowym pionierem i jak przedsiębiorstwa mogą wykorzystywać rozwiązania cyfrowe, aby przekształcić sposób, w jaki wykorzystują dane. Cyfrowy pionier charakteryzuje się myśleniem o dużych obrazach, umiejętnościami technicznymi oraz zrozumieniem, że systemy mogą być optymalizowane poprzez spożycie danych. Poprzez zastosowanie dużych modeli językowych (LLM) do zrozumienia i wykorzystania tych danych, długoterminowe praktyki biznesowe mogą zostać znacznie poprawione.

Dane

Aby rozwiązać bieżące problemy związanego z danymi przemysłowymi i AI, dane muszą zostać uwolnione z izolowanych systemów źródłowych i skonkontekstualizowane, aby zoptymalizować produkcję, poprawić wydajność aktywów i umożliwić podejmowanie decyzji biznesowych z wykorzystaniem AI.

Książka eksploruje złożoności fizycznych i przemysłowych systemów, podkreślając, że żadna pojedyncza reprezentacja danych nie wystarczy dla wszystkich różnych metod konsumpcji. Podkreśla wagę standaryzacji zestawu modeli danych, które dzielą niektóre wspólne dane, ale także pozwalają użytkownikom na dostosowanie każdego modelu i włączenie unikalnych danych.

Książka opisuje trzy typy ram danych, umożliwiając wyraźne sformułowanie i ponowne użycie różnych perspektyw tych samych danych. Trzy poziomy, na których dane mogą istnieć, to:

1. Model danych źródłowych: Dane są pobierane z oryginalnego źródła i udostępniane w niezmienionym stanie.
2. Model danych domenowych: Izolowane dane są ujednolicone poprzez kontekstualizację i strukturyzowane zgodnie z normami branżowymi.
3. Model danych rozwiązań: Ten model wykorzystuje dane z modeli źródłowych i domenowych, aby wspierać ogólne rozwiązania.

Cyfrowe bliźniaki

To tylko poprzez właściwe uwolnienie i ustrukturyzowanie danych, że staje się możliwe tworzenie przemysłowych cyfrowych bliźniaków. Szansa leży w uniknięciu tworzenia jednego, monolitycznego cyfrowego bliźniaka, który miałby spełniać wszystkie potrzeby przedsiębiorstwa. Zamiast tego, mniejsze, bardziej dopasowane cyfrowe bliźniaki mogą być tworzone, aby lepiej służyć konkretnym wymaganiom różnych zespołów.

Przemysłowy cyfrowy bliźniak staje się zatem agregacją wszystkich możliwych typów danych i zestawów danych, umieszczonych w zunifikowanej, łatwo dostępnej lokalizacji. Ten cyfrowy bliźniak staje się konsumowalny, połączony ze światem rzeczywistym i przydatny do różnych aplikacji. Znaczenie posiadania wielu cyfrowych bliźniaków leży w ich adaptowalności do różnych zastosowań, takich jak zarządzanie łańcuchem dostaw, wglądy w utrzymanie i symulacje.

Ponieważ wiele przedsiębiorstw rozumie pojęcie cyfrowego bliźniaka, ważniejsze jest stworzenie cyfrowego bliźniaka w ramach ekosystemu. W tym ekosystemie cyfrowy bliźniak współistnieje i ewoluuje wraz z innymi cyfrowymi bliźniakami, umożliwiając porównania i udostępnianie znacznej ilości standaryzowanych danych. Jednak każdy z nich jest budowany z myślą o konkretnych celach i może ewoluować niezależnie, efektywnie umożliwiając każdemu cyfrowemu bliźniakowi rozgałęzienie się na swoją unikalną ścieżkę ewolucyjną.

W związku z tym wyzwaniem jest teraz to, jak przedsiębiorstwa mogą wydajnie i skalowalnie zaludnić te różne cyfrowe bliźniaki? Książka zagłębia się w metodologię za tym krytycznym procesem przemysłowym.

Jak zastosować generatywne AI w przemyśle

Oczywiście, wyzwanie ewoluuje w kierunku włączenia tej technologii, unikania halucynacji AI oraz skalowania technologii w najszybszy i najbardziej efektywny kosztowo sposób. Książka zagłębia się w porównanie zalet i wad między podejściem “zrób to sam” a zlecaniem pracy firmie specjalizującej się w tym zaawansowanym typie integracji danych i AI.

Ogólnie rzecz biorąc, ta książka jest bardzo polecana dla wszystkich zaangażowanych w sektor przemysłowy, w tym przedsiębiorstw produkcyjnych, przemysłów procesowych, gałęzi inżynieryjnych i sektorów produkujących dobra zaangażowanych w dużą skalę produkcję i fabrykację. Jest to szczególnie korzystne dla tych, którzy chcą wykorzystać dane, które zbierają, wykorzystując generatywne AI do optymalizacji praktyk biznesowych, usprawnienia wewnętrznych operacji i poprawy ogólnego przepływu pracy.

O Cognite

Cognite sprawia, że generatywne AI działa dla przemysłu. Wiodące przedsiębiorstwa energetyczne, produkcyjne i z sektora energii odnawialnej wybierają Cognite, aby dostarczyć bezpieczne, godne zaufania i rzeczywiste dane, które przekształcają ich operacje oparte na aktywach w bezpieczniejsze, bardziej zrównoważone i bardziej rentowne. Cognite zapewnia łatwy w użyciu, bezpieczny i skalowalny platformę, która umożliwia wszystkim osobom decyzyjnym, od pola do centrów operacji zdalnych, dostęp do złożonych danych przemysłowych, współpracę w czasie rzeczywistym i budowanie lepszego jutra.

Aby dowiedzieć się więcej o tej książce lub pobrać ją, kliknij tutaj.