Обзор книги: “Полное руководство по генеративному ИИ для промышленности” от Cognite

Пока большинство книг о генеративном ИИ фокусируются на преимуществах генерации контента, немногие углубляются в промышленные применения, такие как те, которые используются на складах и в робототехнике. Здесь “Полное руководство по генеративному ИИ для промышленности” действительно сияет. Представленные в книге решения приближают нас к миру полностью автономных операций.

Книга начинается с объяснения того, что необходимо для того, чтобы быть цифровым мятежником, и как предприятия могут использовать цифровые решения для преобразования того, как используется данные. Цифровой мятежник обычно характеризуется широким взглядом, технической мощью и пониманием того, что системы могут быть оптимизированы посредством поглощения данных. Применяя большие языковые модели (LLM) для понимания и использования этих данных, долгосрочные бизнес-практики могут быть значительно улучшены.

Данные

Чтобы решить текущие проблемы, связанные с промышленными данными и ИИ, данные должны быть освобождены от изолированных источников и контекстуализированы для оптимизации производства, улучшения производительности активов и обеспечения принятия бизнес-решений с помощью ИИ.

Книга исследует сложности физических и промышленных систем, подчеркивая, что ни одна представление данных не будет достаточным для всех различных методов потребления. Она подчеркивает важность стандартизации набора моделей данных, которые имеют некоторые общие данные, но также позволяют пользователям настраивать каждую модель и включать уникальные данные.

Книга описывает три типа моделей данных, позволяющие четко артикулировать и повторно использовать разные точки зрения на одни и те же данные. Эти три уровня, на которых могут существовать данные, являются:

1. Модель исходных данных: Данные извлекаются из исходного источника и становятся доступными в неизменном виде.
2. Модель данных домена: Изолированные данные объединяются посредством контекстуализации и структурируются в соответствии с отраслевыми стандартами.
3. Модель данных решения: Эта модель использует данные из обоих исходных и доменных моделей для поддержки общих решений.

Цифровые двойники

Только посредством надлежащего освобождения и структуризации данных становится возможным создание промышленных цифровых двойников. Возможность заключается в том, чтобы избежать разработки единого, монолитного цифрового двойника, который должен удовлетворять всем потребностям предприятия. Вместо этого могут быть разработаны более мелкие, адаптированные цифровые двойники, которые лучше служат конкретным требованиям различных команд.

Промышленный цифровой двойник становится агрегацией всех возможных типов данных и наборов данных, размещенных в едином, легко доступном месте. Этот цифровой двойник становится потребляемым, связанным с реальным миром и полезным для различных приложений. Значимость наличия нескольких цифровых двойников заключается в их адаптивности для различных целей, таких как управление цепочками поставок, анализ технического обслуживания и симуляции.

Хотя многие предприятия понимают концепцию цифрового двойника, более важно создать цифровой двойник внутри экосистемы. В этой экосистеме цифровой двойник сосуществует и эволюционирует вместе с другими цифровыми двойниками, позволяя сравнивать и делиться значительным количеством стандартизированных данных. Однако каждый из них строится для конкретных целей и может независимо эволюционировать, эффективно позволяя каждому цифровому двойнику разветвиться в свою уникальную эволюционную траекторию.

Следовательно, задача заключается в том, как предприятия могут эффективно и масштабно заполнять различные цифровые двойники? Книга углубляется в методологию этого важного промышленного процесса.

Как применить генеративный ИИ в промышленности

Конечно, задача затем эволюционирует в включение этой технологии, избегая залучений ИИ и масштабирования технологии быстрее и более экономически эффективно. Книга углубляется в сравнение плюсов и минусов между подходом “сделай сам” и аутсорсингом в компанию, специализирующуюся на этом передовом типе интеграции данных и ИИ.

В целом, эта книга высоко рекомендуется для всех, кто участвует в промышленном секторе, который включает производственные предприятия, процессные отрасли, инженерные отрасли и секторы, производящие товары, занимающиеся крупномасштабным производством и изготовлением. Она особенно полезна для тех, кто хочет использовать собранные данные, используя генеративный ИИ для оптимизации бизнес-практик, оптимизации внутренних операций и улучшения общего потока работы.

О Cognite

Cognite делает генеративный ИИ работоспособным для промышленности. Ведущие энергетические, производственные и компании по энергетике и возобновляемым источникам энергии выбирают Cognite для доставки безопасных, надежных и актуальных данных для преобразования их активно-интенсивных операций, чтобы сделать их более безопасными, устойчивыми и прибыльными. Cognite предоставляет удобную, безопасную и масштабируемую платформу, которая позволяет всем лицам, принимающим решения, от поля до удаленных операционных центров, получить доступ и понять сложные промышленные данные, сотрудничать в реальном времени и строить лучшее завтра.

Чтобы узнать больше о этой книге или скачать, нажмите здесь.