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

В то время как большинство книг о генеративном ИИ фокусируются на преимуществах генерации контента, немногие углубляются в промышленные применения, такие как те, что используются на складах и в коллаборативной 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 значит быть цифровым новатором и как предприятия могут использовать цифровые решения для преобразования того, как используются данные. Цифровой новатор обычно характеризуется большим видением, техническими знаниями и пониманием того, что системы могут быть оптимизированы посредством загрузки данных. Применяя большие языковые модели (LLM) для понимания и использования этих данных, долгосрочные деловые практики могут быть значительно улучшены.

Данные

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

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

Книга описывает три типа фреймворков моделирования данных, позволяющих четко артикулировать и повторно использовать разные перспективы одних и тех же данных. 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 исходной и доменной моделей для поддержки общих решений.

Цифровые двойники

Только посредством правильного 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 можно разработать более мелкие, адаптированные цифровые двойники, которые лучше служат конкретным потребностям различных команд.

Промышленный цифровой двойник становится агрегатом всех возможных типов данных и наборов данных, размещенных в едином, легко доступном месте. Этот цифровой двойник становится пригодным для использования, связанным с реальным миром и полезным для различных приложений. Значимость наличия нескольких цифровых двойников заключается в их адаптивности для различных применений, 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 создается для конкретных целей и может независимо эволюционировать, эффективно позволяя каждому цифровому двойнику развиваться по своему уникальному пути.

Следовательно, задача заключается в том, как предприятия могут эффективно и масштабируемо наполнять данными эти различные цифровые двойники. Книга углубляется в методологию этого важного промышленного процесса.

Как применить генеративный ИИ в промышленности

Конечно, задача затем заключается в том, чтобы включить эту технологию, избегая галлюцинаций ИИ, и масштабировать технологию самым быстрым и экономически эффективным способом. Книга углубляется в сравнение плюсов и минусов между подходом “сделай сам” и аутсорсингом компании, специализирующейся на этом передовом типе интеграции данных и ИИ.

В целом, эта книга высоко рекомендуется для всех, кто участвует в промышленном секторе, включая производственные предприятия, процессные отрасли, инженерные отрасли и сектора, производящие товары, занятые в крупномасштабном производстве и изготовлении. Она особенно полезна для тех, кто хочет использовать данные, которые они собирают, используя генеративный ИИ для оптимизации деловых практик, оптимизации внутренних операций и улучшения общего рабочего процесса.

О Cognite

Cognite делает генеративный ИИ работоспособным для промышленности. Ведущие энергетические и производственные компании, а также предприятия электроэнергетики и возобновляемой энергетики выбирают Cognite для предоставления безопасных и надежных данных в реальном времени для преобразования их операций с большим объемом физических активов, чтобы сделать их более безопасными, устойчивыми и прибыльными. Cognite предоставляет удобную, безопасную и масштабируемую платформу, которая позволяет всем лицам, принимающим решения, от производственных площадок до удаленных операционных центров, получить доступ и понять сложные промышленные данные, сотрудничать в реальном времени и строить лучшее завтра.

Чтобы узнать больше об этой книге или скачать, пожалуйста, нажмите здесь.