ChatGPT可以通過解釋來自各種傳感器的大量數據來簡化這一過程。

以下是人工智能用于改造制造企業的三種方式，以及ChatGPT等技術如何提升人工智能的優勢。

1、加強生產線的質量檢查

質量檢查是制造過程的一個重要方面，因為其確保產品符合所需的規格和標準。傳統上，質量檢查由人工操作員執行的，這既耗時又容易出錯。然而，人工智能可以通過自動化和減少錯誤來幫助改進質量檢查過程。通過在具有已知缺陷的產品圖像上訓練算法，系統可以學習識別未來產品中的類似缺陷，這可以顯著減少人工干預的需求，并加快質量檢查過程。

人工智能還可以讓生產線上的工人持續訓練模型，以發現算法可能遺漏的缺陷。該技術可用于制造過程的各個階段，從原材料檢驗到最終產品檢驗。

傳統上，這些人工智能模型不容易與之交互，因為其需要數據專家的維護和非常高水平的微調，這可能是時間和資源密集型的。ChatGPT作為一種語言模型可以彌合這一差距，因為其提供了一種基于自然語言的方法來訓練模型以識別新缺陷。此外，其還可以幫助組織識別導致缺陷的生產線中難以發現的問題。

2、數字孿生

數字孿生是物理產品、流程或系統的虛擬復制品，用于在構建產品之前模擬和測試產品，使制造商能夠在物理生產流程開始之前識別并糾正任何問題。

人工智能可以通過分析從傳感器、攝像頭和其他來源收集的大量數據，來提高數字孿生的準確性和可靠性，從而創建更準確、更詳細的數字孿生。人工智能驅動的數字孿生可用于預測產品在不同條件下的行為，如溫度、濕度或壓力的變化。通過模擬這些條件，制造商可以在潛在問題發生之前識別，并進行任何必要的調整。

但，創建這些模擬是一項需要大量計劃和多次迭代的工作，而且數據解釋的負擔也很重。ChatGPT等模型可以綜合和解釋來自這些模擬的大量數據，并為團隊提供見解，使制造商能夠為這些模擬設置標準，并要求基于ChatGPT的模型創建所有設置數據，同時引入這些模擬的變化旨在測試。

ChatGPT等模型支持的數字孿生還可以通過創建交互式模塊來創建員工培訓計劃，這些模塊可以模擬現實生活中的場景，供員工練習和學習，而不需要額外的費用來設置現實生活中的實踐環境。

3、維護預測和預報

人工智能可以使用歷史數據來預測資產何時可能需要維修，并使用戶能夠相應地針對該需求進行規劃。但現在，其還可以分析從傳感器收集的數據，這些數據記錄了振動水平、溫度和濕度等指標，以識別模式和異常，表明設備何時可能發生故障。

ChatGPT可以通過解釋來自各種傳感器的大量數據來簡化這一過程，從而獲得關鍵發現，使團隊能夠確定故障可能出現的位置，并在需要關閉之前采取行動。

人工智能在制造業中的好處是不可否認的。人工智能系統的實施可以幫助制造企業在瞬息萬變的市場中保持競爭力。隨著行業的不斷發展，人工智能的使用在保持競爭優勢方面將變得越來越重要，ChatGPT等模型將使智能制造商能夠將人工智能引入生產線本身。