人工智能（AI）和工業數據的融合正在為無與倫比的效率和創新水平奠定基礎。但是，了解哪些應用可以提供最大的短期價值是成功的關鍵。

在圍繞AI能力的所有"炒作"中，承認一個核心事實至關重要：并非所有 AI 都是平等的。AI系統的功能和效率在很大程度上取決于所提供的數據質量。如果沒有高質量、結構良好的數據，AI在工業環境中的價值就無法充分實現。

如果您正在改進公司的數據，并研究 AI 如何對您的工廠運營產生快速的積極影響，那么可以考慮從以下三個關鍵應用著手。

1. 使用小型語言模型的數字孿生

數字孿生（物理資產或流程的虛擬副本）從 AI 中獲益匪淺。雖然龐大、復雜的語言模型經常在AI的討論中搶盡風頭，但小型語言模型正在成為工業領域的游戲規則改變者。這些緊湊的模型是為特定任務量身定制的，旨在在許多工業設置典型的受限計算環境中高效運行。

在數字孿生中應用這些更小、更集中的語言模型可以提供對機器健康狀況的細致洞察，預測運營問題并優化流程，而無需像大型模型那樣開銷巨大。

通過在特定行業的數據集上進行訓練，這些小型語言模型能夠熟練地理解技術術語并預測特定領域內的結果，從而成為實時決策支持和情景規劃的有利工具。

2. 時間序列預測

基于AI的時間序列預測是工業運營分析的一種變革性方法。時間序列數據是按時間間隔收集或記錄的一系列數據點，是工業預測分析的基礎。這些數據的范圍可以從每小時的溫度讀數到每毫秒記錄的機器振動。人工智能可以利用這些數據，并根據歷史模式預測未來事件。

例如，溫度或振動模式可能表明即將發生設備故障，使維護團隊能夠在故障發生之前進行干預。此外，時間序列預測分析的應用不僅限于維護。它們在運營優化方面發揮著至關重要的作用，幫助公司預測需求波動、調整生產計劃并更有效地管理供應鏈。在能源密集型行業中，預測分析可以優化電力使用，降低成本和環境影響。

盡管有這些可喜的好處，但實施基于AI的時間序列預測并非沒有挑戰。高質量、一致的時間序列數據收集是有效預測分析的先決條件。此外，開發準確捕捉工業運營細微差別的模型需要大量的領域專業知識。

邊緣計算是制造商在這一領域改進數據的催化劑。通過邊緣智能設備，數據處理直接在產生數據的設備上進行。

3. 利用無代碼文本和語音功能生成工作流程

新業務工作流程的實例化通常需要中間的 IT 專業人員將業務需求轉化為技術規格。然而，隨著直觀的自然語言處理（NLP）驅動界面的出現，在創意生成和實施之間架起了一座直接的橋梁。這不僅加快了部署新工作流程的速度，還鼓勵了企業各個層面的創新和實驗文化。

隨著自然語言處理技術的不斷進步，這些無代碼、基于文本和語音的系統的潛力將進一步增長。我們很可能會看到更復雜、更具有情境感知能力的系統，它們可以解釋復雜的命令并采取行動，使新工作流程和過程的實施更加順暢和直觀。

統一的工業數據運營方法

隨著各行各業在將 AI 集成到其運營中的細微差別中，對高質量、治理良好的數據的重視變得越來越明顯。超越人工智能的炒作，了解其對堅實數據基礎的依賴性，是實現其在工業領域全部潛力的第一步。邁向 AI 深入應用的旅程涉及對數據基礎設施的持續學習、適應和投入。

這一現實凸顯了為什么將AI引入制造車間需要轉變思維方式和基礎設施。通過投資于數據簡化和運營可擴展性等支柱，AI在制造業中的采用不僅是未來的可能性，而且是當前的現實。我們的使命是為工業組織提供有效利用 AI 所需的結構化數據，確保他們的 AI 之旅盡可能無縫且具有影響力。

 努力實現統一的工業數據運營方法不僅僅是一項戰略舉措，也是在新AI時代為制造企業提供高質量數據打下良好基礎。通過投資于促進這一轉變的數據基礎設施和實踐，有助于制造企業為人工智能與人類無縫協作的未來做好準備。