● Анализ-на мащабен обем документи за съответствие (като ISO стандарти, разпоредби за безопасност и тълкуване на стотици страници документи с технически спецификации)
● Глобални операции и многоезична координация (Улавяне на фините езикови разлики между различни региони и доставчици)
В практическите приложения повечето производствени предприятия ще възприемат хибридна AI архитектура -, внедрявайки големи модели в централния край на предприятието и прилагайки малки модели в-края на място.
4. В Industry 4.0 и edge среди малките модели са по-приложими
В някои производствени сценарии малките модели не са просто „достатъчни“, но в много случаи те са единственият практичен вариант. Малките модели могат по-добре да постигнат следните функции:
Откриване-на аномалии в реално време на машината
● Помощ от оператора с ниска{0}}закъснение
Офлайн операции във физически изолирани или{0}}критични за безопасността среди
● Поверителност на личните производствени данни
Това е от решаващо значение за предсказуемата поддръжка, инспекцията-с помощта на компютърно зрение и асистентите с изкуствен интелект за техниците в сервиза, наред с други аспекти.
Един фино{0}}настроен модел със 7 до 13 милиарда параметъра може да надмине общите авангардни-модели, ако данните за обучение включват ръководства за поддръжка, данни за историята на режимите на неизправности, метаданни на сензора и фабрично-специфични стандартни оперативни процедури -, защото познава фабриката ви по-добре от интернет. Това е в съответствие с принципа на „контекст-разузнаване“, вграден в операциите в Индустрия 4.0.
Производствената индустрия изисква AI инструменти, които са адаптирани към конкретни сценарии
Дебатът относно размера на моделите с изкуствен интелект не е игра с нулева-сума или-или; същността се крие в това дали са подходящи за сценарии на приложение. Големите модели се справят отлично с широк набор от проучвателни задачи за разсъждение; Малките модели имат абсолютно предимство по отношение на цена, скорост, разгръщане и надеждност в индустриални сценарии.
За производствени предприятия, преследващи интелигентни фабрики, свързани активи и силно устойчиво производство, бъдещето на AI не разчита на един супер-голям модел, а по-скоро на изграждане на AI екосистема, която е съизмерима с мащаба - от облака до ръба, от цялостното корпоративно планиране до-изпълнение в реално време на ниво устройство, със съответстващи модели във всяка връзка.
Тъй като AI моделите продължават да бъдат леки и възможностите им продължават да се подобряват, основен въпрос се поставя пред производствените мениджъри: в следващия етап от развитието на Индустрия 4.0, когато свръх-високата-ефективност, специфичен за домейн-ИИ е дълбоко интегриран в производствената система, как ще предефинира производствената ефективност, качеството на продукта и нивото на оперативна интелигентност на производството?
