● Liela{0}}dokumentu apjoma atbilstības analīze (piemēram, ISO standarti, drošības noteikumi un simtiem lappušu tehnisko specifikāciju dokumentu interpretācija)
● Globālās darbības un daudzvalodu koordinācija (smalku valodu atšķirību fiksēšana starp dažādiem reģioniem un piegādātājiem)
Praktiskā pielietojumā lielākā daļa ražošanas uzņēmumu izmantos hibrīda AI arhitektūru -, izvietojot lielus modeļus uzņēmuma centrālajā daļā un ieviešot mazus modeļus uz vietas-.
4. Rūpniecības 4.0 un malu vidēs mazie modeļi ir piemērotāki
Dažos ražošanas scenārijos mazie modeļi ir ne tikai "pietiekami", bet daudzos gadījumos tie ir vienīgā praktiskā iespēja. Mazie modeļi var labāk sasniegt šādas funkcijas:
Reāllaika anomāliju noteikšana-iekārtā
● Zema{0}}latences operatora palīdzība
Bezsaistes darbības fiziski izolētā vai{0}}drošībai kritiskā vidē
● Patentētu ražošanas datu datu privātums
Tas ir ļoti svarīgi paredzamajai apkopei, datorredzes{0}}pārbaudei un AI palīgiem darbnīcu tehniķiem, kā arī citiem aspektiem.
Precīzi pielāgots modelis ar 7 līdz 13 miljardiem parametru var pārspēt vispārējus modernākos modeļus, ja apmācības datos ir iekļautas apkopes rokasgrāmatas, kļūmju režīma vēstures dati, sensoru metadati un rūpnīcas -specifiskas standarta darbības procedūras -, jo tas pārzina jūsu rūpnīcu labāk nekā internetu. Tas atbilst "kontekstu-apzinātās inteliģences" principam, kas ir iestrādāts darbībās 4.0. nozarē.
Ražošanas nozarei nepieciešami AI rīki, kas ir pielāgoti konkrētiem scenārijiem
Debates par mākslīgā intelekta modeļu lielumu nav -nulles summas spēle vai nu-vai; galvenais ir tas, vai tie ir piemēroti lietojuma scenārijiem. Lielie modeļi izceļas ar plašu pētniecisko spriešanas uzdevumu klāstu; Maziem modeļiem ir absolūtas priekšrocības izmaksu, ātruma, izvietojamības un uzticamības ziņā rūpnieciskos scenārijos.
Ražošanas uzņēmumiem, kas tiecas pēc viedām rūpnīcām, savienotiem aktīviem un ļoti elastīgas ražošanas, mākslīgā intelekta nākotne nepaļaujas uz vienu īpaši-lielu modeli, bet gan uz tādas AI ekosistēmas izveidi, kas ir samērojama ar mērogu - no mākoņa līdz malai, no vispārējās uzņēmuma plānošanas līdz reālajam{2}}modeļiem, katras saiknes izpildei ierīces līmenī.
Tā kā mākslīgā intelekta modeļi joprojām ir viegli un to iespējas turpina uzlaboties, galvenā problēma tiek izvirzīta ražošanas vadītājiem: nākamajā nozares 4.0 izstrādes posmā, kad ražošanas sistēmā ir dziļi integrēts īpaši -augstas-efektivitātes, domēna-specifisks AI, kā tas no jauna definēs ražošanas efektivitāti, produktu kvalitāti un darbības inteliģenci?
