長期以來，制造業一直是人類進步的支柱。從200多年前的第一次工業革命到近十年來的工業4.0，制造業從沒停下過創新的步伐，如今，爆火的生成式人工智能 (GenAI)又讓制造業面臨著前所未有的沖擊(ji)和變革(ge)。
將人工智能應用于制造業并非什么“新鮮事”，但我們可以將諸如預測性維護、瑕疵檢測、能源分析、機器人自動化之類的應用稱為“傳統工業AI解決方案”；與之相比，“工業GenAI解決方案”的精髓則在于“生成”和其背后延伸的“理解”二字。
去年上半年，業內人士對GenAI和制造業的結合還存在不少疑慮。智次方發布的《2023年中國工業互聯網產(chan)(chan)業(ye)(ye)洞察暨生態(tai)圖譜報告》顯示(shi)，大(da)家的疑慮通常(chang)來自于：①大(da)多數生成式AI模型(xing)主要關(guan)注文本和圖像(xiang)，只有(you)非(fei)常(chang)少量的模型(xing)關(guan)注將傳(chuan)感器(qi)數據作(zuo)為輸入，同時，工業(ye)(ye)場景中的很多數據是(shi)不可(ke)讀取(qu)的；②在數據之外，工業(ye)(ye)領域對安(an)全、穩定、可(ke)靠等指標極其嚴苛的追(zhui)求，這(zhe)是(shi)生成式AI不能滿足的地方；③工業(ye)(ye)制(zhi)造細分領域眾(zhong)多，各領域在生產(chan)(chan)流程、工藝、生產(chan)(chan)線配置、原材料及產(chan)(chan)品類型(xing)上均具有(you)較大(da)差異，強調的是(shi)細分行(xing)業(ye)(ye)的機理(li)融合(he)和行(xing)業(ye)(ye)知識。因(yin)此，彼時有(you)許多制(zhi)造企業(ye)(ye)都對這(zhe)項技術呈觀望態(tai)度。
但細究這些疑慮，會發現許多人或許把“工業GenAI”當成了“傳統工業AI”的替代品或競品。然而，隨著越來越多的工業/制造企業進行深入實踐，事實證明，兩者應該是互相輔助的關系，各自在擅長的領域發揮價值。傳統工業AI可以提供更準確的分析結果，那么工業GenAI則能在一些可以被“生成”或者需要進行語義/圖像理解的環節大顯身手，比如編碼、數字孿生場景構建、生成式設計、圖像檢測、視覺數據等……
來自知名調研機構的咨詢師發布洞察預測——工業和制造領域的供應商正在競相開發基于 GenAI 的解決方案，有關工業GenAI的“軍備競賽”已經悄然打響。
利用GenAI 生成工程軟件代碼
傳統上工程師需要手動對機器和邏輯控制器進行編程，而GenAI解決方案可自動生成代碼，減少工程量和時間成本，工程師只需審查和調整代碼。
在2023年的Automate展會上，Beckhoff（倍福自動化）展示(shi)了TwinCAT聊(liao)天客(ke)戶端，旨在自動執行(xing)諸(zhu)如創建或(huo)添加功能塊代碼之類的任務(wu)。它還(huan)可以用于代碼優化、文檔(dang)編制(zhi)和重組(zu)。
這(zhe)個客戶端將在(zai)TwinCAT XAE（擴展自(zi)動化(hua)工程）中實現，通(tong)(tong)過連接(jie)(jie)到LLM（大型語(yu)言(yan)模(mo)型）的(de)主機云來工作(zuo)。例如(ru)，如(ru)果用(yong)(yong)戶使(shi)用(yong)(yong)的(de)是Microsoft Azure，它將連接(jie)(jie)到OpenAI的(de)ChatGPT。Beckhoff的(de)TwinCAT聊天(tian)客戶端通(tong)(tong)過Visual Studio中的(de)相應聊天(tian)窗口為PLC開發環(huan)境(jing)提(ti)供了(le)用(yong)(yong)戶界面。據(ju)Beckhoff介(jie)紹，LLM功能已經通(tong)(tong)過TwinCAT特定內容(rong)進行了(le)優化(hua)。
在Automate展會上的一次演示中，Beckhoff的產品管理總監Daymon Thompson展示了如何使用這項技術逐步指導編寫傳送帶系統的程序。他解釋了軟件如何逐步引導用戶完成LLM開發代碼所需的每個必要變量輸入。輸入這些變量后，在客戶端中選擇“自動完成”將把變量數據發送到ChatGPT引擎，并在幾秒鐘內返回完成的代碼。盡管LLM在開發代碼時可以非常精確，但Thompson也強調了用戶在實施之前徹底審查代碼的必要性。
當然，如果用戶對ChatGPT返回的內容滿意，就可以把程序圖標拖放到自己的TwinCAT程序中，以創建一個用于運行傳送帶的整個程序。顯然，TwinCAT聊天客戶端使編寫代碼變得更快速、更高效。
無獨有偶，在今年的CES上，老牌工業巨頭西門子將把用(yong)(yong)于(yu)構建生成式人工智能應用(yong)(yong)程序(xu)的服務(wu) Amazon Bedrock 集成到其開(kai)發平臺 Mendix 中，從而使用(yong)(yong)戶能夠(gou)訪問生成式人工智能功能來創(chuang)建新軟(ruan)件和升級現(xian)有軟(ruan)件。
通過與(yu)AWS聯手，西門子Xcelerator生態的(de)(de)應用開發者(zhe)們能(neng)(neng)夠(gou)便捷訪(fang)問生成式(shi)AI的(de)(de)強(qiang)大(da)能(neng)(neng)力。Bedrock提供穩定可靠的(de)(de)大(da)規(gui)模語言模型，開發者(zhe)只需(xu)數(shu)次點擊，利用Mendix簡(jian)單的(de)(de)圖形(xing)界(jie)面(mian)與(yu)拖放組件，即可快速(su)構建AI應用原(yuan)型或最小可行性產品。
西門子表示：“通過將亞馬遜Bedrock集成到我們的低代碼平臺中，我們正在賦予每個人創造客戶所需的應用程序的能力，使他們更具競爭力、彈性和可持續性，在沒有編程專業知識的情況下制作更智能的應用程序可以加速創新，幫助公司解決技能勞動力短缺問題。”
利用GenAI生成數字孿生場景
除了生成代碼，生成圖像是GenAI 的另一項拿手好戲，而視頻生成類的軟件也在以一日千里的速度迅猛發展。猶記得龍年春節剛過之際，OpenAI發布的文生視頻大模型Sora便火爆了朋友圈。它僅僅根據提示詞，就能生成60秒的連貫視頻，幾條生動逼真、畫面精美的短視頻，給相關行業帶來的震撼至今余溫未散。如果能將相關技術用于工業元宇宙的創建，那無疑將為工業未來帶來更多可能。
將元宇宙技術融入制造業能夠改變公司的生產、運營和管理方式。比如，公司可以使用VR和AR等沉浸式技術來增強員工培訓、倉庫流程、質量控制甚至產品設計；比如，借助數字孿生技(ji)術(shu)，企業可以(yi)模擬(ni)產品、機器(qi)甚至(zhi)整個工廠，讓(rang)新的(de)生產技(ji)術(shu)和(he)系統在(zai)現(xian)實(shi)世(shi)界實(shi)施之前，就能在(zai)虛擬(ni)世(shi)界中(zhong)模擬(ni)測(ce)試和(he)驗證它們(men)，從而降低(di)出現(xian)代價高昂錯(cuo)誤的(de)風險。
然而，要實現工業元宇宙這樣一個龐大而復(fu)雜的虛擬世界，需(xu)要多種(zhong)前沿技術的支持，還需(xu)要有(you)無限多的虛擬場景(jing)，這正是GenAI 發揮用武之地的地方。
關于GenAI +工業元宇宙的實踐，西門子和英偉達邁出了關鍵一步。早在 2022 年，西門子就宣布與圖形增強和人工智能技術先行者英偉達拓展合作伙伴關系，共同打造工業元宇宙，探索人工智能驅動數字孿生技術的應用場景。今年3月19日，西門子宣布將進一步深化與英偉達的合作，此次合作將英偉達 Omniverse Cloud APIs 的沉浸式可視化功能引入西門子 Xcelerator，推動以人工智能（AI）驅動的數字孿生技術的應用，持續構建工業元宇宙。
據介紹，生成式 AI 將大幅加快對真實感渲染細節進行設置和調整的速度，如物料定義、照明環境以及其它輔助性情景資產等。通過對工程數據進行真實的情境化處理，以往需要花費數天的任務現在可在短短數小時內完成。除工程團(tuan)隊(dui)(dui)之外，銷(xiao)售團(tuan)隊(dui)(dui)、營(ying)銷(xiao)團(tuan)隊(dui)(dui)、決策者和客戶等相關方(fang)也可以通過對現實世界產品外觀的(de)洞察和理解獲得裨益，進而更明(ming)智、更快速地制定決策。
可持續船舶制造市場的領導者 HD 現代即采用這一新解決方案創建了實時、逼真的可視化技術。HD 現代致力于研發氨動力和氫動力船舶，其過程極其復雜，所需管理的船舶可能包含超過 700 萬個離散零部件。西門子與英偉達的全新解決方案幫助 HD 現代采用交互方式，實現海量工程數據集的統一和可視化管理。
利用GenAI理解非結構化數據
在(zai)工(gong)業知(zhi)識及(ji)經驗領域，生成式AI的(de)應(ying)用也(ye)在(zai)不斷(duan)拓展。
傳(chuan)統的(de)制(zhi)造業(ye)應(ying)(ying)用(yong)范式主要依(yi)賴于結構化數(shu)據(ju)和精確(que)的(de)算法模型，而(er)現在，隨著生成(cheng)式AI的(de)崛起(qi)，制(zhi)造業(ye)開(kai)始更加注(zhu)重對(dui)高(gao)質(zhi)量文本、圖(tu)片、文檔等非結構化數(shu)據(ju)的(de)應(ying)(ying)用(yong)。這(zhe)不僅提(ti)高(gao)了數(shu)據(ju)處(chu)理效率(lv)，也為制(zhi)造業(ye)提(ti)供(gong)了更多的(de)應(ying)(ying)用(yong)場景和可能性。
2023年11月，加拿大工業人工智能軟件公司Canvass AI（該公司被CB Insights認可為推動制造業發展的頂尖技術公司之一）宣布了其工業人工智能軟件的下一次進化，即Hyper Data Analysis?。通過創新地利用生成式人工智能，Canvass AI軟件能夠將文本和基于視覺的數據的學習融入到生產數據流中，以推進傳統的基于時間序列的人工智能洞察。
“Canvass AI使人類和機器生成的數據都能進行全面分析，Canvass AI解決方案與工業用例中的Hyper Data Analysis能力相結合，為制造商提供了優化資產、流程以及工作流的新機會。結構化和非結構化數據的這種組合為基于人工智能的工業解決方案開啟了新的維度。”
Hyper Data Analysis對于涵蓋制造過程的大量(liang)非結構化文(wen)本和視覺數據(ju)具有很(hen)多應用，例(li)如：
通過視覺檢查異常來(lai)識別(bie)成品的質量或相關屬性；
可以(yi)使用AI將視(shi)覺檢查納入，以(yi)確定(ding)缺陷的可能原因；
可以將基于文本的維(wei)護日(ri)志轉化為有意義的數據(ju)，與過程數據(ju)結合，提前改(gai)善對(dui)非計(ji)劃(hua)維(wei)護事(shi)件(jian)的預測(ce)；
可以將實驗(yan)(yan)室筆記(ji)和“批次數(shu)據”與(yu)過(guo)程和設備數(shu)據集成，以提供更有意義的產品質量(liang)見(jian)解，提供模擬實驗(yan)(yan)室測量(liang)或實時質量(liang)預測。
Canvass AI首席執(zhi)行官Humera Malik表示：“我(wo)(wo)們(men)正在(zai)利用(yong)通(tong)用(yong)人(ren)(ren)工智能(neng)的(de)(de)潛力(li)不斷(duan)創(chuang)新我(wo)(wo)們(men)的(de)(de)工業(ye)問題解(jie)決方法。我(wo)(wo)們(men)的(de)(de)戰(zhan)略不僅(jin)僅(jin)是(shi)將聊天機器人(ren)(ren)界(jie)(jie)面(mian)添加到我(wo)(wo)們(men)的(de)(de)產品中。這一(yi)尖端能(neng)力(li)是(shi)對數據(ju)分析領域(yu)的(de)(de)深入挖掘，產生了(le)深刻的(de)(de)見解(jie)，推(tui)(tui)動(dong)了(le)卓越的(de)(de)成果(guo)。這不僅(jin)僅(jin)是(shi)一(yi)小(xiao)步；它是(shi)一(yi)次巨(ju)大的(de)(de)飛躍(yue)，擴展了(le)我(wo)(wo)們(men)的(de)(de)客戶在(zai)解(jie)決復(fu)雜挑戰(zhan)方面(mian)所能(neng)實現的(de)(de)邊(bian)界(jie)(jie)，推(tui)(tui)動(dong)了(le)工業(ye)領域(yu)可能(neng)性的(de)(de)邊(bian)界(jie)(jie)。”
寫在最后
2023年上半年，在接受智次方研究院調研的30余家工業互聯網企業中，超過70%是生成式AI技術的“觀望者”，在他們看來，該類技術在工業領域的應用落地還很遙遠，甚至可能是個“偽命題”；有接近30%是生成式AI技術的堅定“支持者”，他們認為雖然生成式AI在工業制造領域的應用還不成熟，但其改變傳統生產方式、推動制造業未來數字化轉型的趨勢已經勢不可擋。如果今年再進行類似的調研，恐怕數據會發生極大的變化，可以預見相當一部分“觀望者”將變成“支持者”，因為越來越多的實踐和探索已經證明了工業GenAI的潛力。
在未來，工(gong)(gong)業(ye)(ye)GenAI將繼續為(wei)工(gong)(gong)業(ye)(ye)領(ling)域帶來巨(ju)大(da)的(de)變革(ge)和(he)創新(xin)，進一步推動工(gong)(gong)業(ye)(ye)智能化水平的(de)提升，加速數字化轉型(xing)的(de)步伐。隨著技(ji)術的(de)不斷進步和(he)應用場景的(de)不斷拓展，我們可以期待看(kan)到GenAI在工(gong)(gong)業(ye)(ye)生(sheng)(sheng)產中發(fa)揮更廣泛、更深遠的(de)作用，它將成為(wei)企業(ye)(ye)實現生(sheng)(sheng)產效率提升、質(zhi)量優化和(he)資源(yuan)利用最(zui)大(da)化的(de)重要工(gong)(gong)具，為(wei)工(gong)(gong)業(ye)(ye)領(ling)域的(de)可持續發(fa)展和(he)智能化轉型(xing)注入新(xin)的(de)活(huo)力和(he)動力。
參考資料：
//mp.weixin.qq.com/s/nxCQ_BiGFGlSOls40xB5Lw
//mp.weixin.qq.com/s/txnGRw3JDt5B9Q2TL2Umqg
//mp.weixin.qq.com/s/HDRUDsxX-aQ_RITZf4dzjg
//www.iotworldtoday.com/connectivity/siemens-aws-partner-to-democratize-generative-ai-ces-2024#close-modal
//www.industryupdate.com.au/article/twincat-chat-benefits-automation-engineers-and-business-enterprises
//www.einpresswire.com/article/668801147/canvass-ai-unveils-game-changing-industrial-ai-with-hyper-data-analysis-powered-by-generative-ai
