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(zhi)造業(ye)面臨(lin)著前所未有的(de)沖擊和變革。
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)業洞察(cha)暨生(sheng)(sheng)態圖(tu)譜(pu)報告》顯示(shi)，大家(jia)的(de)疑慮(lv)通常來(lai)自(zi)于(yu)：①大多(duo)(duo)(duo)數(shu)生(sheng)(sheng)成式(shi)AI模(mo)型主要關注(zhu)(zhu)文本和圖(tu)像，只有非(fei)常少量的(de)模(mo)型關注(zhu)(zhu)將傳感器數(shu)據作為(wei)輸入，同時(shi)，工(gong)業場(chang)景(jing)中的(de)很(hen)多(duo)(duo)(duo)數(shu)據是(shi)不可(ke)(ke)讀取的(de)；②在(zai)數(shu)據之(zhi)外，工(gong)業領域對安全(quan)、穩(wen)定、可(ke)(ke)靠等指標極其嚴苛的(de)追求(qiu)，這(zhe)是(shi)生(sheng)(sheng)成式(shi)AI不能滿足的(de)地方；③工(gong)業制造細分領域眾多(duo)(duo)(duo)，各領域在(zai)生(sheng)(sheng)產(chan)流程、工(gong)藝、生(sheng)(sheng)產(chan)線(xian)配置、原材(cai)料及產(chan)品類型上均(jun)具(ju)有較大差(cha)異，強(qiang)調的(de)是(shi)細分行業的(de)機理融合和行業知識。因此，彼(bi)時(shi)有許多(duo)(duo)(duo)制造企業都對這(zhe)項技術呈觀望態度。
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）展示了TwinCAT聊天客戶(hu)端，旨在自動執行諸如創(chuang)建(jian)或添(tian)加功能(neng)塊代碼之(zhi)類的任務。它還可(ke)以用(yong)于代碼優化、文檔編制和重組。
這個(ge)客戶端(duan)將在(zai)TwinCAT XAE（擴展自動化工(gong)程）中實現(xian)，通過(guo)連(lian)接到LLM（大型語(yu)言模型）的(de)主(zhu)機(ji)云(yun)來工(gong)作。例如，如果用(yong)戶使用(yong)的(de)是Microsoft Azure，它將連(lian)接到OpenAI的(de)ChatGPT。Beckhoff的(de)TwinCAT聊天客戶端(duan)通過(guo)Visual Studio中的(de)相(xiang)應聊天窗口為PLC開發環境提供了(le)用(yong)戶界(jie)面。據Beckhoff介紹，LLM功能已經通過(guo)TwinCAT特定內容進(jin)行了(le)優化。
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)于構(gou)建生(sheng)成(cheng)(cheng)式(shi)(shi)人(ren)工智(zhi)能(neng)應用(yong)程序的服(fu)務 Amazon Bedrock 集成(cheng)(cheng)到(dao)其開發(fa)平臺 Mendix 中，從而(er)使用(yong)戶能(neng)夠訪問(wen)生(sheng)成(cheng)(cheng)式(shi)(shi)人(ren)工智(zhi)能(neng)功能(neng)來(lai)創(chuang)建新軟件和升級現(xian)有軟件。
通過與(yu)AWS聯手，西門(men)子Xcelerator生態(tai)的應用開(kai)(kai)發者(zhe)們能夠(gou)便捷訪(fang)問生成式AI的強大能力。Bedrock提供穩定可(ke)靠的大規模(mo)語(yu)言(yan)模(mo)型，開(kai)(kai)發者(zhe)只需數次點擊，利(li)用Mendix簡(jian)單(dan)的圖形(xing)界面與(yu)拖放組件，即可(ke)快(kuai)速(su)構建AI應用原型或最(zui)小可(ke)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，借助數字孿生技術，企(qi)業可以(yi)模(mo)擬產品、機器(qi)甚至整個工廠，讓(rang)新的生產技術和系統在現實世(shi)界實施之前(qian)，就能在虛(xu)擬世(shi)界中模(mo)擬測試(shi)和驗(yan)證它們(men)，從而降低(di)出現代價高昂錯誤(wu)的風(feng)險。
然而，要實現工業元宇宙這(zhe)樣一個龐(pang)大(da)而復雜(za)的(de)(de)虛擬(ni)世(shi)界，需要(yao)多種前沿技術的(de)(de)支(zhi)持，還需要(yao)有無限(xian)多的(de)(de)虛擬(ni)場景，這(zhe)正是GenAI 發揮用武之地的(de)(de)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)隊之(zhi)外(wai)，銷售團(tuan)隊、營(ying)銷團(tuan)隊、決策者和(he)客戶等(deng)相關方(fang)也可以通過對現(xian)實(shi)世界產品外(wai)觀的洞(dong)察和(he)理解獲(huo)得裨(bi)益，進(jin)而更(geng)明智、更(geng)快速地制定(ding)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
在工(gong)業知識及(ji)經驗領域(yu)，生成式AI的應用也在不斷拓展。
傳統的(de)(de)制造(zao)業應(ying)用范式(shi)主要依賴于結(jie)構(gou)化(hua)數據和精(jing)確的(de)(de)算法(fa)模型，而(er)現(xian)在，隨著生成式(shi)AI的(de)(de)崛起(qi)，制造(zao)業開始更(geng)加注重對高(gao)質(zhi)量文本、圖片(pian)、文檔(dang)等(deng)非結(jie)構(gou)化(hua)數據的(de)(de)應(ying)用。這不僅提高(gao)了數據處理效率(lv)，也為制造(zao)業提供(gong)了更(geng)多(duo)的(de)(de)應(ying)用場景和可能(neng)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(da)量(liang)非結構化文(wen)本和視覺數(shu)據具有很(hen)多應用，例(li)如：
通(tong)過視(shi)覺檢查(cha)異常(chang)來識別成品的質(zhi)量(liang)或相(xiang)關(guan)屬性(xing)；
可以使用AI將視覺檢查(cha)納入，以確定缺陷的可能原因；
可以(yi)將基于文本的維護(hu)日志(zhi)轉化為有意義的數據，與過程(cheng)數據結合，提前改善對非計劃維護(hu)事件(jian)的預測；
可(ke)以將實驗室筆(bi)記和“批次(ci)數(shu)據”與過(guo)程和設備數(shu)據集成，以提供更(geng)有意義的產品質量見解(jie)，提供模擬(ni)實驗室測量或(huo)實時質量預測。
Canvass AI首席執(zhi)行官(guan)Humera Malik表示：“我(wo)(wo)們正在利(li)用(yong)通用(yong)人工(gong)(gong)智能(neng)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)潛力不(bu)(bu)斷創新我(wo)(wo)們的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)工(gong)(gong)業問題解(jie)(jie)決方(fang)法。我(wo)(wo)們的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)戰(zhan)略不(bu)(bu)僅僅是將聊天機器人界(jie)面添加到我(wo)(wo)們的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)產(chan)品中。這(zhe)一尖端能(neng)力是對數據(ju)分析領域的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)深入挖掘，產(chan)生了(le)深刻的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)見解(jie)(jie)，推(tui)(tui)動(dong)(dong)了(le)卓越的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)成果(guo)。這(zhe)不(bu)(bu)僅僅是一小(xiao)步；它是一次巨(ju)大的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)飛躍，擴展了(le)我(wo)(wo)們的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)客戶在解(jie)(jie)決復雜(za)挑戰(zhan)方(fang)面所能(neng)實現的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)邊界(jie)，推(tui)(tui)動(dong)(dong)了(le)工(gong)(gong)業領域可能(neng)性的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)邊界(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(zai)未來，工(gong)(gong)業GenAI將繼續(xu)為工(gong)(gong)業領域帶來巨大的(de)(de)(de)(de)變革和(he)創(chuang)新(xin)，進一步推動(dong)(dong)工(gong)(gong)業智能(neng)化水平的(de)(de)(de)(de)提升，加(jia)速數(shu)字化轉型的(de)(de)(de)(de)步伐。隨著(zhu)技術的(de)(de)(de)(de)不(bu)斷(duan)進步和(he)應(ying)用場景(jing)的(de)(de)(de)(de)不(bu)斷(duan)拓(tuo)展，我們可以期待看到GenAI在(zai)工(gong)(gong)業生(sheng)產中(zhong)發揮更(geng)廣泛(fan)、更(geng)深遠的(de)(de)(de)(de)作用，它將成為企業實現(xian)生(sheng)產效率提升、質量(liang)優(you)化和(he)資源利用最大化的(de)(de)(de)(de)重要(yao)工(gong)(gong)具，為工(gong)(gong)業領域的(de)(de)(de)(de)可持續(xu)發展和(he)智能(neng)化轉型注入新(xin)的(de)(de)(de)(de)活力(li)和(he)動(dong)(dong)力(li)。
參考資(zi)料：
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//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
