在過去兩年中，生成式人工智能(GenAI) 的出現為工業過程分析帶來了令人興奮的新可能性。這種變革性技術可以根據用戶提示生成文本、代碼和圖像等新內容，有可能重塑過程制造商分析數據、優化運營和做出關鍵決策的方式。

對生成式AI的興趣來自于過程制造商感到“數據豐富而信息貧乏”的時候，特別是隨著工業物聯網(IIoT)的擴展增加了運營和設備數據的數量、復雜性和可訪問性。其實，如果管理得當，這些多余的數據會產生巨大的機會。

人工智能(AI)和機器學習(ML)技術的同時出現為發現更有意義的見解提供了潛力。然而，對于許多組織來說，從原始數據到有意義的見解的過程仍然很漫長。

因此，需要一種軟件，使團隊成員(包括工程、運營和管理人員)能夠從數據中獲得更快、更有價值的見解，并更快地采取行動以改進生產和業務指標。將生成式AI整合到高級分析軟件中可能會對過程行業產生影響，因為它使領域專家更容易利用軟件的強大功能，同時提高其有效性。

使用生成式AI增強高級分析功能

生成式AI大型語言模型擅長理解人類輸入，以及快速有效地生成文本和計算機代碼，而高級分析解決方案則提供了對經過清理和上下文情境的時間序列數據的清晰訪問。將這兩種技術相結合，可以提高軟件解決方案在識別模式、收集見解、做出預測和建議操作方面的能力。

圖 1：要想利用生成式AI增強型高級分析解決方案取得成功，需要為領域專家提供關鍵要素，以便在業務和技術戰略的協調下進行高效分析并做出有效決策。

為了通過這種組合取得最大的成功，關鍵要素(可靠的企業數據、高級分析和生成式AI)必須以領域專家為核心，而不是在后臺進行整合(圖1)。

通過使用生成式AI豐富高級分析功能，公司可能會獲得許多好處，包括：

• 增強決策：通過以自然語言提供摘要和詳細說明，領域專家更容易理解整個過程，并更準確地做出數據驅動的決策。其結果是能夠分析海量數據集，以識別趨勢、異常和機會，并實現主動決策。
• 更高的分析效率：可以快速從基于文本的簡短任務描述轉變為執行這些任務的功能性計算機代碼，通常只需進行最少的調整和更正。這使工程師和數據科學家等領域專家能夠專注于高價值活動，從而縮短獲得見解的時間。
• 更強的預測能力：生成式AI提高了基于算法的分析技術檢測異常、為預測性維護提供信息和預測生產數據的能力。它還為模式檢測提供了額外的功能，特別是在表示傳感器數據與操作說明或日志組合的數據集中。
• 簡化入職和培訓：生成式AI可用于支持對話和交互式用戶界面，使學習者更容易掌握其制造領域的工藝。通過與當前知識庫的持續連接，基于生成式AI的培訓也保留了其相關性，從而增強了培訓保留率。

通過提供對現代技術的簡化訪問，使領域專家的工作更輕松，公司不僅可以重新定義業務運營，還可以培養一個充滿靈感、參與度高、有能力的數字化組織。

生成式AI的局限性和風險

雖然生成式AI有望在未來實現重大改進，但組織必須承認其局限性和相關風險。這些挑戰包括數據挑戰、缺乏透明度和數據隱私問題。

生成式AI模型通常使用代表人類共同知識的公共數據集進行訓練，這些知識可在互聯網上獲得，但缺乏私人知識。由于難以消除訓練數據中存在的固有偏差，這可能會導致某些結果不準確。使用特定領域的私有數據訓練模型既繁重又技術困難。

復雜的生成式AI模型通常從前端看往往像是一個黑匣子，沒有可解釋性，這使得解釋決策過程具有挑戰性。使用模型的人必須謹慎行事。當這些模型將數據提供給其他軟件時，在對生成式AI結果進行過濾以減少虛假信息的傳播時會增加一層復雜性，從而帶來傷害風險。

在敏感行業部署生成式AI時，必須解決數據隱私和安全問題。由于生成式AI平臺對互聯網開放用于模型訓練，因此開發人員和實施者必須謹慎行事，將機密信息與面向公眾的組件分開，以避免泄露數據。

隨著媒體對生成式AI的炒作不斷增長，企業也應該警惕常見的誤解。盡管有流行的話語，但生成式AI需要人類監督才能有效運作。它并不能取代對領域專家的需求，而是補充了他們的專業知識。

構建有效的生成式AI模型需要大量的時間和精力。它不是即時解決方案的靈丹妙藥。當部署在過程工業中時，這些模型需要微調和定制以滿足特定需求?，F成的解決方案可能無法產生最佳甚至合理的結果。

準備和實施的三個關鍵要素

為了評估使用生成式AI增強過程系統數據分析的準備情況，企業應檢查三個關鍵屬性：

• 數據質量：評估過程數據的完整性和可訪問性。高質量的數據對于生成式AI的有效性以及與處理這些問題的團隊正在解決的特定流程問題的相關性至關重要。
• 技能專長：評估與過程工業相關的數據科學和AI的熟練程度。確定員工是否具備開發和維護生成式AI解決方案的技能，以及是否了解解決方案所針對的流程和業務團隊。
• 基礎設施：確保必要的計算基礎設施和數據存儲功能到位，以支持資源密集型生成式AI部署。

在考慮了上面的這些關鍵因素后，企業還應遵循以下準則，以成功應用和部署生成式AI：

• 投資于技能：對員工進行數據科學和AI方面的培訓，同時發展內部專業知識，以有效推動生成式AI計劃。
• 定義標準：建立穩健的數據治理實踐，以確保數據質量、隱私和符合行業法規。
• 從小處著手：從試點項目開始，在擴大規模之前測試生成式AI對組織特定用例的適用性。
• 促進持續學習：培養一種追求知識并隨著生成式AI技術的發展而適應的文化。

釋放生成式AI的潛力

生成式AI有望徹底改變工業數據分析和決策方法。通過將生成式AI與高級分析相結合，過程制造商可以將效率、準確性和創新提升到新的水平。要充分發揮生成式AI的潛力，需要仔細考慮其局限性和風險，并采取戰略性方法為組織做好準備。

過程專家可以利用生成式AI的強大功能，將這些解決方案巧妙地集成到工作流程中，以推動取得有利成果，并在競爭日益激烈的環境中保持領先地位。