Generative AI는 고급 분석을 위한 새로운 가능성을 제공합니다.

생성 인공 지능(GenAI)의 출현은 산업 공정 분석에 흥미롭고 새로운 전망을 제시합니다. 이 혁신적인 기술은 사용자 프롬프트를 기반으로 새로운 텍스트, 코드, 이미지와 같은 콘텐츠를 생성할 수 있어 프로세스 제조업체에 데이터 분석, 운영 최적화 및 중요한 결정을 내리는 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 제공합니다. 이 혁신적인 기능을 통해 기업은 필요한 정보를 보다 신속하게 얻고 생성된 콘텐츠를 사용하여 의사 결정을 안내하고 산업 프로세스를 개선할 수 있습니다. 따라서 GenAI의 도입은 생산성과 품질을 향상시켜 더 큰 비즈니스 성공을 가져올 것으로 예상되는 강력한 도구를 업계에 제공합니다.

생성 AI에 대한 관심은 특히 산업 사물 인터넷(IIoT)의 발전으로 인해 "데이터가 풍부하고 정보가 부족한" 상황에 직면했을 때 제조업체가 느끼는 혼란스러운 프로세스에서 비롯됩니다. 볼륨, 복잡성 및 접근성을 증가시킵니다. 그러나 이러한 초과 데이터는 효과적으로 관리할 수 있다면 엄청난 기회를 제공합니다.

인공 지능과 기계 학습 기술의 출현은 더 의미 있는 통찰력을 발견할 수 있는 잠재력을 제공하지만, 많은 조직의 경우 원시 데이터에서 의미 있는 통찰력을 얻는 여정은 여전히 ​​깁니다.

그래서 엔지니어링, 운영, 관리를 포함한 팀원에게는 데이터에서 귀중한 통찰력을 빠르게 도출할 수 있는 소프트웨어가 필요합니다. 생성적 AI를 고급 분석 소프트웨어에 통합하면 해당 분야 전문가가 소프트웨어의 기능을 더 쉽게 활용하여 효율성을 높일 수 있으므로 프로세스 산업에 영향을 미칠 것입니다. 이 소프트웨어를 사용하면 팀 구성원은 데이터 분석 결과를 더 빠르게 얻고 해당 조치를 취하여 생산 및 비즈니스 지표를 개선할 수 있습니다. 이는 팀의 의사 결정 속도와 정확성을 향상시켜 비즈니스 성장과 발전을 촉진하는 데 도움이 됩니다.

생성 AI로 고급 분석 강화

생성 AI 대형 언어 모델은 인간 입력을 이해하고 텍스트 및 컴퓨터 코드를 생성하는 데 탁월합니다. 고급 분석 솔루션은 정리되고 상황에 맞는 시계열 데이터에 대한 효율적인 액세스를 제공하여 명확한 분석 결과를 제공합니다. 이 두 기술을 결합하면 패턴을 식별하고, 통찰력을 수집하고, 예측하고, 조치 권장 사항을 제공하는 소프트웨어 솔루션의 기능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

제너레이티브 AI로 강화된 고급 분석 솔루션이 성공하려면 도메인 전문가가 비즈니스 및 기술 전략에 맞춰 효율적인 분석을 수행하고 효과적인 결정을 내릴 수 있도록 핵심 요소를 제공해야 합니다.

성공을 극대화하려면 핵심 요소(신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 데이터, 고급 분석 및 생성 AI)를 백엔드에 통합하는 것이 아니라 도메인 전문가를 중심으로 집중해야 합니다(그림 1 참조).

생성 AI로 고급 분석을 강화함으로써 기업은 다음과 같은 많은 이점을 얻을 수 있습니다.

• 향상된 의사 결정: 자연어로 요약 및 자세한 설명을 제공함으로써 도메인 전문가가 전체 프로세스를 더 쉽게 이해하고 더 정확하게 수행할 수 있습니다. 데이터 기반 결정. 그 결과, 대규모 데이터 세트를 분석하여 추세, 이상 현상, 기회를 식별하고 사전 예방적인 의사 결정을 내릴 수 있는 능력이 탄생했습니다.
• 분석 효율성 향상: 짧은 텍스트 기반 작업 설명에서 대개 최소한의 조정과 수정을 통해 해당 작업을 수행하는 기능적인 컴퓨터 코드로 신속하게 이동할 수 있습니다. 이를 통해 엔지니어 및 데이터 과학자와 같은 도메인 전문가는 가치가 높은 활동에 집중하여 통찰력을 얻는 시간을 단축할 수 있습니다.
• 더 뛰어난 예측 기능: Generative AI는 알고리즘 기반 분석 기능을 향상하여 이상 현상을 감지하고, 예측 유지 관리를 알리고, 생산 데이터를 예측합니다. 또한 특히 작동 지침이나 로그와 결합된 센서 데이터를 나타내는 데이터 세트에서 패턴 감지를 위한 추가 기능을 제공합니다.
• 간소화된 온보딩 및 교육: 생성 AI는 대화형 및 대화형 사용자 인터페이스를 지원하는 데 사용될 수 있으므로 학습자가 제조 분야의 기술을 더 쉽게 익힐 수 있습니다. 또한 생성적 AI 기반 교육은 현재 지식 기반과의 지속적인 연결을 통해 관련성을 유지하여 교육 유지율을 향상시킵니다.

분야 전문가의 작업을 더 쉽게 만드는 현대 기술에 대한 간소화된 액세스를 제공함으로써 기업은 비즈니스 운영을 재정의할 수 있을 뿐만 아니라 영감이 넘치고 참여도가 높으며 유능한 디지털 조직을 육성할 수 있습니다.

제너레이티브 AI의 한계 및 위험

제너레이티브 AI는 미래에 상당한 개선을 약속하지만 조직은 그 한계와 관련 위험을 인정해야 합니다. 이러한 과제에는 데이터 문제, 투명성 부족, 데이터 개인 정보 보호 문제가 포함됩니다.

제너레이티브 AI 모델은 일반적으로 인터넷에서 사용할 수 있지만 개인 지식이 부족한 인간의 공통 지식을 나타내는 공개 데이터 세트를 사용하여 훈련됩니다. 이는 훈련 데이터에 존재하는 고유한 편향을 제거하기 어렵기 때문에 일부 부정확한 결과를 초래할 수 있습니다. 도메인별 개인 데이터를 사용한 모델 학습은 번거롭고 기술적으로 어렵습니다.

복잡한 생성 AI 모델은 해석 가능성이 없는 프런트 엔드의 블랙박스처럼 보이는 경우가 많으므로 의사결정 과정을 설명하기가 어렵습니다. 모델을 사용하는 사람은 주의를 기울여야 합니다. 이러한 모델이 다른 소프트웨어에 데이터를 공급하면 생성적 AI 결과를 필터링할 때 잘못된 정보의 확산을 줄여 피해 위험이 발생할 때 복잡성 계층이 추가됩니다.

민감한 산업에 생성 AI를 배포할 때는 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제를 해결해야 합니다. 생성적 AI 플랫폼은 모델 훈련을 위해 인터넷에 공개되어 있으므로 개발자와 구현자는 데이터 유출을 방지하기 위해 공개 구성 요소에서 기밀 정보를 분리하도록 주의해야 합니다.

제너레이티브 AI에 대한 미디어의 과대광고가 계속 증가함에 따라 기업은 일반적인 오해에 주의해야 합니다. 대중적인 담론에도 불구하고 생성적 AI가 효과적으로 작동하려면 인간의 감독이 필요합니다. 이는 도메인 전문가의 필요성을 대체하는 것이 아니라 오히려 그들의 전문 지식을 보완합니다.

효과적인 생성 AI 모델을 구축하려면 많은 시간과 노력이 필요합니다. 즉각적인 해결을 위한 만병통치약은 아닙니다. 프로세스 산업에 배포할 경우 이러한 모델은 특정 요구 사항을 충족하도록 미세 조정 및 사용자 정의되어야 합니다. 기성 솔루션은 최적의 결과나 심지어 합리적인 결과를 생성하지 못할 수도 있습니다.

준비 및 구현의 세 가지 핵심 요소

생성 AI를 사용하여 프로세스 시스템 데이터 분석을 향상할 준비가 되었는지 평가하려면 기업은 세 가지 주요 특성을 조사해야 합니다.

• 데이터 품질: 프로세스 데이터 섹스의 완전성과 접근성을 평가합니다. 고품질 데이터는 생성 AI의 효율성과 이를 작업하는 팀이 해결하는 특정 프로세스 문제와의 관련성에 매우 중요합니다.
• 기술 전문성: 프로세스 산업과 관련된 데이터 과학 및 AI의 숙련도를 평가합니다. 직원이 생성적 AI 솔루션을 개발 및 유지 관리할 수 있는 기술을 갖추고 있는지 확인하고 솔루션의 대상이 되는 프로세스와 비즈니스 팀을 이해합니다.
• 인프라: 리소스 집약적인 생성 AI 배포를 지원하는 데 필요한 컴퓨팅 인프라와 데이터 저장 기능이 마련되어 있는지 확인하세요.

위의 주요 요소를 고려한 후 기업은 생성 AI를 성공적으로 적용하고 배포하기 위해 다음 지침을 따라야 합니다.

• 기술에 투자: 직원에게 데이터 과학 및 AI 교육을 제공하는 동시에 생성 AI 이니셔티브를 효과적으로 추진하기 위한 내부 전문성을 개발합니다.
• 표준 정의: 데이터 품질, 개인 정보 보호 및 업계 규정 준수를 보장하기 위해 강력한 데이터 거버넌스 관행을 확립합니다.
• 소규모로 시작: 규모를 확장하기 전에 파일럿 프로젝트로 시작하여 조직의 특정 사용 사례에 생성 AI의 적용 가능성을 테스트하세요.
• 지속적인 학습 장려: 생성 AI 기술이 발전함에 따라 지식을 추구하고 적응하는 문화를 조성합니다.

제너레이티브 AI의 잠재력을 발휘하세요

제너레이티브 AI는 산업 데이터 분석과 의사결정 방법에 혁명을 일으킬 것으로 예상됩니다. 생성적 AI와 고급 분석을 결합함으로써 프로세스 제조업체는 효율성, 정확성 및 혁신을 새로운 수준으로 끌어올릴 수 있습니다. 생성 AI의 잠재력을 최대한 실현하려면 한계와 위험을 신중하게 고려하고 조직을 준비하기 위한 전략적 접근 방식이 필요합니다.

프로세스 전문가는 생성 AI의 힘을 활용하여 이러한 솔루션을 워크플로에 스마트하게 통합하여 유리한 결과를 도출하고 점점 더 경쟁이 심화되는 환경에서 앞서 나갈 수 있습니다.

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