生成式AI為進階分析提供了新的可能性

生成式人工智慧(GenAI) 的出現為工業製程分析帶來了令人興奮的新前景。這項變革性技術可以根據使用者的提示產生新的文字、程式碼和圖像等內容，​​從而為製程製造商提供了改變資料分析、優化營運和做出關鍵決策方式的可能性。這種創新能力使得企業能夠更快速地獲取所需的信息，並且能夠利用這些生成的內容來指導決策和改進工業過程。因此，GenAI 的引入為工業界帶來了強大的工具，有望推動生產效率和品質的提升，從而實現更大的商業成功。

對生成式AI的興趣來自於製程製造商在面對「資料豐富而資訊貧乏」的情況時所感到的困惑，尤其是隨著工業物聯網(IIoT)的發展，營運和設備資料的數量、複雜性和可訪問性不斷增加。然而，如果能夠有效地管理這些多餘的數據，它們將會帶來巨大的機會。

人工智慧和機器學習技術的出現為發現更有意義的見解提供了潛力，但對許多組織來說，從原始資料到有意義的見解的過程仍然很漫長。

因此，團隊成員(包括工程、營運和管理人員)需要一種能夠從資料中快速取得有價值見解的軟體。將生成式AI整合到高階分析軟體中將對製程產業產生影響，因為它使領域專家更容易利用軟體的強大功能，從而提高其有效性。透過這種軟體，團隊成員可以更快地獲得數據分析結果，並採取相應的行動來改善生產和業務指標。這將有助於提高團隊的決策速度和準確性，從而促進業務的成長和發展。

使用生成式AI增強高階分析功能

生成式AI大型語言模型在理解人類輸入和生成文字和電腦程式碼方面表現出色。而高階分析解決方案則能夠有效存取經過清理和上下文情境的時間序列數據，提供清晰的分析結果。將這兩種技術結合起來，可以顯著提升軟體解決方案在識別模式、收集見解、做出預測和提供操作建議方面的能力。

為了讓生成式AI增強型高階分析解決方案成功，需要向領域專家提供關鍵要素，以便他們能夠在業務和技術策略的協調下進行高效分析並做出有效決策。

為了實現最大的成功，關鍵要素（可靠的企業資料、進階分析和生成式AI）需要以領域專家為核心，而不是僅在後台進行整合（參見圖1）。

透過使用生成式AI豐富高階分析功能，公司可能會獲得許多好處，包括：

• 增強決策：透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，並更準確地做出數據驅動的決策。其結果是能夠分析海量資料集，以識別趨勢、異常和機會，並實現主動決策。
• 更高的分析效率：可以快速從基於文字的簡短任務描述轉變為執行這些任務的功能性電腦程式碼，通常只需進行最少的調整和修正。這使工程師和資料科學家等領域專家能夠專注於高價值活動，從而縮短獲得見解的時間。
• 更強的預測能力：生成式AI提高了基於演算法的分析技術檢測異常、為預測性維護提供資訊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，特別是在表示感測器資料與操作說明或日誌組合的資料集中。
• 簡化入職和培訓：生成式AI可用於支援對話和互動式使用者介面，使學習者更容易掌握其製造領域的工藝。透過與目前知識庫的持續連接，基於生成式AI的培訓也保留了其相關性，從而增強了培訓保留率。

透過提供對現代技術的簡化訪問，使領域專家的工作更輕鬆，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、有能力的數位化組織。

生成式AI的限制和風險

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。這些挑戰包括資料挑戰、缺乏透明度和資料隱私問題。

生成式AI模型通常使用代表人類共同知識的公共資料集進行訓練，這些知識可在網路上獲得，但缺乏私人知識。由於難以消除訓練資料中存在的固有偏差，這可能會導致某些結果不準確。使用特定領域的私有資料訓練模式既繁重又技術困難。

複雜的生成式AI模型通常從前端看往往像是黑盒子，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。當這些模型將資料提供給其他軟體時，在對生成式AI結果進行過濾以減少虛假資訊的傳播時會增加一層複雜性，從而帶來傷害風險。

在敏感產業部署生成式AI時，必須解決資料隱私和安全性問題。由於生成式AI平台對互聯網開放用於模型訓練，因此開發人員和實施者必須謹慎行事，將機密資訊與面向公眾的組件分開，以避免洩露資料。

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。儘管有流行的話語，生成式AI需要人類監督才能有效運作。它並不能取代對領域專家的需求，而是補充了他們的專業知識。

建立有效的生成式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。當部署在製程工業時，這些模型需要微調和客製化以滿足特定需求。現成的解決方案可能無法產生最佳甚至合理的結果。

準備與實施的三個關鍵要素

為了評估使用生成式AI增強流程系統資料分析的準備情況，企業應檢視三個關鍵屬性：

• #資料品質：評估過程資料的完整性和可存取性。高品質的數據對於生成式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：評估與製程工業相關的資料科學和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。
• 基礎架構：確保必要的運算基礎架構和資料儲存功能到位，以支援資源密集型生成式AI部署。

在考慮了上述的這些關鍵因素後，企業也應遵循以下準則，以成功應用和部署生成式AI：

• 投資於技能：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：建立穩健的資料治理實踐，以確保資料品質、隱私和符合產業法規。
• 從小處著手：從試點專案開始，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：培養一種追求知識並隨著生成式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有望徹底改變工業資料分析和決策方法。透過將生成式AI與高級分析相結合，製程製造商可以將效率、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，需要仔細考慮其限制和風險，並採取策略性方法為組織做好準備。

流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整合到工作流程中，以推動有利成果，並在競爭日益激烈的環境中保持領先地位。

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