L'IA générative offre de nouvelles possibilités d'analyse avancée

L’émergence de l’intelligence artificielle générative (GenAI) ouvre de nouvelles perspectives passionnantes pour l’analyse des processus industriels. Cette technologie transformatrice peut générer du contenu tel que de nouveaux textes, codes et images basés sur les invites des utilisateurs, offrant ainsi aux fabricants de processus la possibilité de transformer la façon dont ils analysent les données, optimisent les opérations et prennent des décisions critiques. Cette capacité innovante permet aux entreprises d'obtenir plus rapidement les informations dont elles ont besoin et d'utiliser le contenu généré pour orienter les décisions et améliorer les processus industriels. L’introduction de GenAI apporte ainsi à l’industrie un outil puissant qui devrait générer des améliorations en termes de productivité et de qualité, conduisant ainsi à une plus grande réussite commerciale.

L'intérêt pour l'IA générative vient du processus de confusion ressenti par les fabricants face à une situation « riche en données et pauvre en informations », notamment avec le développement de l'Internet industriel des objets (IIoT), les données opérationnelles et d'équipement continuent pour augmenter en volume, en complexité et en accessibilité. Cependant, cet excès de données présente d’énormes opportunités s’il peut être géré efficacement.

L'émergence des technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique offre la possibilité de découvrir des informations plus significatives, mais pour de nombreuses organisations, le chemin entre les données brutes et les informations significatives est encore long.

Les membres de l'équipe, y compris l'ingénierie, les opérations et la gestion, ont besoin d'un logiciel capable de tirer rapidement des informations précieuses à partir de leurs données. L'intégration de l'IA générative dans les logiciels d'analyse avancée aura un impact sur l'industrie des procédés, car elle permettra aux experts du domaine d'exploiter plus facilement la puissance du logiciel, augmentant ainsi son efficacité. Avec ce logiciel, les membres de l'équipe peuvent obtenir plus rapidement les résultats de l'analyse des données et prendre les mesures correspondantes pour améliorer les mesures de production et commerciales. Cela contribuera à améliorer la rapidité et la précision de la prise de décision de votre équipe, favorisant ainsi la croissance et le développement de l’entreprise.

Améliorez l'analyse avancée avec l'IA générative

Les grands modèles de langage d'IA générative excellent dans la compréhension des entrées humaines et dans la génération de texte et de code informatique. Les solutions d'analyse avancées offrent un accès efficace à des données de séries chronologiques nettoyées et contextualisées, fournissant ainsi des résultats analytiques clairs. La combinaison de ces deux technologies peut améliorer considérablement la capacité d'une solution logicielle à identifier des modèles, à recueillir des informations, à faire des prédictions et à fournir des recommandations d'action.

Pour que les solutions d'analyse avancée génératives améliorées par l'IA réussissent, les experts du domaine doivent disposer d'éléments clés leur permettant de mener une analyse efficace et de prendre des décisions efficaces en coordination avec les stratégies commerciales et technologiques.

Pour un succès maximal, les ingrédients clés (données d'entreprise fiables, analyses avancées et IA générative) doivent être centrés sur des experts du domaine plutôt que simplement intégrés dans le backend (voir Figure 1).

En enrichissant les analyses avancées avec l'IA générative, les entreprises peuvent bénéficier de nombreux avantages, notamment :

• Prise de décision améliorée : en fournissant des résumés et des descriptions détaillées en langage naturel, les experts du domaine peuvent plus facilement comprendre l'ensemble du processus et le faire avec plus de précision. décisions basées sur les données. Le résultat est la capacité d’analyser des ensembles de données massifs pour identifier les tendances, les anomalies et les opportunités et permettre une prise de décision proactive.
• Plus grande efficacité d'analyse : peut rapidement passer de courtes descriptions de tâches basées sur du texte à un code informatique fonctionnel qui exécute ces tâches, souvent avec un minimum d'ajustements et de corrections. Cela permet aux experts du domaine, tels que les ingénieurs et les data scientists, de se concentrer sur des activités à forte valeur ajoutée, réduisant ainsi le délai d'obtention d'informations.
• Capacités prédictives accrues : l'IA générative améliore la capacité des analyses basées sur des algorithmes à détecter les anomalies, à éclairer la maintenance prédictive et à prédire les données de production. Il fournit également des fonctionnalités supplémentaires pour la détection de modèles, en particulier dans les ensembles de données représentant les données des capteurs combinées à des instructions d'utilisation ou à des journaux.
• Intégration et formation simplifiées : l'IA générative peut être utilisée pour prendre en charge les interfaces utilisateur conversationnelles et interactives, permettant ainsi aux apprenants de maîtriser plus facilement le métier de leur domaine de fabrication. La formation basée sur l'IA générative conserve également sa pertinence grâce à des connexions continues avec la base de connaissances actuelle, améliorant ainsi la rétention de la formation.

En fournissant un accès rationalisé aux technologies modernes qui facilitent le travail des experts du domaine, les entreprises peuvent non seulement redéfinir leurs opérations commerciales, mais également cultiver une organisation numérique inspirée, engagée et compétente.

Limites et risques de l'IA générative

Bien que l'IA générative promette des améliorations significatives à l'avenir, les organisations doivent reconnaître ses limites et les risques associés. Ces défis incluent les problèmes de données, le manque de transparence et les problèmes de confidentialité des données.

Les modèles d'IA générative sont généralement formés à l'aide d'ensembles de données publiques qui représentent des connaissances humaines communes, disponibles sur Internet mais manquant de connaissances privées. Cela peut conduire à des résultats inexacts en raison de la difficulté à éliminer le biais inhérent présent dans les données d'entraînement. Les modèles de formation utilisant des données privées spécifiques à un domaine sont lourds et techniquement difficiles.

Komplexe generative KI-Modelle sehen vom Frontend aus oft wie eine Blackbox ohne Interpretierbarkeit aus, was die Erklärung des Entscheidungsprozesses schwierig macht. Personen, die Modelle verwenden, müssen Vorsicht walten lassen. Wenn diese Modelle Daten an andere Software weiterleiten, erhöht sich die Komplexität beim Filtern generativer KI-Ergebnisse, um die Verbreitung von Fehlinformationen zu verringern und das Risiko von Schäden zu erhöhen.

Beim Einsatz generativer KI in sensiblen Branchen müssen Datenschutz- und Sicherheitsprobleme berücksichtigt werden. Da generative KI-Plattformen für das Modelltraining über das Internet zugänglich sind, müssen Entwickler und Implementierer darauf achten, vertrauliche Informationen von öffentlich zugänglichen Komponenten zu trennen, um Datenlecks zu vermeiden.

Da der Medienrummel um generative KI weiter zunimmt, sollten Unternehmen auch vor häufigen Missverständnissen auf der Hut sein. Trotz weit verbreiteter Diskussionen erfordert generative KI menschliche Aufsicht, um effektiv zu funktionieren. Es ersetzt nicht den Bedarf an Fachexperten, sondern ergänzt deren Fachwissen.

Der Aufbau effektiver generativer KI-Modelle erfordert viel Zeit und Mühe. Es ist kein Allheilmittel für sofortige Lösungen. Beim Einsatz in der Prozessindustrie müssen diese Modelle genau abgestimmt und an die spezifischen Anforderungen angepasst werden. Standardlösungen führen möglicherweise nicht zu optimalen oder gar vernünftigen Ergebnissen.

Drei Schlüsselelemente der Vorbereitung und Implementierung

Um die Bereitschaft zum Einsatz generativer KI zur Verbesserung der Datenanalyse von Prozesssystemen zu beurteilen, sollten Unternehmen drei Schlüsselattribute untersuchen:

• Datenqualität: Bewerten Sie die Vollständigkeit und Zugänglichkeit von Prozessdaten. Hochwertige Daten sind entscheidend für die Wirksamkeit generativer KI und ihre Relevanz für die spezifischen Prozessprobleme, die von den daran arbeitenden Teams gelöst werden.
• Fähigkeitsexpertise: Bewerten Sie die Kenntnisse in Datenwissenschaft und KI, die für die Prozessindustrie relevant sind. Stellen Sie fest, ob Mitarbeiter über die Fähigkeiten verfügen, generative KI-Lösungen zu entwickeln und zu warten, und ob sie die Prozesse und Geschäftsteams verstehen, für die die Lösungen gedacht sind.
• Infrastruktur: Stellen Sie sicher, dass die erforderliche Computerinfrastruktur und Datenspeicherkapazitäten vorhanden sind, um ressourcenintensive generative KI-Bereitstellungen zu unterstützen.

Nach Berücksichtigung dieser oben genannten Schlüsselfaktoren sollten Unternehmen auch die folgenden Richtlinien befolgen, um generative KI erfolgreich anzuwenden und einzusetzen:

• In Fähigkeiten investieren: Mitarbeiter in Datenwissenschaft und KI schulen und gleichzeitig internes Fachwissen entwickeln, um generative KI-Initiativen effektiv voranzutreiben.
• Standards definieren: Etablieren Sie robuste Data-Governance-Praktiken, um Datenqualität, Datenschutz und Einhaltung von Branchenvorschriften sicherzustellen.
• Klein anfangen: Beginnen Sie mit einem Pilotprojekt, um die Anwendbarkeit generativer KI auf die spezifischen Anwendungsfälle Ihres Unternehmens zu testen, bevor Sie es skalieren.
• Kontinuierliches Lernen fördern: Pflegen Sie eine Kultur, die Wissen anstrebt und sich an die Weiterentwicklung generativer KI-Technologien anpasst.

Entfesseln Sie das Potenzial generativer KI

Es wird erwartet, dass generative KI die Methoden der industriellen Datenanalyse und Entscheidungsfindung revolutionieren wird. Durch die Kombination generativer KI mit fortschrittlicher Analyse können Prozesshersteller Effizienz, Genauigkeit und Innovation auf ein neues Niveau heben. Um das volle Potenzial der generativen KI auszuschöpfen, ist eine sorgfältige Abwägung ihrer Grenzen und Risiken sowie ein strategischer Ansatz zur Vorbereitung Ihres Unternehmens erforderlich.

Prozessexperten können die Leistungsfähigkeit der generativen KI nutzen, um diese Lösungen intelligent in Arbeitsabläufe zu integrieren, um positive Ergebnisse zu erzielen und in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Umfeld die Nase vorn zu haben.

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