介绍

LLM 市场正在以惊人的速度增长。到 2028 年，全球生成式 AI 市场规模预计将达到 $53.9B，复合年增长率将上升至 32.2%。ChatGPT 已成为我们的个人助理，现在我们看到它在各个领域的整合。

我把大型语言模型（LLM）和工业 4.0 的融合称为工业 4.5。在瞬息万变的技术环境中，先进的人工智能 （AI） 技术和工业物联网 （IIoT） 的交汇正在重塑世界。这种协同作用的一个突破性表现是将大型语言模型（LLM），例如著名的生成式预训练转换器（GPT））集成到 IIoT 领域。

通过 LLM 赋能工业 4.0

LLM 突出了在理解、生成和增强类人文本方面的非凡熟练程度。当与 IIoT 交织在一起时，这些模型成为处理、分析和破译工业环境中互连设备和传感器生成的数据的有力工具。

1. 增强的数据分析和洞察

IIoT 的核心是数据收集，传感器和设备在整个制造过程中不断收集信息。LLM 通过启用高级文本分析，为这个数据驱动的场景带来了全新的视角。他们可以理解复杂的报告、手册和技术文档，提取超越传统数据分析的见解。

例如，LLM 可用于审查维护报告并识别机械行为模式。这可实现预测性维护，根据文本提示预测潜在的设备故障，从而实现及时干预并最大限度地减少停机时间。

2. 自然语言交互

IIoT 和 LLM 的融合使人类操作员能够使用自然语言与机器和系统进行交互。这种交互超越了传统的基于命令的界面，使工程师和操作员能够更直观地与设备进行通信。LLM 处理用户查询和指令，生成合适的响应或在 IIoT 生态系统内启动操作。

3. 简化工作流程的自动化和优化

GPT 驱动的 LLM 可以通过理解流程和任务的文本描述来自动化和完善制造工作流程。它们可以生成指令，以便机器能够理解或自动执行平凡的文档任务，从而将人力资源解放出来，以完成更高价值的任务。

4. 提高质量控制和缺陷检测

文本数据，包括质量控制报告、用户反馈和检查记录，可以在 LLM 的帮助下进行详尽的分析。这些模型可以识别细微的模式和异常情况，有助于及早发现缺陷，确保一致的产品质量，并提高客户满意度。

5. 人机协作

工业 4.5 促进了人类与人工智能之间的和谐伙伴关系。LLM 通过提供实时见解和数据驱动的建议来增强人类决策。员工可以专注于高价值任务、创造力和创新，而人工智能则处理常规和重复性流程。这种合作使制造运营更加高效和有效。

在工业 4.0 中释放 LLM 的路线图：

与任何数据科学项目一样，我们可以使用相同的策略来释放 IIoT 中 LLM 的全部潜力：

1. 确定用例：确定制造流程中 LLM 可以提供价值的特定领域，例如预测性维护、质量控制或流程优化。

2. 数据收集和准备：收集相关的文本数据，如维护日志、检查报告和手册。清理和预处理数据以创建合适的训练数据集。

3. 模型选择和训练：选择合适的 LLM 架构，考虑模型大小和可用计算资源等因素。使用特定于制造的数据集微调 LLM，以实现领域相关性。这还包括您希望模型所在的位置。是要在本地部署，还是要使用 GCP、Azure 或任何其他云服务？

4. 集成：开发接口或 API，促进 LLM 和物联网设备之间的通信。确保与现有 IIoT 基础设施无缝集成。

5. 测试和验证：在实际场景中实施 LLM，以评估其性能及其对制造过程的影响。监控其输出的准确性、一致性以及与预定义目标的一致性。

6. 持续改进：根据反馈、新出现的挑战和不断变化的制造要求迭代完善 LLM。定期更新训练数据集，提高模型准确性。

结论

LLM 和 IIoT 的融合标志着制造业发展的关键时刻。这些技术的集成有可能彻底改变流程，增强决策，提高效率，并开辟新的创新途径，从而进一步开启变革。

极益科技翻译 原作者：Abhishek Dand