Es entsteht eine durchgängige KI-Kette - als würden Sie mit dem Top-Ingenieur Ihres Unternehmens sprechen
Die Konvergenz von generativer und numerischer KI öffnet die bislang undurchsichtige Black Box der künstlichen Intelligenz für eine Reihe von Unternehmensfunktionen - mit immensen Auswirkungen auf Produktivität und Zeiteinsparung. Nehmen wir zum Beispiel die Weinherstellung.
Die traditionelle künstliche Intelligenz, die im letzten Jahrzehnt aufkam, verarbeitete Zahlen - sie suchte nach Mustern und lieferte prädiktive Analysen auf der Grundlage wahrscheinlicher Wahrscheinlichkeiten. Hier kommt die generative KI ins Spiel, die neben ihren vielen Fähigkeiten einen Zugang zu numerischen KI-Vorhersagen und -Beobachtungen bietet und Möglichkeiten für hochgradig interaktive verbale Anfragen eröffnet.
„Generative KI trägt dazu bei, die früher sehr undurchsichtige Blackbox der KI für eine Reihe von Unternehmensfunktionen zu öffnen und könnte sogar dazu beitragen, die Kluft zwischen Betriebs- und Informationstechnologie zu schließen“, sagt Peter Zornio, Senior VP und CTO bei Emerson. Ich habe Zornio kürzlich in New York getroffen, wo er erklärt hat, wie generative KI und numerische KI zwei Enden eines Kontinuums darstellen. Die beiden Varianten basieren auf numerischen Modellen und sprachbasierten Modellen.
Die technischen Grundlagen der beiden KI-Varianten seien die gleichen, sagt er, aber die Art und Weise, wie wir mit ihnen arbeiten, sei unterschiedlich. „Die numerisch orientierten Produktionsmodelle basieren auf Zahlendatensätzen“, erklärt er. „Die Sprachmodelle verwenden Datensätze, die auf Millionen von Dokumenten, Bildern und anderen Dingen basieren.“
Jetzt, sagt er, nähern sich diese beiden Enden der KI an und eröffnen neue Bereiche für den traditionellen Hinter-den-Kulissen-Aspekt der traditionellen KI. „Wir sehen, dass die beiden zusammen verwendet werden“, sagt Zornio. „In industriellen Umgebungen würden wir sprachbasierte Modelle als Schnittstelle zu den numerischen Modellen verwenden, die wir bereits haben. Können Sie sich also vorstellen, dass ein Bediener so etwas sagt wie: ‚Hey Computer, warum verlangsamt sich die Produktion auf dieser Einheit?‘ ? Und was kann ich tun, um es anzupassen?‘“
Dies habe enorme Auswirkungen auf die Produktivität und die Zeitersparnis, fährt er fort. „Es ist eine natürliche Art der Kommunikation. So könnte man doch mit einem Experten sprechen, der seit 30 Jahren im Unternehmen arbeitet, nicht wahr? Man könnte Fred im Ingenieurwesen fragen: ‚Was ist los?‘ Dann schaute sich Fred alle Trends in der Produktion an, und irgendwann kam er zurück und sagte: „Normalerweise passiert es, wenn so etwas passiert, dass der Katalysator verunreinigt ist, und hier ist, was Sie tun müssen.“ „Sie müssen wahrscheinlich anhalten und eine Regeneration durchführen.“
Menschliches Talent ist unerlässlich, und was Fred im Ingenieurwesen tut, ist „das Modell zu verwenden, das er in seinem Kopf gebaut hat, nachdem er diesen Betrieb 30 Jahre lang geleitet hat“, sagt Zornio. Die generative KI greift diese Arbeit auf. Die Schnittstelle zur numerisch basierten KI erfordert die Kommunikation mit einem Computer auf die gleiche Weise wie mit einem erfahrenen Ingenieur und nutzt dabei wissenschaftliche Schlussfolgerungen. Es ist auch in der Lage, „die letzten fünf Betriebsjahre zu betrachten und zu versuchen, ein Szenario zu finden, in dem genau die gleichen Umstände mit einer sehr ähnlichen Produktionsart von Prägung übereinstimmen würden.“ Und diese Prägung würde sagen: „Na, was?“ tun wir das?' Das ist es, was Fred denken würde: ‚Das letzte Mal, als das passiert ist, haben wir das gemacht.‘“
Schließlich, sagt Zornio, würde die KI „all diese verschiedenen Szenarien durchgehen und finden, sich die Antworten ansehen und Ihnen sagen: ‚Hier sind drei Aktionen, die in der Vergangenheit die besten Ergebnisse zur Lösung des Problems erzielt haben.‘“
Dieser End-to-End-KI-Ansatz bietet „eine großartige Möglichkeit, ein Produktsupportsystem aufzubauen, bei dem Sie alle Ihre Handbücher und alle Ihre Interaktionen mit Ihren Supportmitarbeitern in ein System einbinden, in dem Sie dann Fragen zum Produkt stellen können.“ „, sagt Zornio.
Es gibt Anwendungen in allen Bereichen der diskreten und Prozessfertigung, von der Petrochemie bis zur Automobilherstellung. Denken Sie an die Weinindustrie, die ebenfalls von einer End-to-End-KI profitieren wird, stellt Zornio fest. Winzer mit gut sensorischen Feldern und Lagertanks könnten Fragen stellen wie: „Warum war der Wein dieses Jahres so viel besser als der Wein des letzten Jahres?“ Die KI könnte „Schlüsselindikatoren wie Temperatur, Zuckergehalt, Säuregehalt der Trauben und Länge der Gärung“ überprüfen. Wie ist der Zustand des Bodens? Wie ist der Feuchtigkeitszustand? Wie viel Sonne gab es? Wie viel Regen?
In vielerlei Hinsicht und in vielen Branchen wird KI als Assistent fungieren - und „eine großartige Möglichkeit, mit den vorhandenen Modellen zu interagieren und sie abzufragen“, betont Zornio. „Sie werden möglicherweise eher datengeneriert - aus numerischen Daten generiert -, aber man könnte auch Scrubbing sehen, wie das Bedienerlogbuch. Denn jedes Mal, wenn etwas passiert, schreiben die Bediener es auf. Und wenn Sie all das eingeben, dann Sie.“ könnte fragen: „Wo ist das in den Betreiberprotokollen schon einmal passiert?“ Oder „Was wurde getan, um das Problem zu lösen?“
Dies erfordert auch eine stärkere Zusammenarbeit zwischen zwei Seiten des Hauses, die bisher gespalten waren - den operativen Technologie- und den Informationstechnologie-Teams. Daten sind der Ausgangspunkt dieser Zusammenarbeit. IT- und OT-Teams müssen Daten „in allen unterschiedlichen Formaten und von verschiedenen Herstellern“ rationalisieren, erklärt Zornio. „Historisch gesehen gab es zwischen den beiden Organisationen nicht viel Liebe. Denn die Betriebsmitarbeiter haben ihre eigenen Systeme eingebaut, um all das zu erledigen. Und sie haben sehr unterschiedliche Vorstellungen davon, wie man es umsetzt und nutzt. Einige aufgeklärtere Organisationen haben versucht, dies bereitzustellen.“ mehr Integration, aber - in Zukunft - wird es eine stärkere Zusammenarbeit zwischen den beiden geben müssen.“
Aus diesem Grund, so fordert Zornio, „müssen wir eine Architektur entwerfen, die es den Daten ermöglicht, nahtloser von der OT-Welt in die IT-Welt und zurück zu gelangen. Vor allem, wenn wir über die Verwendung von KI-Systemen sprechen, die sich möglicherweise in der Cloud befinden. Das wird der Fall sein.“ OpenAI oder andere sprachbasierte KI-Modelle, mit denen jeder interagieren wird.“