人工智能（AI）和工业数据的融合正在为无与伦比的效率和创新水平奠定基础。但是，了解哪些应用可以提供最大的短期价值是成功的关键。
在围绕AI能力的所有"炒作"中，承认一个核心事实至关重要：并非所有 AI 都是平等的。AI系统的功能和效率在很大程度上取决于所提供的数据质量。如果没有高质量、结构良好的数据，AI在工业环境中的价值就无法充分实现。
如果您正在改进公司的数据，并研究 AI 如何对您的工厂运营产生快速的积极影响，那么可以考虑从以下三个关键应用着手。
1. 使用小型语言模型的数字孪生
数字孪生（物理资产或流程的虚拟副本）从 AI 中获益匪浅。虽然庞大、复杂的语言模型经常在AI的讨论中抢尽风头，但小型语言模型正在成为工业领域的游戏规则改变者。这些紧凑的模型是为特定任务量身定制的，旨在在许多工业设置典型的受限计算环境中高效运行。
在数字孪生中应用这些更小、更集中的语言模型可以提供对机器健康状况的细致洞察，预测运营问题并优化流程，而无需像大型模型那样开销巨大。
通过在特定行业的数据集上进行训练，这些小型语言模型能够熟练地理解技术术语并预测特定领域内的结果，从而成为实时决策支持和情景规划的有利工具。
2. 时间序列预测
基于AI的时间序列预测是工业运营分析的一种变革性方法。时间序列数据是按时间间隔收集或记录的一系列数据点，是工业预测分析的基础。这些数据的范围可以从每小时的温度读数到每毫秒记录的机器振动。人工智能可以利用这些数据，并根据历史模式预测未来事件。
例如，温度或振动模式可能表明即将发生设备故障，使维护团队能够在故障发生之前进行干预。此外，时间序列预测分析的应用不仅限于维护。它们在运营优化方面发挥着至关重要的作用，帮助公司预测需求波动、调整生产计划并更有效地管理供应链。在能源密集型行业中，预测分析可以优化电力使用，降低成本和环境影响。
尽管有这些可喜的好处，但实施基于AI的时间序列预测并非没有挑战。高质量、一致的时间序列数据收集是有效预测分析的先决条件。此外，开发准确捕捉工业运营细微差别的模型需要大量的领域专业知识。
边缘计算是制造商在这一领域改进数据的催化剂。通过边缘智能设备，数据处理直接在产生数据的设备上进行。
3. 利用无代码文本和语音功能生成工作流程
新业务工作流程的实例化通常需要中间的 IT 专业人员将业务需求转化为技术规格。然而，随着直观的自然语言处理（NLP）驱动界面的出现，在创意生成和实施之间架起了一座直接的桥梁。这不仅加快了部署新工作流程的速度，还鼓励了企业各个层面的创新和实验文化。
随着自然语言处理技术的不断进步，这些无代码、基于文本和语音的系统的潜力将进一步增长。我们很可能会看到更复杂、更具有情境感知能力的系统，它们可以解释复杂的命令并采取行动，使新工作流程和过程的实施更加顺畅和直观。
统一的工业数据运营方法
随着各行各业在将 AI 集成到其运营中的细微差别中，对高质量、治理良好的数据的重视变得越来越明显。超越人工智能的炒作，了解其对坚实数据基础的依赖性，是实现其在工业领域全部潜力的第一步。迈向 AI 深入应用的旅程涉及对数据基础设施的持续学习、适应和投入。
这一现实凸显了为什么将AI引入制造车间需要转变思维方式和基础设施。通过投资于数据简化和运营可扩展性等支柱，AI在制造业中的采用不仅是未来的可能性，而且是当前的现实。我们的使命是为工业组织提供有效利用 AI 所需的结构化数据，确保他们的 AI 之旅尽可能无缝且具有影响力。
努力实现统一的工业数据运营方法不仅仅是一项战略举措，也是在新AI时代为制造企业提供高质量数据打下良好基础。通过投资于促进这一转变的数据基础设施和实践，有助于制造企业为人工智能与人类无缝协作的未来做好准备。
