通過本地部署AI和統一命名空間賦能工廠運營
發布時間：2025-02-28 作者：Dan Malyszko
不久前，我發現自己疲于奔命，既要應付工作中永無止境的截止日期，又要處理家庭事務的繁雜清單。這時，AI（尤其是ChatGPT）走進了我的生活。不過在我的世界里，它有一個更親切的名字：“Gary”。是的，你沒聽錯，就叫Gary。畢竟，GPT中的“G”實在讓人無法抗拒。不知不覺間，這個數字助手不再只是新奇玩物，而是徹底改變了我的效率。
需要快速起草一份工作范圍說明的摘要？Gary能搞定。想利用周末學習新技能？Gary隨時待命。從尋找創意解決方案到簡化復雜任務，Gary幫助我實現了過去看似不可能的效能提升。無論是組織家庭活動還是優化項目流程，Gary都成為了我不可或缺的“第二大腦”。
然而，盡管Gary在個人生產力方面表現卓越，AI的潛力卻遠不止于此。試想，當AI應用于制造業車間時，其變革性將更為深遠——在這里，效率不僅是錦上添花，更是生存關鍵。
雖然工業領域對AI的應用尚處初級階段，但通過將大型語言模型（LLM）與統一命名空間（UNS）等先進軟件層的集成，制造企業能更充分地釋放數據的價值。
它的工作原理是這樣的：UNS 從不同來源提取和統一信息，創建一個全面且有序的運營視圖。當與安全的本地 AI 部署相結合時，這種方法可以使工廠的運營人員在數字助理的幫助下更智能地工作。
工業ETL與統一命名空間的協同作用
對制造商而言，AI應用的基礎是數據。但與傳統IT系統中的結構化數據不同，制造業數據復雜且實時性強，來源多樣——包括可編程邏輯控制器（PLC）、歷史數據庫、實驗室信息管理系統（LIMS）、制造執行系統（MES）和企業資源計劃（ERP）等。此時，工業數據提取、轉換、加載（ETL）的重要性凸顯。
工業ETL的任務是從這些異構數據源中提取數據，將其轉化為可用格式，并加載至分析系統。由于數據格式和來源的多樣性（如PLC中的工藝變量、設備狀態，以及各孤立系統中的運營數據），這一過程極具挑戰性，卻是構建統一命名空間的基石。
UNS作為唯一可信數據源，整合并關聯來自整個制造生態的數據。它采用中心輻射型架構，打破數據孤島，實現跨系統（橫向）和跨層級（縱向）的實時數據流。這種統一方法將運營數據標準化和情境化，為AI、高級分析平臺、數字孿生、工業物聯網（IIoT）和預測性維護工具等技術提供了可靠的數據基礎。
雖然工業領域對AI的應用尚處初級階段，但通過將LLM與UNS等先進軟件層的集成，
制造企業能更充分地釋放數據的價值。圖片來源：Malisko Engineering
利用AI優化車間運營
車間操作人員是制造設施的核心。他們深諳設備與流程的日常運作，但往往缺乏解析海量數據的工具。
當LLM與UNS中的情境化數據結合時，真正的變革便開始了。這一組合為領域專家（操作員、技術員、主管、工程師和實驗室分析師）提供了直觀工具，使其能快速挖掘可落地的見解，并實時做出更明智的決策。
想象一位運營主管向“工業版Gary”提問：
· 為什么我們在夜班期間會出現意外的停機時間？
· 哪些調整可以提高下一次生產運行的產量？
· 我們如何減少高峰時段的能源消耗？
AI無需操作員耗費數小時翻閱日志或操作復雜儀表盤，而是通過UNS檢索相關數據，直接提供清晰、可執行的答案。這就像在車間配備了一位永不疲倦的“AI助理”——隨時待命，且掌握最精準的信息。
值得注意的是，AI輸出的價值仍依賴于操作人員的專業知識。正是他們的經驗確保了AI的洞察與實際運營需求緊密契合。
簡化本地AI基礎設施
盡管云端AI服務前景廣闊，但其并非制造業的最優解。出于數據安全、延遲和合規性考慮，本地化AI部署正成為更務實的選擇。制造商需要能夠支持大語言模型等先進模型的基礎設施。
以思科為例，這家AI基礎設施先驅開發了經過驗證的模塊化解決方案——AI Pods。它將計算、存儲和網絡整合為標準化配置，提供全棧解決方案，使制造商無需從頭構建復雜系統即可部署先進AI技術。其模塊化設計支持企業從小規模試點起步，根據需求靈活擴展。
通過整合工業ETL、統一命名空間和本地AI基礎設施，制造企業能構建一個無縫、安全且高效的AI應用環境。關鍵在于讓這些工具真正服務于能采取行動、創造價值的一線操作人員。
所以，何不將“工業版Gary”帶到您的車間？或許，您和團隊所能實現的成果將超乎想象。