人工智慧 (AI) 不斷證明自身是助力製造業轉型升級的強大工具。正如我們在第一部分所討論的，傳統人工智慧和生成式人工智慧 (GenAI) 在許多方面都很相似，但它們也為製造商提供了各自旨在實現不同目標、輸出和結果的工具。

本文將深入探討傳統人工智慧和生成式人工智慧如何協同工作，為操作人員和維護人員提供所需的資訊和支援。我們還將重點介紹這些工具為數位孿生、數據分析、永續性、生產力和品質控制帶來的附加價值。

## 資產維護

多年來，傳統人工智慧一直是資產維護領域的重要工具。它通常基於大量來自製造資產的歷史資料進行訓練，並能偵測即時資料中的模式。這些模式有助於操作人員和維護人員在潛在問題發生之前識別並解決它們。

人工智慧基於即時數據進行具體預測，以便適時執行維護活動。多年來，傳統人工智慧一直是支援預防性維護、預測性維護、規範性維護和狀態維護的關鍵技術之一。

但傳統人工智慧的分析結果對於操作人員和維護團隊來說可能難以理解和執行。而 GenAI 正好可以解決這個問題。

GenAI 與傳統人工智慧協同工作，幫助解讀數據結果和模式分析。 GenAI 將分析結果提煉成操作人員和維護團隊易於理解的語言。輸出結果清楚地向操作人員說明故障所在以及解決方法。

GenAI 可以解析操作手冊、維修手冊、技術圖和其他設備相關資料。它利用傳統人工智慧識別出的特定模式，產生情境化的內容，例如詳細的圖面和逐步維護說明，清楚地向操作人員和維護人員解釋正在發生的事情，並指導他們採取適當的糾正措施。

這正是傳統人工智慧和 GenAI 協同工作，在操作人員和維護人員需要時提供所需資訊的絕佳範例。

## 數位孿生

數位孿生是實體製造資產、生產線或工廠的電腦類比副本。其目的是盡可能精確地模擬現實世界的運作。數位孿生通常是動態的即時模型，在製造設備的設計、運作和維護方面尤其有價值。當它們與傳統人工智慧 (AI) 和基因人工智慧 (GenAI) 相結合時，其影響力將更加顯著。

在製造營運和培訓方面，數位孿生有助於優化設備和生產線運行，並支援員工培訓。當與傳統人工智慧和基因人工智慧結合使用時，它們將成為實現即時決策的強大工具。

傳統人工智慧分析設備數據以確定運作效率低下的環節。基因人工智慧則解讀這些洞察，並透過參考工程圖、操作規程和操作手冊，為操作人員提供清晰的指導。

## 數據分析

製造業一直以來都是資料豐富的來源，但面對如此龐大的資料量，往往難以區分哪些資料重要，哪些資料不重要。幸運的是，傳統人工智慧透過監督學習和非監督學習取得了顯著進展。然而，對於非數據科學家而言，這些結果可能仍然難以理解。彷彿需要藉助另一層人工智慧才能理解這些結果。

此時，GenAI 可以解讀傳統 AI 產生的結果，並清楚地解釋它們。它可以闡明正在發生的事情、發生的原因、接下來可能發生的情況以及需要採取的措施，以便操作員、主管、經理和工程師能夠理解並採取行動。

## 永續性

就能源和公用事業使用以及廢棄物和排放管理而言，真正的永續性可能非常困難。畢竟，製造工廠幾乎每一寸土地都會消耗能源或公用事業，或產生排放物、廢棄物或上述所有物質。

傳統 AI 會接收這些海量數據，以即時優化能源和公用事業的使用，同時最大限度地減少排放和廢物。但即使進行了這些優化，要理解正在發生的事情仍然很困難。數據量太大，需要做出的決策也太多，大多數人難以快速輕鬆掌握。

GenAI 彌合了這一差距。它將傳統人工智慧的輸出轉化為清晰、可操作的洞察，幫助操作員和管理人員了解現狀、應對措施、決策過程以及這些決策對能源消耗、公用設施、排放和廢物的影響。它提供易於理解的摘要，幫助他們掌握全局，從而採取明智的行動。

## 生產力和品質控制

製造業的品質控制是一項複雜的工作。其目標是確保只交付高品質的產品，同時保持工廠高效運作。傳統上，製造商要么降低生產速度以提高質量，要么提高生產速度但冒著質量下降的風險。

如今，傳統人工智慧正在幫助變革這項流程。它可以透過攝取資料並檢測指示潛在故障的資料模式來執行品質控制測試和檢驗。它還可以分析生產活動產生的大量數據，以識別低效環節並優化營運。當這些功能結合起來時，人工智慧可以同時優化品質和生產力。雖然這需要更多的數據和調整，但其帶來的收益絕對值得付出這些努力。

GenAI 介入分析這些產出結果，並將其轉化為操作員能夠理解的資訊。對於傳統人工智慧而言，單獨優化品質或生產力（或兩者兼顧）都可能變得相當複雜。 GenAI 透過清晰地解釋結果，幫助企業理清所有問題。它提供關於當前狀況、狀況原因以及需要採取哪些措施才能在不犧牲品質或生產力的前提下，將品質和生產力維持在理想水平的具體資訊。

## 結論

儘管傳統人工智慧和 GenAI 在技術、運作方式和目標上有所不同，但它們在製造業中協同使用時威力更大。一些最有效的應用正是將兩者集成，從而帶來顯著的回報。在當今的製造業環境中，企業必須做好適應和發展的準備。傳統人工智慧和 GenAI 的融合無疑將成為推動這項變革的關鍵因素。