人工智能 (AI) 不断证明自身是助力制造业转型升级的强大工具。正如我们在第一部分中所讨论的，传统人工智能和生成式人工智能 (GenAI) 在许多方面都很相似，但它们也为制造商提供了各自旨在实现不同目标、输出和结果的工具。

本文将深入探讨传统人工智能和生成式人工智能如何协同工作，为操作人员和维护人员提供他们所需的信息和支持。我们还将重点介绍这些工具为数字孪生、数据分析、可持续性、生产力和质量控制带来的附加价值。

## 资产维护

多年来，传统人工智能一直是资产维护领域的重要工具。它通常基于来自制造资产的大量历史数据进行训练，并能检测实时数据中的模式。这些模式有助于操作人员和维护人员在潜在问题发生之前识别并解决它们。

人工智能基于实时数据进行具体预测，以便适时执行维护活动。多年来，传统人工智能一直是支持预防性维护、预测性维护、规范性维护和状态维护的关键技术之一。

但传统人工智能的分析结果对于操作人员和维护团队来说可能难以理解和执行。而 GenAI 正好可以解决这个问题。

GenAI 与传统人工智能协同工作，帮助解读数据结果和模式分析。GenAI 将分析结果提炼成操作人员和维护团队易于理解的语言。输出结果清晰地向操作人员说明故障所在以及解决方法。

GenAI 可以解析操作手册、维修手册、技术图纸和其他设备相关资料。它利用传统人工智能识别出的特定模式，生成情境化的内容，例如详细的图纸和分步维护说明，清晰地向操作人员和维护人员解释正在发生的事情，并指导他们采取适当的纠正措施。

这正是传统人工智能和 GenAI 协同工作，在操作人员和维护人员需要时提供所需信息的绝佳示例。

## 数字孪生

数字孪生是物理制造资产、生产线或工厂的计算机模拟副本。其目的是尽可能精确地模拟现实世界的运行情况。数字孪生通常是动态的实时模型，在制造设备的设计、运行和维护方面尤其具有价值。当它们与传统人工智能 (AI) 和基因人工智能 (GenAI) 相结合时，其影响力将更加显著。

在制造运营和培训方面，数字孪生有助于优化设备和生产线运行，并支持员工培训。当与传统人工智能和基因人工智能结合使用时，它们将成为实现实时决策的强大工具。

传统人工智能分析设备数据以确定运行效率低下的环节。基因人工智能则解读这些洞察，并通过参考工程图纸、操作规程和操作手册，为操作人员提供清晰的指导。

## 数据分析

制造业一直以来都是数据丰富的来源，但面对如此庞大的数据量，往往难以区分哪些数据重要，哪些数据不重要。幸运的是，传统人工智能通过监督学习和非监督学习取得了显著进展。然而，对于非数据科学家而言，这些结果可能仍然难以理解。仿佛需要借助另一层人工智能才能理解这些结果。

此时，GenAI 可以解读传统 AI 生成的结果，并清晰地解释它们。它可以阐明正在发生的事情、发生的原因、接下来可能发生的情况以及需要采取的措施，以便操作员、主管、经理和工程师能够理解并采取行动。

## 可持续性

就能源和公用事业使用以及废物和排放管理而言，真正的可持续性可能非常困难。毕竟，制造工厂几乎每一寸土地都会消耗能源或公用事业，或者产生排放物、废物或上述所有物质。

传统 AI 会接收这些海量数据，以实时优化能源和公用事业的使用，同时最大限度地减少排放和废物。但即使进行了这些优化，理解正在发生的事情仍然很困难。数据量太大，需要做出的决策也太多，大多数人难以快速轻松地掌握。

GenAI 弥合了这一差距。它将传统人工智能的输出转化为清晰、可操作的洞察，帮助操作员和管理人员了解现状、应对措施、决策过程以及这些决策对能源消耗、公用设施、排放和废物产生的影响。它提供易于理解的摘要，帮助他们把握全局，从而采取明智的行动。

## 生产力和质量控制

制造业的质量控制是一项复杂的工作。其目标是确保只交付高质量的产品，同时保持工厂高效运转。传统上，制造商要么降低生产速度以提高质量，要么提高生产速度但冒着质量下降的风险。

如今，传统人工智能正在帮助变革这一流程。它可以通过摄取数据并检测指示潜在故障的数据模式来执行质量控制测试和检验。它还可以分析生产活动产生的大量数据，以识别低效环节并优化运营。当这些功能结合起来时，人工智能可以同时优化质量和生产力。虽然这需要更多的数据和调整，但其带来的收益绝对值得付出这些努力。

GenAI 介入分析这些输出结果，并将其转化为操作员能够理解的信息。对于传统人工智能而言，单独优化质量或生产力（或两者兼顾）都可能变得相当复杂。GenAI 通过清晰地解释结果，帮助企业理清所有问题。它提供关于当前状况、状况原因以及需要采取哪些措施才能在不牺牲质量或生产力的前提下，将质量和生产力维持在理想水平的具体信息。

## 结论

尽管传统人工智能和 GenAI 在技术、运行方式和目标上有所不同，但它们在制造业中协同使用时威力更大。一些最有效的应用正是将两者集成，从而带来显著的回报。在当今的制造业环境中，企业必须做好适应和发展的准备。传统人工智能和 GenAI 的融合无疑将成为推动这一变革的关键因素。