通过本地部署AI和统一命名空间赋能工厂运营

不久前，我发现自己疲于奔命，既要应付工作中永无止境的截止日期，又要处理家庭事务的繁杂清单。这时，AI(尤其是ChatGPT)走进了我的生活。不过在我的世界里，它有一个更亲切的名字：“Gary”。是的，你没听错，就叫Gary。毕竟，GPT中的“G”实在让人无法抗拒。不知不觉间，这个数字助手不再只是新奇玩物，而是彻底改变了我的效率。

需要快速起草一份工作范围说明的摘要?Gary能搞定。想利用周末学习新技能?Gary随时待命。从寻找创意解决方案到简化复杂任务，Gary帮助我实现了过去看似不可能的效能提升。无论是组织家庭活动还是优化项目流程，Gary都成为了我不可或缺的“第二大脑”。

然而，尽管Gary在个人生产力方面表现卓越，AI的潜力却远不止于此。试想，当AI应用于制造业车间时，其变革性将更为深远——在这里，效率不仅是锦上添花，更是生存关键。

虽然工业领域对AI的应用尚处初级阶段，但通过将大型语言模型(LLM)与统一命名空间(UNS)等先进软件层的集成，制造企业能更充分地释放数据的价值。

它的工作原理是这样的：UNS 从不同来源提取和统一信息，创建一个全面且有序的运营视图。当与安全的本地 AI 部署相结合时，这种方法可以使工厂的运营人员在数字助理的帮助下更智能地工作。

工业ETL与统一命名空间的协同作用

对制造商而言，AI应用的基础是数据。但与传统IT系统中的结构化数据不同，制造业数据复杂且实时性强，来源多样——包括可编程逻辑控制器(PLC)、历史数据库、实验室信息管理系统(LIMS)、制造执行系统(MES)和企业资源计划(ERP)等。此时，工业数据提取、转换、加载(ETL)的重要性凸显。

工业ETL的任务是从这些异构数据源中提取数据，将其转化为可用格式，并加载至分析系统。由于数据格式和来源的多样性(如PLC中的工艺变量、设备状态，以及各孤立系统中的运营数据)，这一过程极具挑战性，却是构建统一命名空间的基石。

UNS作为唯一可信数据源，整合并关联来自整个制造生态的数据。它采用中心辐射型架构，打破数据孤岛，实现跨系统(横向)和跨层级(纵向)的实时数据流。这种统一方法将运营数据标准化和情境化，为AI、高级分析平台、数字孪生、工业物联网(IIoT)和预测性维护工具等技术提供了可靠的数据基础。

利用AI优化车间运营

车间操作人员是制造设施的核心。他们深谙设备与流程的日常运作，但往往缺乏解析海量数据的工具。

当LLM与UNS中的情境化数据结合时，真正的变革便开始了。这一组合为领域专家(操作员、技术员、主管、工程师和实验室分析师)提供了直观工具，使其能快速挖掘可落地的见解，并实时做出更明智的决策。

想象一位运营主管向“工业版Gary”提问：

· 为什么我们在夜班期间会出现意外的停机时间?

· 哪些调整可以提高下一次生产运行的产量?

· 我们如何减少高峰时段的能源消耗?

AI无需操作员耗费数小时翻阅日志或操作复杂仪表盘，而是通过UNS检索相关数据，直接提供清晰、可执行的答案。这就像在车间配备了一位永不疲倦的“AI助理”——随时待命，且掌握最精准的信息。

值得注意的是，AI输出的价值仍依赖于操作人员的专业知识。正是他们的经验确保了AI的洞察与实际运营需求紧密契合。

简化本地AI基础设施

尽管云端AI服务前景广阔，但其并非制造业的最优解。出于数据安全、延迟和合规性考虑，本地化AI部署正成为更务实的选择。制造商需要能够支持大语言模型等先进模型的基础设施。

以思科为例，这家AI基础设施先驱开发了经过验证的模块化解决方案——AI Pods。它将计算、存储和网络整合为标准化配置，提供全栈解决方案，使制造商无需从头构建复杂系统即可部署先进AI技术。其模块化设计支持企业从小规模试点起步，根据需求灵活扩展。

通过整合工业ETL、统一命名空间和本地AI基础设施，制造企业能构建一个无缝、安全且高效的AI应用环境。关键在于让这些工具真正服务于能采取行动、创造价值的一线操作人员。

所以，何不将“工业版Gary”带到您的车间?或许，您和团队所能实现的成果将超乎想象。