● Büyük-ölçekli belge hacmi uyumluluk analizi (ISO standartları, güvenlik düzenlemeleri ve yüzlerce sayfalık teknik spesifikasyon belgelerinin yorumlanması gibi)
● Küresel Operasyonlar ve çok dilli koordinasyon (Çeşitli bölgeler ve tedarikçiler arasındaki ince dil farklılıklarını yakalama)
Pratik uygulamalarda çoğu üretim işletmesi, büyük modelleri işletmenin merkezi ucunda dağıtan ve küçük modelleri saha ucunda uygulayan - hibrit bir yapay zeka mimarisini benimseyecektir-.
4. Endüstri 4.0 ve uç ortamlarda küçük modeller daha uygulanabilir
Bazı üretim senaryolarında küçük modeller yalnızca "yeterli" olmakla kalmaz, çoğu durumda tek pratik seçenektir. Küçük modeller aşağıdaki işlevleri daha iyi gerçekleştirebilir:
Makinede gerçek-zamanlı anormallik tespiti
● Düşük-gecikmeli operatör yardımı
Fiziksel olarak izole edilmiş veya güvenliği-kritik olan ortamlardaki çevrimdışı işlemler
● Tescilli üretim verilerinin veri gizliliği
Bu, diğer hususların yanı sıra, tahmine dayalı bakım, bilgisayarlı görüntü-destekli inceleme ve atölye teknisyenlerine yönelik yapay zeka asistanları açısından çok önemlidir.
7 ila 13 milyar parametreye sahip-ince ayarlanmış bir model, eğitim verilerinin bakım kılavuzlarını, arıza modu geçmiş verilerini, sensör meta verilerini ve fabrikaya-özel standart işletim prosedürlerini - içermesi durumunda, fabrikanızı İnternet'ten daha iyi tanıdığından, genel-son teknoloji modellerden daha iyi performans gösterebilir. Bu, Endüstri 4.0 operasyonlarında yer alan "bağlam-farkında zeka" ilkesiyle uyumludur.
İmalat endüstrisi, belirli senaryolara uyarlanmış yapay zeka araçlarına ihtiyaç duyar
Yapay zeka modellerinin boyutuna ilişkin tartışma,-ya da-ya da sıfır toplamlı bir oyun değildir; işin özü, bunların uygulama senaryolarına uygun olup olmadığıdır. Büyük modeller, çok çeşitli keşfedici akıl yürütme görevlerinde üstün başarı gösterir; Küçük modeller endüstriyel senaryolarda maliyet, hız, konuşlandırılabilirlik ve güvenilirlik açısından mutlak avantaja sahiptir.
Akıllı fabrikalar, bağlantılı varlıklar ve son derece dirençli üretim peşinde koşan üretim işletmeleri için yapay zekanın geleceği, tek bir süper-büyük modele dayanmaz; bunun yerine, buluttan uç noktaya kadar, genel kurumsal planlamadan cihaz düzeyinde gerçek-zamanlı yürütmeye kadar, her bağlantıda eşleşen modellerle ölçek - ile orantılı bir yapay zeka ekosistemi oluşturmaya dayanır.
Yapay zeka modelleri hafif olmaya ve yetenekleri gelişmeye devam ettikçe, üretim yöneticilerinin önüne temel bir sorun çıkıyor: Endüstri 4.0'ın geliştirilmesinin bir sonraki aşamasında, ultra-yüksek-verimli, alana-özel yapay zeka üretim sistemine derinlemesine entegre edildiğinde, üretim verimliliğini, ürün kalitesini ve operasyonel zeka düzeyini nasıl yeniden tanımlayacak?
