制造业始终在努力借助最新的技术突破。
大语言模型（LLMs）（例如ChatGPT）在制造流程中日益受到关注，因为它们具备无与伦比的能力，能够剖析和统筹复杂信息，并生成类似人类对话的交互。
要充分发挥人工智能（AI）在制造业中的潜力，我们需要开展进一步的研究、讨论以及行业案例研究，以揭示尚未开发的应用场景。
制造业始终致力于借助最新的技术突破，不懈追求更高水平的自动化、更高的运营透明度，以及更快的产品和技术开发速度。
范式转换式进展正在行业中崭露头角的是生成式AI，具体而言是大语言模型（LLMs），例如ChatGPT。生成式AI利用现有数据中的规律来生成全新的独特数据集，而LLMs则将这一概念进一步拓展，具备无与伦比的能力，能够剖析和统筹复杂信息，并生成类似人类对话的交互。
除流程优化之外，AI和LLMs如何重塑制造业？
制造行业需要处理庞大而复杂的非结构化数据，包括传感器读数、图像、视频和遥测数据。实时流式处理以及与情境数据源的集成，对于就事件做出有意义的响应至关重要。
LLMs可以借助增强型工具赋能从业人员，从而彻底改变行业。它们能够重新定义操作人员与系统和文档的交互方式，推动生产力、客户满意度和财务绩效实现指数级提升。
有两个常被忽视的领域至关重要：自然语言界面，以及产品设计与优化。这些领域蕴藏着巨大潜力，能够在制造业中带来切实影响和可观的投资回报。
制造业中基于LLMs的自然语言界面：让复杂系统更易获取
AI，尤其是LLMs及其自然语言界面，在提升制造效率、员工参与度、产品质量和应用普及度方面具有巨大潜力。
制造设施需要无缝的信息传递，这通常通过生产评审来实现。这些评审旨在发现差异、优化决策，并提高运营效率、客户满意度和财务成果。通过转向有针对性的类人对话，组织可以专注于识别瓶颈、制定恢复计划，并减少复杂数据提取所需的时间。这有助于简化流程，从而提升运营绩效和生产力。
LLMs在这一转型中发挥着关键作用，使操作人员能够使用自然语言与数字孪生和控制塔等复杂系统进行交互。LLMs提高了语音交互的准确性，使其即使在嘈杂环境中也能便捷且可重复地使用。这降低了学习曲线，并免除了大量数据分析或编程培训的需要，从而提升生产力。非技术人员如今也能驾驭复杂系统，从而带来更快的响应速度和更广泛的应用。LLMs重新定义了人机交互，为制造业带来变革性益处。
Aptiv首席产品官Sophia Velastegui曾成功利用AI创新助力多家全球企业发展，她分享道：“LLMs可以集成到用户界面中，以促进人机交互。它们有潜力彻底改变这种交互方式，使其像对话一样简单。此外，它们还能显著提升安全性，因为工人可以更专注于任务本身，而不必费力解读复杂的指令。企业通过利用这些领域专业操作人员来进行创造性解决方案设计，而非处理重复性工作，从而从中受益。”
因此，LLMs充当了关键纽带，通过自然语言界面促进操作人员与机器之间更紧密的协作。借此，它们让复杂系统更易获取，推动效率和生产力显著跃升。
制造业中基于LLMs的产品设计：优化创造力与协作，设计可持续解决方案
传统上，设计师专注于产品概念和规格，而操作人员负责制造任务。然而，借助LLMs，可以实现更加明智、更具民主性的设计流程，纳入一线操作人员的见解。这些操作人员具有实践性理解，能够提供宝贵的见解。LLMs协助将其建议转化为可执行的设计方案。
通过分析操作人员的见解，LLMs生成的设计备选方案会考虑实际因素和约束条件，从而形成切合实际且行之有效的解决方案。这种协作方式增强了操作人员的主人翁意识和参与感。
由于制造设备和机器人系统中蕴含大量信息，LLMs在产品设计与优化中发挥着重要作用。它们将这些知识与市场趋势、科学文献、不断演变的ESG考量以及客户偏好相结合。
由此产生的设计理念与可持续发展和环境准则保持一致，能够提出备选方案、模拟性能情景，并推荐可持续材料和制造工艺。这种数据与专业知识的融合推动了设计创新，同时应对环境问题并满足客户需求。
“这种集成式设计—制造方法可能成为行业的变革者，”AI Operators Fund普通合伙人、人性化技术的坚定倡导者Rana el Kaliouby博士表示。“LLMs——尤其是能够接收文本提示并生成图像或设计效果图的多模态LLMs——可以加速产品构思，从而在制造业中催生更有效、更实用且以人为本的产品设计。”
释放协作的力量：在AI赋能的制造实践中维护各方利益
与LLMs开展协作式制造具有诸多优势。然而，关键在于解决知识产权、所有权和商业秘密问题，以保护所有相关利益方的权益。应制定明确的指导方针、政策和框架，以确保与现行法律及企业治理保持一致。
世界经济论坛AI负责人Cathy Li强调：“生成式AI为行业创造价值提供了广阔机遇，但也存在多方面的风险和挑战需要考虑。清楚了解LLMs的构成，包括安全防护措施、测试与评估以及风险，同时了解数据来源，是确保其与现行法律和企业治理保持一致的关键。此外，对最终用户进行适当培训，是促进负责任且知情地使用生成式AI驱动应用的关键。”
美国先进制造中心首席执行官Cynthia Hutchinson强调了该中心在促进产业界、政府和学术界之间协作方面的作用，以维护AI赋能制造中各方的利益。她表示：“在先进制造领域建立包容性生态系统非常重要，确保所有利益相关方都有发言权，并建立知识交流、创新、应对挑战和推动经济增长所需的信任。充分利用各行业的专业知识和资源，释放AI与ChatGPT等LLMs的全部潜力，将有力助益更可持续的未来。”
提高对AI在制造业中应用的认识并推动其普及，对于制造业的持续增长与成功至关重要。要充分发挥AI在制造业中的潜力，我们需要开展进一步的研究、讨论以及行业案例研究，以揭示尚未开发的应用场景。
