● Laaja{0}}asiakirjamäärän vaatimustenmukaisuusanalyysi (kuten ISO-standardit, turvallisuusmääräykset ja satojen sivujen teknisten eritelmien asiakirjojen tulkinta)
● Globaalit toiminnot ja monikielinen koordinointi (Hienot kielierot eri alueiden ja toimittajien välillä)
Käytännön sovelluksissa useimmat tuotantoyritykset ottavat käyttöön hybridi-AI-arkkitehtuurin -, joissa otetaan käyttöön suuria malleja yrityksen keskuspäässä ja pieniä malleja paikan päällä-.
4. Teollisuus 4.0- ja reunaympäristöissä pienet mallit ovat soveltuvampia
Joissakin valmistusskenaarioissa pienet mallit eivät ole pelkästään "riittäviä", vaan monissa tapauksissa ne ovat ainoa käytännöllinen vaihtoehto. Pienet mallit voivat saavuttaa paremmin seuraavat toiminnot:
Reaaliaikainen poikkeamien tunnistus-koneessa
● Matala{0}}viiveen operaattorin tuki
Offline-toiminnot fyysisesti eristetyissä tai turvallisuus{0}}kriittisissä ympäristöissä
● Omistusoikeudellisten tuotantotietojen tietosuoja
Tämä on ratkaisevan tärkeää muun muassa ennakoivan huollon, tietokonenäköavusteisen-tarkastuksen ja korjaamoteknikkojen tekoälyassistenttien kannalta.
Hienosäädetty malli, jossa on 7–13 miljardia parametria, voi ylittää yleiset huippumallit, jos koulutusdata sisältää huoltooppaat, vikatilan historiatiedot, anturin metatiedot ja tehdaskohtaiset vakiokäyttömenettelyt -, koska se tuntee tehtaan paremmin kuin Internet. Tämä noudattaa Teollisuus 4.0:n toimintaan sisällytettyä "konteksti-tietoista älykkyyttä" -periaatetta.
Valmistusteollisuus tarvitsee tekoälytyökaluja, jotka on mukautettu tiettyihin skenaarioihin
Tekoälymallien koosta käytävä keskustelu ei ole nolla{0}}jommasta-tai; ydin on siinä, soveltuvatko ne sovellusskenaarioihin. Suuret mallit ovat erinomaisia monenlaisissa tutkivissa päättelytehtävissä; Pienillä malleilla on ehdoton etu kustannusten, nopeuden, käyttöönoton ja luotettavuuden suhteen teollisissa skenaarioissa.
Älykkäitä tehtaita, yhdistettyjä omaisuuseriä ja erittäin kestävää tuotantoa tavoittelevien tuotantoyritysten tulevaisuus AI:n tulevaisuus ei nojaa yhteen super{0}}suureen malliin, vaan pikemminkin tekoälyekosysteemin rakentamiseen, joka vastaa mittakaavaa - pilvestä reunaan, yrityksen kokonaissuunnittelusta reaaliaikaiseen-malleihin ja kunkin laitetason yhteensovittamiseen.
Tekoälymallit ovat edelleen kevyitä ja niiden ominaisuudet kehittyvät jatkuvasti, joten ydinkysymys asetetaan tuotantojohtajien eteen: Teollisuus 4.0:n seuraavassa kehitysvaiheessa, kun ultra-korkea-teho, verkkotunnus-spesifinen tekoäly on integroitu syvälle tuotantojärjestelmään, miten se määrittelee uudelleen tuotannon tuotannon tehokkuuden, tuotteen laadun ja toimintatiedon?
