制造業一直在努力利用最新的技術，不懈追求提高自動化程度、增強運營透明度并加快產品和技術開發。

生成式人工智能，特別是大型語言模型（LLM），如ChatGPT是目前在制造業內嶄露頭角的范式轉變。生成式人工智能可以利用現有數據來編造新的、獨特的數據集，而LLM則進一步發展了這一概念，提供了無與倫比的能力來剖析和協調錯綜復雜的信息，并和人類以自然語言對話互動。

除了優化工作流程外，人工智能和LLM將如何重新定義制造業？

制造業需要處理大量復雜的非結構化數據，包括傳感器讀數、圖像、視頻和遙測數據等。實時數據流和與上下文數據源的集成對及時有效地響應事件至關重要。

通過新的工具賦能從業人員，LLM能徹底改變這一行業。它們可以重新定義操作人員與系統和文件的交互方式，從而推動生產率、客戶滿意度和財務業績的指數級提升。

其中，有兩個經常被忽視的領域卻至關重要：自然語言界面和產品設計與優化。這些領域蘊藏著巨大的潛力，可為制造業帶來切實的影響和可觀的投資回報。

基于LLM的制造業自然語言界面：復雜系統的簡便訪問

人工智能，尤其是LLM及其自然語言界面，在徹底改變制造效率、工人參與度、產品質量和采用率方面具有巨大潛力。

制造設施需要無縫的信息傳輸，而這通常是通過生產審核來實現的。生產審核旨在發現計劃與生產現場之間的差異，加強決策，提高運營效率、客戶滿意度和財務成果。而通過轉向有針對性的類人對話，企業可以專注于識別瓶頸、制定恢復計劃并減少復雜的數據提取時間。這可以簡化流程，從而提高運營績效和生產力。

LLM在這一轉變中發揮著至關重要的作用，它使操作員能夠使用自然語言與數字孿生和控制塔等復雜系統進行交互。LLM也提高了語音交互的準確性，使其在嘈雜的環境中也能使用并重復。因此，LLM可以降低工人學習曲線并減少對大量數據分析或編碼培訓的需求，提高生產效率。非技術人員也可以瀏覽復雜的系統，從而提高響應速度和采用率。LLM重新定義了人機交互，為制造業帶來了實在的變革。

基于LLM的制造業產品設計：優化創造力和協作，設計可持續解決方案

傳統上，產品設計師專注于產品概念和規格，而操作人員則負責生產任務。然而，LLM可以使設計過程更加知情和民主，將一線操作人員的見解納入決策過程中。這些操作人員擁有實際生產過程的理解能力，能夠提出有價值的見解。LLM則能幫助將他們的想法轉化為可操作的設計建議。

通過分析操作人員的見解，LLM能夠生成考慮到實際因素和限制的設計，從而形成現實有效的解決方案。這種合作方式能培養操作人員的主人翁意識和參與感。

由于制造設備和機器人系統中蘊含著豐富的信息，因此LLM可以在產品設計和優化方面發揮重要作用，可以將這些知識與市場趨勢、科學文獻和客戶偏好相結合。

由此產生的設計概念符合可持續發展和環境準則。LLM還可以提出替代方案，模擬性能情景，并推薦可持續材料和制造工藝。這種數據和專業知識的整合推動了設計創新，同時解決了環境問題并滿足了客戶需求。

釋放協作的力量：在人工智能增加制造業的實踐中維護多方利益

制造業與LLM相結合固然具有諸多優勢，但，解決知識產權、所有權和商業秘密問題也很關鍵，這樣才能保護所有利益相關者的利益。在采用LLM的過程中，應制定明確的指導方針、政策和框架，以確保與現行法律和企業治理保持一致。

世界經濟論壇人工智能負責人李響強調：“雖然人工智能為產業創造價值提供了巨大機遇，但也要考慮多方面的風險和挑戰。清楚地了解LLM的構成，包括安全防護、測試和評估、風險以及數據來源，是確保其符合現行法律和企業治理的關鍵。此外，對終端用戶進行適當培訓也是促進負責任地、知情地使用人工智能生成式應用的關鍵。”

美國先進制造中心首席執行官Cynthia Hutchinson則強調了該中心在促進工業界、政府和學術界之間的合作并在人工智能增加制造業的實踐中維護多方利益方面的作用。她說：“重要的是要在先進制造業中建立一個包容的生態系統，確保所有利益相關者都有發言權，并在知識交流、創新、應對挑戰和推動經濟增長方面建立信任。利用各部門的專業知識和資源，釋放人工智能和LLM（如ChatGPT）的全部潛力，為更可持續的未來做出貢獻。這其中的潛力無疑是巨大的。”

提高制造業對人工智能的認識并促進其應用，對于制造業的持續增長和成功至關重要。為了充分發揮人工智能在制造業中的潛力，我們需要進一步研究、討論和進行行業案例分析，來尋找尚未開發的應用。（作者：美國先進制造中心研究員Rashmi Rao）