工業市場越來越多地采用大型語言模型（LLMs），以提升生產力和簡化運營。大多數情況下，LLM充當對話式“副駕駛”，使用戶能夠訪問各種數據集和系統，同時提供專家解釋——彌合人與機器之間的溝通鴻溝。它們也允許非技術用戶訪問高級分析。然而，大型語言模型在工業中的作用正在迅速擴展。

一些典型的應用場景包括預測性維護、供應鏈管理、質量控制、培訓、自動化和技術支持。

大型語言模型在預測性維護中的作用

制造商無需依賴維護計劃或目視檢查，避免過度維護或故障，而是通過識別和比較傳感器數據、性能指標及歷史數據中的模式，“預測”何時執行服務任務。LLM可以被訓練為實時分析這些模式并與服務人員互動。

預測性維護采用多種方法保持機械運行。例如，振動分析使制造工廠能夠通過早期發現機械故障來減少停機時間。其他技術，如防止過熱失效的紅外熱成像、早期檢測磨損、污染和劣化的油品分析、發現結構問題的聲學監測以及發現泄漏的超聲波檢測，也為各行業的設備節省成本和延長了設備壽命做出了貢獻。

實際上，LLMs從大量傳感器和維護日志中收集和處理大量數據。LLM能夠識別數據中的異常和模式，從而檢測出與正常運行條件的細微變化，這些變化可能預示設備即將發生故障。溫度、振動、壓力和流體液位等參數會實時監測。隨后，可以向服務人員建議維護措施或預防措施來應對情況，因為大型語言模型可以復制人工技術人員的細致推理并“解釋”問題。這些模型比傳統分析方法更強大，后者被動處理數據，因為它們可以在基于運營專業知識的上下文框架內綜合定量傳感器數據，并像聊天機器人一樣與技術人員互動。

縮短生產線停機時間是關鍵優勢。國際自動化學會稱，工廠通常因設備故障、故障及其他異常情況損失5%至10%的產能。停機成本不僅僅源于產量下降。其他因素，如報廢率上升、臨時修復以及依賴第三方維持產能，都增加了成本。

檢索增強生成（RAG）模型在LLM流程中增加了檢索步驟，使其能夠搜索與特定異常相關的知識庫和歷史數據。RAG使技術人員能夠做出更明智的決策，并獲得更準確的建議。將RAG與LLM結合使用，可以更準確地預測即將發生的設備故障，使技術人員能夠預防問題并迅速采取行動。預測性維護減少生產線停機時間，降低與意外設備故障相關的成本。沒有自動化，技術人員和時間不足以進行基于數據的設備故障或故障早期檢測。

然而，使用LLM進行預測維護的挑戰包括優化模型以適應這一特定任務、確保數據質量以及解決偏見問題。

管理復雜的供應鏈

LLM通過使規劃更具預測性，能夠應對供應鏈管理（SCM）的復雜性。它們還實現了一定程度的自主執行，用于庫存管理和需求預測。

利用歷史數據和市場預測模型的洞察，LLMs可以幫助制造商預測供應鏈中斷，如供應短缺或與關稅相關的成本上漲。他們還能迅速響應產品需求的變化，確保供應鏈針對特定地區進行優化。可以用自然語言提出查詢和復雜的假設問題，從而得到如安全庫存水平、重新下單調整和替代采購等信息豐富的回答。

例如，通過監控和分析新聞及財經報告，LLM可以主動檢測潛在的供應鏈中斷，如新興地緣政治風險或經濟變化對供應商的影響。

為了優化物流，制造商和物流公司中的一個趨勢是將LLM作為現有規劃和執行系統（如預測模型和ERP數據）的“副駕駛”使用。

LLM可以建議最佳路線，考慮交通、天氣和交付時間，并為車隊車輛提供預測性維護。此外，通過分析市場狀況和歷史數據，他們可以為航運和物流服務提出動態定價模型。

隨著供應鏈產生大量文檔，LLM被用于自動化文檔處理，包括從文檔中提取非結構化數據、執行合規檢查和生成報告。

在客戶端，LLM被用作聊天機器人和虛擬助理，提供24小時客戶服務。由于LLM非常適合處理非結構化數據，它們可以作為倉庫和運輸管理系統及供應商通信之間的統一層。

聯合利華的Horizon3 Labs利用生成式人工智能/大型語言模型協調其全球供應鏈運營。規劃系統整合了銷售數據、氣象預測和區域市場指標等多樣化數據源，并利用LLM為國家規劃者提供解釋和調整建議。報告結果顯示，此次部署將供應鏈規劃錯誤減少了約30%。同樣，馬士基利用這些技術創建自動化供應商合同，獲取供應商評級和反饋。自動化將人工審核合同所需的時間縮短了近50%。

工業自動化中的大型語言模型

在工業自動化和控制領域，LLM目前主要用于推理和交互。目前，它們位于PLC、SCADA、分布式控制系統（DCS）、企業資源計劃（ERP）軟件和制造執行系統（MES）之上。

如今，PLC及其相關安全系統形成了一個確定性控制回路。LLM還可以在此基礎上進行編排、規劃、解釋和提供自然語言解釋。在某些情況下，它們可能用于生成控制邏輯或命令，并在部署前進行驗證。一般來說，LLM輸出要么通知操作員，要么在修改過程變量前通過監督檢查。

在控制室中，LLMs通過作為自然語言控制助手增強人機界面，使操作員能夠查詢工廠狀態和運行，并獲得問題根源的詳細說明，并結合實時SCADA數據、報警、維護歷史和作流程。他們還可以提供語音和聊天監督運營。

在最近的一篇論文中，賓夕法尼亞州立大學、自動化與信息系統研究所以及慕尼黑工業大學的研究人員描述了支持LLM的多智能體系統如何通過自然語言處理將產品規格、CAD數據和訂單轉化為詳細的工藝計劃和資源分配，提升制造靈活性。研究人員描述了利用LLM能力解讀不斷演變的G代碼規范和制造說明的產品代理。這些代理隨后動態地將作分配給相應的資源代理，這些代理執行根據用戶提供的指令和工具規格所指導的任務。G-code 是一種數控機床編程語言。論文發現，GPT-4在50次試驗中實現了兩步制造工藝的100%成功率，四步制造工藝的成功率為86%。然而，隨著任務復雜度的增加，性能會下降。下一步是提高模型準確性，并為能夠滿足各種制造指令和需求的代理開發包含LLM的通信協議。[3]

LLMs的應用及其與工業自動化的整合，以及在供應鏈管理和預測性維護中的應用，將使工廠能夠實時重組，以根據資源可用性、供需考慮及動態定價，實現全自動化工廠的生產。這些工廠效率高，且需要更少的人力干預。

現場維護

LLM被用作現場和現場維護及故障排除中的智能副駕駛。通過整合實時訪問服務和診斷記錄以及技術手冊，技術人員可以即時生成針對特定系統量身定制的逐步指導。結果是更快識別問題原因，減少重復訪問，顯著提高首次修復率。

LLM驅動的工具也被用來幫助彌合退休員工與新員工之間的技能差距，提供基于上下文的服務說明，并突出從過去工作訂單中學到的最佳實踐。因此，組織能夠實現更高效的支持作、減少停機時間和縮短技術員培訓周期，同時保留和利用公司的集體技術知識庫。

質量控制

在質量控制領域，LLMs可以分析大量生產數據，檢測異常和偏差，提示潛在缺陷。利用實時生產線數據，如溫度、壓力、振動、視覺等，使大型語言模型能夠發現人工檢測通常忽略的模式。偏差幾乎會被瞬間標記——從而在缺陷產品到達客戶手中前迅速采取糾正措施。

利用維護和質量控制日志及報告的信息，LLM可以建議調整機器設置、周期時間和工藝變量，以確保產品質量的一致性。額外的好處是減少廢料和復工成本。部署LLM驅動質量系統的公司已實現不到200毫秒的檢測能力，最大限度地減少了整個生產運行的錯誤傳播。

此外，通過解決失效和質量缺陷的根本原因，包括材料方差和工藝漂移，LLMs理想地優化了工作流程，防止了反復出現缺陷——從而降低材料浪費和減少庫存需求。

知識管理與培訓

制造商正在利用LLM將靜態技術文檔轉化為互動式、對話式的知識系統，加速決策支持和員工發展。此外，RAG技術使LLM能夠即時檢索非結構化數據，如技術手冊、法規文件和最佳實踐檔案中的相關段落，使技術人員能夠使用自然語言查詢，而無需在密集的PDF中搜索。

LLM能夠捕捉、結構化并傳遞機構專業知識到下一代，顯著縮短培訓時間。制造商發現，LLM相比手工文檔的成本可顯著降低70%。法規合規也更高效，LLM能夠解讀復雜標準，確保全球運營中的合規性。使用知識圖譜驅動的LLM系統的組織在信息檢索準確率提升了85%，認證準備速度提升了60%。

未來，LLM將被廣泛使用

LLM已經改變了工業和制造業。未來，這些模型將變得更加精準和精準，并更加集成于軟件、控制、物流和管理系統。

LLM將推動自主制造環境的發展，在那里系統能夠自我配置、自我優化和自我診斷，幾乎無需人工干預。通過集成數字孿生和仿真模型，實時、非結構化數據實現即時反饋、快速故障排除和持續流程改進成為可能。

在CAD/CAM中，LLM將設計概念轉化為制造指令并優化性能，充分實現“為制造而設計”的趨勢——助力設計探索、減少錯誤并加速創新。

工業自動化將越來越多地使用基于LLM的聊天和語音接口來管理實時運營。通過在邊緣本地運行的模型，這些接口將使管理者和工程師能夠通過對話方式檢查系統狀態、查詢預測并解決維護問題。

支持先進的規劃與控制，未來的大型語言模型將基于歷史數據、場景建模和預測分析，承擔復雜的流程規劃、風險分析和生產調度。

未來的應用還應期待推動倫理且透明的LLM開發。未來的模型將優先考慮算法公平性、偏見緩解、可解釋性和負責任的人工智能。