回归基础：制造业中的生成式与代理式人工智能

你是制造业、运营或供应链领域的新手吗？是新入职的还是学生？或者你只是想重新了解行业的基本知识。如果是这样，那么你一定要阅读DELMIA的博客系列，标题恰恰如其分，名为《回归基础》。该系列聚焦于众多主题，回答最基本的问题。快去看看吧

制造企业面临着不同人工智能方法之间的复杂可能性。这对下一代技术尤其如此，比如代理人工智能和生成式人工智能。这让许多人不禁思考，哪种技术最适合他们，为什么？那么，让我们先定义这些下一代人工智能解决方案，以及它们可能为制造业带来的价值。

什么是智能人工智能？

代理人工智能能够接收数据输入和指令，然后在极少（甚至无）人工干预的情况下做出决策和执行行动。与传统的人工智能方法（如优化）使用特定数据实现预设目标不同，这些智能代理访问多样化数据集，并能动态适应变化的环境，独立执行复杂任务。

这些解决方案还可以结合机器学习、自然语言处理和计算机视觉，以理解上下文并智能响应。他们通过持续的反馈循环运作，从过去的互动和实时数据中学习，以优化自身的长期表现。

在制造环境中，代理人工智能可以通过自主管理维护、质量控制和供应链物流等任务来改变运营。例如，人工智能代理可以检测设备异常，利用机器学习分析结果预测潜在故障的可能性，自动安排维护，调整生产计划以减少停机时间，所有这些都无需人工监督。

这项技术使制造商能够在降低企业运营成本和响应时间的同时，实现更高的效率水平。

为什么代理型人工智能重要？

制造业面临前所未有的压力，必须在日益激烈的全球市场中提升生产力并控制成本。智能座席通过提供传统自动化无法大规模实现的可衡量业务成果来应对这一挑战。

早期采用者报告称，通过自主决策能力，生产力提升高达15%，成本显著降低。这些系统消除了人工监控带来的瓶颈，实现全天候运营，能够对变化的环境做出即时响应。

实施该技术的公司通过更快的响应时间、减少停机时间和优化资源配置，获得传统方法无法实现的关键竞争优势。

什么是生成式人工智能？

生成式人工智能专注于基于从庞大训练数据集中学习到的模式创建新内容。该技术在用户提示下擅长汇总和总结内容，是分析任务中的强大工具。

与强调决策和自主行动的代理方法不同，生成式人工智能专注于通过复杂的模式识别来创作内容。这些模型分析现有数据，生成符合具体需求或提示的总结输出。

在制造业环境中，生成式人工智能服务于与智能人工智能不同的应用场景。它可以设计产品原型、生成技术文档、制作培训材料，或为新产品制作市场营销内容。该技术需要人类指导来引导其创作过程并评估生成的结果。

这种方法使得生成式人工智能在开发新的业务方法、分析、设计工作流和知识管理任务时尤为重要，尤其是在这些领域需要增强而非替代人类创造力。

生成式人工智能为什么重要？

生成式人工智能彻底改变了制造商在组织中进行创新性问题解决和知识管理的方式。这项技术通过快速生成多种设计变体、技术文档和培训材料，加速了创新周期，而这些传统上需要数周的人工努力。

当企业需要快速适应新的市场需求时，战略优势便显而易见。生成式系统可以即时创建定制产品规格，生成全面的维护协议，或为讲多种语言的多样化员工开发个性化培训内容。

制造业领导者认识到这项技术在弥合组织内技能差距中的关键作用。团队无需等待专家知识转移，可以获取AI生成的洞察，将数十年的机构知识整合成可作的指导。

这一能力在处理生产场景中的边缘情况尤为重要，因为在关键运营期间，人类专业知识可能有限或无法获得。

代理人工智能和生成式人工智能有什么区别？

关键区别在于决策自主权。生成式人工智能响应特定请求，而代理人工智能则主动管理跨多个系统的复杂业务流程，这对寻求大规模可扩展计算能力和响应式体验的企业尤为重要。

• 智能人工智能运行自动化系统，在整个制造过程中做出独立决策。

• 生成式人工智能能够生成设计蓝图、维护手册或生产计划等内容。

• 制造代理可以执行供应链优化等复杂任务，无需人工干预。

• 生成式人工智能需要提示来生成输出，而智能人工智能则主动识别问题。

• 代理式工作流集成外部工具，自动完成多步骤制造作。

它们如何应用于制造业

代理人工智能和生成式人工智能正成为制造商不可或缺的工具，因为它们将数字化转型从单纯数字化流程转变为动态改进。这些解决方案共同帮助制造商实时响应变革，捕捉并再利用专家专业知识，并比传统工具更快地探索成本、服务、质量和可持续性的权衡。当它们嵌入可信的工业平台并进行妥善治理时，能够增强人类判断力，使每位规划者、工程师和运营者都更具能力，每一次转型举措都更有可能带来可衡量、可重复的价值。