AI視覺釋放LLM完整潛力,重塑智造管理 智慧應用 影音
MongoDB_影片觀看
Event

AI視覺釋放LLM完整潛力,重塑智造管理

  • 林佩瑩台北

儘管大型語言模型(LLM)在處理非結構化數據和產生有價值的洞察方面展現極大的潛力,但在製造業環境中,它們的表現很大程度上仰賴數據的品質與數量。這時,AI視覺便成為關鍵,彌補了數據收集的不足,讓LLM能充分發揮其潛力,成為數據訓練與分析的根基。

AI視覺蒐集全面數據:LLM運用核心

在許多工廠內,人力依然是生產作業中關鍵的一環,收集有關人員作業的準確數據並分析,是製造管理的一大核心。這正是仁寶電腦營運技術與軟體中心自行研發的大型語言模型(LLM)結合PowerArena HOP人因作業平台(Human Operation Platform)所展現的實力所在。

PowerArena HOP透過AI視覺24小時不間斷檢視並記錄生產活動,捕捉每一個操作行為,生成高品質、無縫的數據流,完整反映生產現場的每個細節。這些數據為仁寶電腦的LLM提供了堅實的基礎,讓LLM能夠更精確地分析生產情況,並回答各種複雜的生產問題。例如,當您輸入「請統計上週停線發生的主要原因」,LLM不再依賴傳統的碎片化的報告或過時的數據,它能借助AI視覺掌握的豐富數據,立即提取並分析相關訊息,給出清晰且可執行的答案,像是「設備異常19次、人員組裝錯誤10次等」,並統整成圖表,方便使用者閱讀。

模組化AI+LLM,靈活應對管理需求

HOP利用模組化的AI架構,能靈活分析各種數據,例如週期時間、SOP、工作/非工作配方等。再以LLM為基礎,結合向量檢索、資料檢索器,讓系統能在數據類型擴展或變更時,更加靈活。相較於傳統依賴SQL查詢與僵硬資料庫架構的系統,這種搭配應用能靈活處理多種數據類型,具備極高的適應性。

HOP記錄作業數據和工站影像,為工廠建立透明化的生產履歷,讓工業工程師能夠回溯並檢視異常狀況,不再需要花費大量時間自行錄影,或是進行低效率的查找工作。這個完善的資料庫,除了方便第一線的管理者使用外,也可以讓其他部門的同仁對生產狀態有個快速的理解,他們不需知道工單號或其他細節資訊,藉由LLM的自然語言理解能力,系統就可以解讀使用者提問,處理不同的查詢需求。

AI視覺蒐集大量生產數據,為LLM提供最核心的燃料,讓每一個決策都得以由數據驅動。欲了解更多AI視覺與LLM的最新應用,10月23~25日,仁寶電腦與PowerArena將同資策會參展2024台灣國際人工智慧暨物聯網展,敬請蒞臨參觀。

進一步瞭解案例研究:HOP 與 LLM 提升產線管理效率,請至官網查詢。也歡迎鎖定PowerArena YouTube Webinar ,該系列專為製造商解惑,探討導入智慧製造工具時的核心要點。(本文由PowerArena提供,DIGITIMES林佩瑩整理報導)

議題精選-AI專欄