今年3月31日，举行了 Artefact Webtalks Data 与人工智能 – «工业人工智能”专题研讨会，主题为「« 能否将工业领域的韧性、安全性和性能托付给人工智能？ ». 本文是一篇战略性文章，总结了Artefact及其技术合作伙伴专家们的发言和实地经验反馈 AVEVA, ，全球工业软件和数字化转型领域的领导者，以及 Neo4j, ，图数据库领域的先驱。通过探索 价值链转型, ，作战情报、基于图的数据建模以及……的兴起’基于代理的人工智能, 本次独家网络研讨会将阐述如何 人类仍是总设计师 未来工厂。.
1 – 工业领域的AI转型：贯穿整个价值链的应用案例
工业领域的挑战始终如一。从资本支出的优化到全球供应链的协调，今天面临的问题与二十年前并无二致。真正发生根本性变化的是我们应对这些挑战的方式及其效力。 人工智能能够整合过去被孤立的信息，从而提供一种 跨部门透明度, ，将分散的流程转化为一个流畅的决策过程。.
正如亚历山大·蒂翁·德·拉·肖姆（Alexandre Thion de la Chaume）所指出的，Managing Partner 及 Global Lead Industry 位于 Artefact, ，任何脱离实际运营情况的人工智能战略注定会失败。要想创造价值，它必须植根于 车间. 专家首先必须确定具体的痛点。正是基于实际操作中的“摩擦点”，我们才能构建用例来 fort ROI. 如果缺乏这种沉浸式体验，技术就只是个空壳，那些需要使用它的人根本不会理会它。.
如今，四大主要趋势构成了市场格局，并决定了转型能否成功：
- 数据资产的整合 : 打破工程与生产部门之间的壁垒，建立单一数据源，这是不可或缺的基础。这有助于通过更精确地模拟投资的影响，优化资本支出的分配。.
- 创新工具，助力运营卓越 : 采用新技术工具有助于革新质量控制流程，并提高设备的可用性。.
- 工程师能力的提升 : 人工智能充当认知伙伴，确保在产品生命周期中往往彼此脱节的各个阶段之间实现信息的连续性。.
- 新型响应控制杆的精度 : 尽管面临的挑战依然是传统问题，但相应的解决方案（预测性人工智能、自主代理）却提供了更精细的调控能力，从而重新定义了绩效标准。.
2- 优化工具和流程的性能：以AVEVA为依托，将数字化置于工业转型的核心
工业领域基于决定论：一项行动必须产生可预测且可解释的结果。相反，通用人工智能具有概率性，往往像一个“黑箱”一样运作。 对于AVEVA法国公司总裁兼Numeum工业委员会副主席塞巴斯蒂安·奥里（Sébastien Ory）而言，成功的关键在于「« 工业智能 »——这种方法将算法的强大功能与行业的严谨性相结合。.
要将人工智能转变为推动业绩增长的引擎，必须满足以下三个先决条件：
- 领导力与管理视野 : 转型必须由高管层推动，才能打破文化上的阻力。高管们必须打造属于自己的数据文化，以实现这一目标。.
- 专用数据基础设施 : 工业数据具有复杂、存在噪声且异构的特点（时间序列、3D、维护数据等）。仅靠通用基础设施是不够的。必须具备能够过滤传感器噪声并确保工程数据完整性的系统，才能使人工智能产出可应用的结果。.
- 针对性用例与“快速成果” : 与其追求技术领域的“大爆炸”，不如着眼于那些能立即带来投资回报（ROI）的具体应用，从而促进一线团队的接受度。.
人工智能不应取代决策者，而应增强其能力, ，尤其是在关键流程中。以涡轮机维护为例。通用人工智能会说：“发生故障的概率为73 %。”对于操作员而言，这一信息不仅毫无用处，甚至会引发焦虑。 而工业智能则会识别出，该概率是基于振动偏差和特定温度升高得出的。随后，它将根据企业的知识库，提出三个物理检测点。 操作员拥有最终决定权，可根据具体参数来确认AI的建议。.
3- 智能物料清单（BOM）：如何借助人工智能和Neo4j加快产品上市时间
La 物料清单（BOM）, ……是该行业的语义核心。然而，它往往被分散在工程、制造和服务等不同环节之中。这种碎片化现象通常通过Excel文件进行管理，是导致效率低下的主要原因。 当设计变更未能实时反映到生产线上时，质量缺陷成本就会随之增加。.
在Neo4j解决方案工程高级经理尼古拉·鲁耶（Nicolas Rouyer）看来，传统关系型数据库无法应对现代产品的复杂性。一架直升机或一台涡轮机可能包含深度达20、30甚至40层的树状结构。 当传统系统在计算依赖关系时已不堪重负，图技术却能在瞬间遍历这些关系，将零部件、供应商、认证和流程相互关联起来。.
如果设计中规定使用铝制零件，但由于信息传递中断，实际生产中却使用了钛制螺钉，就会导致加速腐蚀，这充分说明了运营风险。 在装配线上发现这一错误的成本，远高于通过联网的物料清单（BOM）即时识别该错误——该系统会核对 语义一致性 从设计阶段起就考虑组件的组合。.
图论与人工智能的结合使得 化学显影工作流程 革命性的。用户可以使用自然语言提出问题，人工智能会立即遍历知识图谱，提供准确且附有来源的答案。.
4- 智能代理技术对工业4.0/5.0的挑战
Si l‘工业4.0” 带来了互联互通，’工业5.0 以人为本，利用技术增强人的能力，而非取代人。Artefact的专家弗洛伦斯·贝内齐特强调，代理式人工智能正在从根本上改变操作员的日常生活：
- 数据访问的普及化 : 技术人员可以使用自然语言查询机器的历史记录或复杂流程，而无需在专家系统中进行操作。这使得能够进行本地化和自主化的故障排除。.
- 增强型航海日志 : 人工智能可以根据设备数据推断出事件，从而生成自动报告。这提高了“班次交接”的可靠性，降低了关键信息在两次轮班之间丢失的风险。.
- 情境指南 : 人工智能会实时充当导师的角色，提出参数调整建议，或引导操作员遵守严格的安全规程。.
代理式人工智能无法取代人类 ; ；它使人类重新在工业环境中扮演起“舵手”的角色——如今的工业环境已变得过于复杂，仅靠纯人工管理已难以应对。因此，工业领域的成功并不取决于算法的复杂程度，而是取决于其与一线专业知识的结合。 通过图论连接数据，并借助代理式人工智能赋能人类，工业领域正变得更加敏捷。务实主义必须始终是黄金法则：技术仅仅是服务于运营执行的杠杆。.
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