用生成式人工智能赋能下一代工业操作员

用生成式人工智能赋能下一代工业操作员

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2024， 亚马逊云科技， 生成式AI， Operator Assistant， Generative Ai Manufacturing， Operator Assistant Training， Document Generation Knowledge， Asset Health Monitoring， Process Health Optimization]

导读

Georgia-Pacific（GP）是最大的纸浆和纸张、分配器、包装以及木材和石膏建筑产品制造商之一。与许多制造商一样，GP面临着劳动力流失的挑战，因为资深工人退休，而学徒操作员需要快速提升技能。了解GP基于Amazon Bedrock的工业操作员助手如何提供自然语言界面，用于机器诊断故障排除。该系统基于非结构化数据（标准操作程序文档、机器手册等）和结构化实时机器数据，在几分钟内检索和总结相关内容。这通过赋予学徒工人利用实时、情境化的机器数据独立进行故障排除的能力，从而减少了平均解决时间。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

在制造业，人才流失和高离职率导致的知识流失一直是一个持续的挑战，尤其是对于科赫工业的子公司佐治亚-太平洋公司这样拥有约30，000名员工、年收入略高于200亿美元的公司而言。佐治亚-太平洋公司在北美拥有140个制造工厂，主要经营三大业务单元:消费品(如Brawny、Dixie)、建筑产品(如木材、石膏板)和包装及纤维素(如纸板箱、成人失禁用品)。值得注意的是，他们的产品几乎存在于三分之二的美国家庭中，约40%的企业至少消费其中一种产品，因此佐治亚-太平洋公司是美国经济不可或缺的一部分。

佐治亚-太平洋公司利用技术进行转型的三大驱动力如下。首先，公司面临着经验丰富的人才流失和高离职率导致的知识流失问题，尤其是在操作复杂且老旧的设备时，往往缺乏相应的文档记录。其次，作为一家拥有大量老旧资产的组织，佐治亚-太平洋公司希望延长这些资产的使用寿命，而不是进行昂贵的资本重置。第三，公司认识到需要采用越来越便宜且功能更强大的技术，以保持在市场上的竞争力。

为了说明操作人员所面临的挑战，文中介绍了一位名叫Clay的培训师的采访情况。Clay在肯塔基州保林格林的Dixie工厂工作了12年，他强调了寻找合适培训材料以及在有经验的员工离职或调离部门前捕捉他们的知识和技巧的困难。他强调了拥有一种无论何时何地都能为操作人员提供信息的资源的重要性，以确保他们能够有效地学习和接受培训。

回顾他们的人工智能之旅，佐治亚-太平洋公司分享了几个宝贵经验教训。一个重要教训是要关注影响环境健康和安全、生产力、质量以及跨多个工厂的可扩展性等重要问题，公司确定了六个价值主张在八位数或九位数范围内的大型用例。

另一个教训是实验发现的价值胜过宏大规划。与其花费数周或数月进行规划，佐治亚-太平洋公司发现从小处着手、部署解决方案、快速学习、适应并在成功的基础上持续构建更有效。这种迭代方法比一开始就试图规划每一个细节更有效。

零虚构的概念在制造业也很重要，因为向操作人员提供不准确或虚构的信息可能会导致安全风险或生产中断。佐治亚-太平洋公司与亚马逊云科技密切合作，开发了避免提供虚假信息的软件和模型，在模型缺乏知识时，它们会选择承认而不是冒险虚构。

此外，佐治亚-太平洋公司有意将复杂的人工智能与其遗留的制造设备相集成，让人工智能控制这些资产，从而释放资源来专注于解决其他问题。

佐治亚-太平洋公司的“操作员助手”聊天机器人的迭代开发始于2023年6月的问题识别阶段。2023年7月，他们与亚马逊云科技咨询集团ProServe合作，开发了一个最小可行产品。到年底，两个实例在威斯康星州格林湾的造纸机上投入生产，为全面的故障排除建议提供结构化和非结构化数据响应。

然而，他们意识到许多工厂缺乏通常用于为模型提供信息的文档、最佳实践和工作指南，这成为了一个挑战。为了解决这个问题，佐治亚-太平洋公司创建了“DocGen”(文档生成)功能，使他们能够通过口头采访快速从主题专家、资深操作员和员工那里获取知识。这个过程会自动生成包含每个工厂或设备特定图片的格式化文档，确保聊天机器人能够获取所需的信息。

操作员助手界面根据从各种传感器、机器学习模型和最佳实践文档集成的数据，显示警报和建议的纠正措施。例如，在一个示例中，它指出“罩压力阀位置在78%，超过60%的上限”。它提供了建议背后的逻辑和推理，旨在建立操作员的信任，并回答“我应该如何解决这个问题?”的常见疑问。

佐治亚-太平洋公司的方法是自主监控资产健康状况、流程健康状况和操作员行为，然后主动提示操作员采取纠正措施，而无需他们提出问题。这是通过将来自传感器和机器学习模型的结构化数据与非结构化数据和生成式人工智能功能相结合实现的。值得注意的是，佐治亚-太平洋公司拥有约90，000个振动传感器收集数据，他们已经构建了每天处理万亿条记录数据的模型，以检测异常并确定资产的剩余可靠寿命。此外，他们还拥有约30，000个机器学习模型，实时从大约500，000个传感器消费数据，执行并确定某人是否采取了错误的行动以及他们应该做什么。这些模型是使用亚马逊云科技服务如SageMaker构建的，并在Amazon SageMaker上运行。

该架构集成了亚马逊云科技服务如SageMaker、Bedrock和Intelligent Decisioning，以及佐治亚-太平洋公司的内部流程模型和计算机视觉功能，数百个摄像头不断为边缘和云端的计算机视觉模型提供数据。这种集成为操作员提供了无缝体验，将人工智能建议直接嵌入到他们现有的应用程序和工作流程中，无需在多个环境之间切换。

未来的计划包括进一步发展文档生成功能，将操作员助手扩展到北美更多工厂，并将生成式人工智能与计算机视觉和订单处理等其他人工智能功能相集成。例如，佐治亚-太平洋公司最近推出了一种解决方案，将光学字符识别(OCR)的机器学习模型与生成式人工智能相结合，从传真和电子邮件订单中提取信息，简化了以前手动或基于OCR的流程。该解决方案利用了Amazon Bedrock的基础模型中的多种不同模型。

在这个过程中，与亚马逊云科技的合作关系至关重要。佐治亚-太平洋公司将亚马逊云科技视为真正的合作伙伴，寻求合作解决问题，而不仅仅是购买技术。亚马逊云科技提供了对预发布服务如Bedrock的早期访问，使佐治亚-太平洋公司能够进行迭代并提供宝贵反馈。这种合作伙伴关系以相互获益、知识诚实以及利用彼此的比较优势为特征。

亚马逊云科技引入了正确的专业知识和资源，如NAI创新中心和ProServe顾问，以加速佐治亚-太平洋公司的业务成果。两个团队作为一个统一的实体一起获胜和失败，亚马逊云科技提供了与佐治亚-太平洋公司24/7制造运营相匹配的全天候支持。

总之，佐治亚-太平洋公司成功地利用了生成式人工智能，与亚马逊云科技合作解决了知识流失、延长资产寿命以及为其工业操作员提供主动、上下文感知的协助等问题。通过迭代方法、持续的操作员反馈以及SageMaker、Bedrock、计算机视觉和Intelligent Decisioning等各种人工智能功能的集成，该解决方案已经不断发展和扩展，以满足佐治亚-太平洋公司在其140个工厂的制造运营的不断变化的需求。与亚马逊云科技的合作关系在这一过程中发挥了关键作用，提供了对Bedrock等尖端技术的访问、NAI创新中心和ProServe等团队的专业知识，以及与佐治亚-太平洋公司24/7制造需求相一致的协作式问题解决方法。

下面是一些演讲现场的精彩瞬间：

演讲者承认由于人才流失和高离职率导致的知识流失是一个普遍存在的问题，并承诺将讨论如何利用Generative AI来解决这一挑战。

演讲者强调通过与主题专家进行口头访谈来收集知识，生成全面的文档，无需手动撰写，以此来为大型语言模型提供信息，并作为独立资源。

通过将员工的专业知识捕捉到格式良好的文档中，可以增强员工的信心，并提高新流程的采用率。

重点介绍了公司先进的资产健康监测系统，该系统利用90，000个振动传感器和机器学习模型每天处理万亿条数据记录，实现预测性维护并延长资产寿命。

人工智能可以无缝集成到现有系统中，提供建议，而用户并不会意识到这是人工智能，从而使变革管理变得更加容易。

亚马逊云科技与客户合作，了解他们的问题，并利用亚马逊云科技技术共同解决问题，通过协作推动创新。

演讲者幽默地反思了他们工作的影响以及赢得终端用户的信任，同时戏谑地提到偶尔会放纵自己品尝塔可和特基拉酒。

总结

在这个引人入胜的叙述中，我们探讨了佐治亚太平洋公司利用生成式人工智能赋能其工业运营人员的转型之旅。故事从一个引人注目的引言开始，强调了由于人才流失导致知识损失的关键挑战，以及弥合经验驱动和数据驱动运营之间差距的需求。

第一个关键点围绕着佐治亚太平洋公司的战略方法，强调解决重要问题的重要性，拥抱实验性发现而非宏大计划，并优先考虑零幻觉以确保为运营人员提供准确可靠的信息。第二个关键点探讨了创新地使用生成式人工智能来提供实时纠正措施和建议，无缝集成结构化和非结构化数据，使运营人员能够快速做出明智决策。

第三个关键点强调了佐治亚太平洋公司与亚马逊云科技之间的合作伙伴关系，促进互利、知识诚实，并发挥比较优势。这种协同关系对于开发直接影响运营人员日常生活的前沿解决方案至关重要。

在结束语中，叙述强调了这一旅程的迭代性质，不断寻求反馈并完善解决方案，为运营人员提供最大价值。行动号召强调建立伙伴关系、拥抱创新以及利用生成式人工智能的力量来改革工业运营的重要性，确保可持续和高效的未来。

亚马逊云科技（Amazon Web Services）是全球云计算的开创者和引领者。提供200多类广泛而深入的云服务，服务全球245个国家和地区的数百万客户。做为全球生成式AI前行者，亚马逊云科技正在携手广泛的客户和合作伙伴，缔造可见的商业价值 – 汇集全球40余款大模型，亚马逊云科技为10万家全球企业提供AI及机器学习服务，守护3/4中国企业出海。