「工業數據智慧化」的兩階段發展模型，其中結合了數位化、資訊化、知識化和智能助理等概念。這是一個分層的結構，從最基礎的數據數位化開始，逐步向上發展到更高階的智能應用。
以下是對各個部分的詳細解釋：
圖的整體結構：- 金字塔（或稱為「工業數據金字塔」）： 代表了從底層的數據基礎到頂層的智能應用的逐步升級過程。
- 箭頭： 表示工業數據和信息在不同層級之間流動的方向，以及各階段之間的相互關聯和推進。
金字塔的各層次（由下至上）：
- 底層：設備/操作 數據化 (Equipment/Operations Data Digitalization)
- 這是整個模型的基礎。它指的是將工業現場的物理設備、生產操作、環境參數等轉換為數位形式的數據。
- 例如：感測器採集設備運行狀態（溫度、壓力、震動）、生產線計數器記錄產量、CNC機床的加工數據、EDC、SCADA系統的實時監控數據等。
- 這是所有後續分析和智能應用的先決條件。
- 中間層：生產/運營 信息化 (Production/Operations Informatization)
- 在數據化的基礎上，這一層次關注於將工業生產和運營流程進行資訊化管理。
- 這包括建立製造執行系統 (MES)、企業資源規劃 (ERP)、供應鏈管理 (SCM) 等系統，來記錄、管理和處理工業流程中產生的各種信息。
- 例如：訂單排程、生產進度追蹤、物料管理、品質控制數據、設備維護記錄等。
- 目標是提高生產效率、降低成本、優化資源配置，並使信息可追溯。
- 上層（較廣泛）：工業經驗 知識化 (Industrial Experience Knowledgeization)
- 在信息化數據的基礎上，這一層次致力於提取和組織工業領域中隱含的生產規則、操作經驗、專家知識和故障排除方法。
- 這可能涉及將工藝參數、操作規範、維修手冊、歷史故障案例等編碼成可被系統理解和利用的知識庫。
- 例如：建立設備故障診斷知識庫、最佳操作實踐指南、品質異常分析規則等。
- 頂層（較窄）：工業智能 BI by AI (Industrial Intelligence by AI)
- 這是整個模型的最終目標，表示透過人工智慧來實現更高效和深入的工業智能。
- 傳統的工業數據分析側重於報表和統計，而「工業智能 BI by AI」則強調利用AI的能力，如機器學習、電腦視覺、自然語言處理等，來自動化異常檢測、預測性維護、生產優化和智能決策支持。
- 這通常是透過智能輔助系統或自動化分析工具來實現。
兩個階段的發展：
圖中特別標註了兩個發展階段，這可能代表了從較為基礎的AI應用到更為複雜和自動化的AI應用的演進：
- 第一階段：增強檢索生成 RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- RAG 是一種結合了檢索和生成能力的AI模型，在工業場景中可用於快速獲取和生成資訊。
- 檢索 (Retrieval)：AI模型首先從一個外部工業知識庫（如操作手冊、維修記錄、標準規範等）中檢索相關信息。圖中箭頭從「工業經驗 知識化」指向「知識庫」再流向「工業智能」，暗示RAG會利用已知識化的工業經驗來獲取信息。
- 生成 (Generation)：然後，AI模型利用檢索到的信息來生成回答、建議或報告。
- 「工業」箭頭： 圖中從「知識庫」指向「工業」的箭頭可能表示RAG將知識庫的內容應用於工業場景，例如回答操作人員的疑問、提供設備維修建議。
- 這階段的重點可能是利用現有工業知識庫，透過AI增強信息檢索和內容生成，提供基礎的智能問答和資訊支持。
- 第二階段：微調+RAG (Fine-tuning + RAG)
- 這代表了比第一階段更進一步的AI應用，結合了「微調」和「RAG」兩種技術，以實現更深入和定制化的工業智能。
- 微調 (Fine-tuning)：指對一個預訓練的AI模型（如大型語言模型LLM）進行進一步訓練，使其更好地適應特定工業領域的數據和任務要求。圖中「數據」箭頭指向「微調+RAG」，暗示會利用實際工業數據來微調模型。
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)：如前所述，仍然會結合外部工業知識庫進行信息檢索，確保生成內容的準確性和權威性。
- 「數據」箭頭： 圖中從「工業數據建模 chatBI」指向「數據」再流向「微調+RAG」，這暗示第二階段會深度利用工業生產、設備、品質等數據進行建模，並透過微調和RAG來實現更個性化、更精確的智能應用。
- 「工業數據建模 chatBI」與「工業流程 智能助手」： 這些是第二階段的關鍵組成部分。工業數據建模 (Industrial Data Modeling)：對異構的工業數據（如感測器數據、歷史生產記錄、維護日誌等）進行結構化和組織，為AI分析和應用打下基礎。chatBI (Chat Business Intelligence，此處可理解為 Chat Industrial Intelligence)：這是一種透過對話介面（如聊天機器人）提供工業智能服務的形式。工業現場人員可以自然語言提問，AI則分析數據並給出答案、預測或操作建議。工業流程 智能助手 (Industrial Process Intelligent Assistant)：AI直接介入工業流程，提供自動化支持、智能預警、最佳化建議或自動執行任務，例如自動化報告生成、設備故障預警、生產參數自動調整、品質異常診斷等。
- 這一階段的目標是建立更強大、更貼近工業實際的智能助手，能夠基於實際工業數據和微調後的模型提供更深度的洞察和自動化支持。
這張圖描繪了一個從工業數據數位化到AI賦能工業智慧的循序漸進的過程。它強調了堅實的數據基礎的重要性，並將AI的應用分為兩個階段：
- 第一階段 (RAG)：主要利用現有的工業知識庫，透過檢索和生成技術提供基礎的智能查詢和信息服務。
- 第二階段 (微調+RAG)：在第一階段的基礎上，更深入地利用實時和歷史工業數據進行建模和微調，打造更為強大、個性化、能夠深度參與工業生產和運營流程的智能BI和智能助手，實現真正的工業數據智慧化。
