我们再次与全球工业制造副总裁 Raffaello Lepratti 进行了一次问答。 Mendix拨开迷雾，谈谈如今工厂车间里实际发生的事情。

拉斐尔对不断发展的制造技术颇有心得。他从事制造业工作已有25年，曾在汽车制造、制造运营管理和业务拓展等多个领域担任过各种职务。他拥有电气工程学士学位和高级人机协作博士学位。

在整个工业价值链中使用 GenAI

在整个产业价值链中，您认为生成式人工智能在哪些领域最为普遍或应用最为广泛？

拉斐尔·莱普拉蒂（RL）： 这是一个至关重要的、价值百万美元的问题。

现在，我看到 智能人工智能 常用于创建或提炼文档。例如，工人或操作员需要遵循并完成的操作指令。这些指令通常是固定的，在任何操作之前就已创建。它是静态的。

但工厂或生产线上的条件可能瞬息万变。例如，当引入新工具时，就需要更新操作人员的安全注意事项。

GenAI 让文档更具动态性。例如，您可以根据新工具进行更改，或根据新情况进行调整。GenAI 让您可以更快地将新更新嵌入到文档中或生成新文档。它将您的制造应用从静态和预先计划转变为动态。

我看到GenAI应用的另一个领域是…… B2B2C 和客户服务。企业通常会设定一个关键绩效指标 (KPI)，即解决客户产品问题所需的时间。如果客户能够描述产品故障，公司会将信息反馈给制造商，并生成记录。解决问题的过程可能比较漫长。

GenAI 可以通过获取记录并立即生成一套组织需要遵循的指令，从而帮助加快问题解决速度。它会分析索赔，然后生成维修方案。

我们还看到 GenAI 的早期应用，它可以帮助解释运营数据——用通俗易懂的语言总结趋势、异常情况或事件，从而加快决策速度。

GenAI 提供即时指导，而人工服务代表仍会参与决策过程，做出最终决定。

实际应用案例 Mendix, Siemens和 AWS

您看到哪些组织正在使用它们的用例？ Mendix, Siemens那么，GenAI 呢？

拉斐尔·莱普拉蒂（RL）： 嗯，我给你举的第一个例子很容易想到，因为这种情况实际上正在发生。 Mendix 使用 Opcenter 的客户.

这些客户使用Opcenter。 Siemens制造执行系统 ​​(MES) 通过指导操作员完成其请求的指令来执行生产。该系统实现了根据作业或任务所需的任何文档动态生成指令的功能。

Mendix 它可与多种不同的基础设施配合使用。我们的一位客户使用 AWS服务 因为 AWS 是他们的云服务提供商。我们想出了如何将 AWS 与 Opcenter 连接起来，就是这样。 Mendix 这就派上了用场。它允许客户轻松地将 AWS Bedrock 服务集成到创建这些指令的应用程序中。

这同样适用于其他基础设施，例如 Azure。其优势在于…… Mendix 能够灵活地连接到不同超大规模数据中心的服务。

另一种看待这个问题的方式涉及机器学习。在统计过程控制 (SPC) 过程中，如果您关注结果，就会看到要求、结果、趋势——任何与预测质量偏差相关的信息。机器学习可以从中学习，并能为制造商提供正确的指导或发出警报。

这是更高层次的基因人工智能，但它同样源于机器学习。这是一项重要的能力。 Mendix这是我们的机器学习工具包。您无需借助外部服务即可在应用程序中使用它。

Opcenter 是这一切的基础，因为它提供了上下文信息。MES 提供关于产品的所有必要信息，并告诉你生产序列中的下一个步骤是什么。它还会告诉你完成任务所需的工具条件、相关的规章制度以及其他具体细节。

这包含了所有重要的数据和专业知识，如果我们连接任何服务并训练 GenAI 服务，或者使用我们自己的 ML 工具包在 MES 中利用所有这些数据，那么客户就可以立即产生影响。

关键在于…… Mendix 这不仅仅是调用人工智能服务——而是将智能直接嵌入到做出决策的操作工作流程中。

组合 Mendix 以及 Opcenter 或任何 Siemens Xcelerator 产品不仅仅是能够随时连接多个系统，更重要的是确保用户能够轻松地将客户希望或需要的任何服务嵌入到他们现有的基础设施中，从而获取数据。