現如今，熟練工短缺以及隨之而來的生產力損失是工業企業及其服務提供商目前面臨的重大挑戰。如果服務提供商的生態圈不能在預算范圍內按時保質地交付項目，這些短缺問題會增加自動化項目的需求、成本和復雜性。生成式 AI 已經證明其有能力在各類 IT 和業務場景中激發員工的想象力并提升員工的生產力。
近日，羅克韋爾自動化公司和微軟公司宣布擴展合作伙伴關系，利用生成式人工智能（AI）技術加速工業自動化設計和發展。首個成果是將微軟的Azure OpenAI服務集成到羅克韋爾自動化的FactoryTalk Design Studio中，幫助工業自動化系統制造商更快地推出產品。雙方還計劃在質量管理、故障模式分析和一線制造工人培訓等領域繼續合作。
將 Azure OpenAI 服務集成至 FactoryTalk Design Studio 有助于工程師使用自然語言提示生成代碼，從而實現日常任務自動化和提升設計效率。這一特性還將幫助資深工程師加速開發進程，并更高效且有效地指引尚處在學習階段的新人。此外，它還能從海量信息中找出有用內容，為開發人員提供進一步培訓。
在擴展這項集成技術以解決其他挑戰方面，生成式AI的應用依然前景廣闊。例如用于質量管理和改進、故障模式分析和一線制造工人培訓（通過與資深工人和基于 Azure open AI 服務的聊天機器人開展聊天協作）。此外，雙方還在繼續探索在工業元宇宙中加速創新的方式。雙方將運用各自的 IoT 功能、云數據集、仿真工具和 AI 技術，以更有效、更高效以及更可持續的方式設計和構建產品。
AI賦能工業制造領域潛力大、增速動能強，據埃森哲統計，預計到2035年AI應用使制造業總增長值增長4萬億美元。
目前，AI+工業應用場景豐富，成長前景廣闊。具體看包括：（1）AI+協同研發設計：通過AI驅動的協作應用程序連接一線員工和設計團隊；（2）AI+生產自動化：通過AI實現自動化軟件代碼生成；（3）AI+智能運維：利用工業人工智能發現和預防產品缺陷。
生成式AI使用各種機器學習算法，從數據中學習要素，使機器能夠創建全新的數字視頻、圖像、文本、音頻或代碼等內容。它創建出的內容與訓練數據保持相似，而非復制。它的發展得益于近年來大模型在基礎研究尤其是深度學習上的突破，真實數據的積累和計算成本的下降。
在過去的這一年，生成式AI將人工智能的價值聚焦到“創造”二字，這標志著人工智能開始具備定義和呈現新事物的能力。
今年國際巨頭也紛紛搶抓生成式AI的風口，發力工業場景化應用。
除了此次羅克韋爾和微軟的合作之外，今年4月，西門子和微軟宣布利用以ChatGPT為代表的生成式人工智能技術，幫助工業企業在產品的設計、工程、制造和運營生命周期中推動創新和效率。
今年5月，AI芯片大廠NVIDIA（英偉達）CEO黃仁勛在COMPUTEX 2023展前發布會上宣布：超過50家制造業巨頭和工業自動化供應商正在使用英偉達Metropolis打造數字化流程，用生成式AI優化質量控制流程。
今年7月，ABB宣布將攜手將Azure OpenAI服務整合到ABB Ability Genix工業分析和AI套件中。
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