制造业有了本体，大模型就能落地吗 | 智造观察

从早期的手工梳理本体，到现在的平台化积累，工业大模型的落地正在从演示走向生产。 图片来源@unsplash本体（Ontology），让大模型在制造业的落地告别了黑箱操作，这在ChatGPT刚出现的头一两年还不敢想象。在今年创新奇智的制造业案例演示现场，一则聚焦玻璃纤维行业拉丝开机率异常根因分析的场景引起了我们的注意。简单来讲，玻璃纤维生产是将配置好的原料粉送去窑炉高温熔融，经拉丝机漏板上的微型小孔拉丝成型的连续过程。拉丝开机率是设备实际拉丝开机时间占计划生产总时间的比例，拉丝机一旦因异常停机即记入停机。因此，记录开机率是体现玻璃窑炉生产的核心指标之一。以往，这件事情必须交由老师傅干，翻报表、问工段长、查设备日志，没半天理不清头绪。现在，老师傅有了Agent系统在旁干活，在保证准确的前提下，效率有了质的飞跃。老师傅只需要输入两行问题：损失集中出现在哪儿？现场应先查什么？围绕这两个问题，系统从

原文：钛媒体