在我们探讨AI技术，特别是语言模型如ChatGPT在制造业等领域的潜在应用时，必须同时考虑其潜在的挑战和风险。这些工具虽然具有显著的优势，例如提升效率和减轻重复性工作的负担，但我们也需要谨慎评估其可能带来的问题。以下是我们对这一主题的深入分析。
01 One
ChatGPT可以帮助制造型企业哪些方面？
ChatGPT作为一种先进的人工智能语言模型，能在诸多方面助力制造型企业。以下是我们对其在制造业的可能应用的探讨：
工艺优化：ChatGPT可以帮助工程师和决策者理解和改进制造过程。通过输入相关的数据和参数，工具可以生成有关如何改进工艺的建议。
故障诊断：如果制造设备出现问题，ChatGPT可以根据其训练中的知识，提供可能的故障原因和解决方案。
生产规划：通过对产品需求、生产能力和供应链数据的分析，ChatGPT可以帮助企业进行更有效的生产计划和调度。
员工培训和支持：ChatGPT可以用作在线教育和培训工具，帮助员工学习新的技能和知识。此外，它也可以作为一个支持工具，提供即时的技术或操作指导。
客户服务：ChatGPT可以用于自动化的客户服务，如处理常见问题、提供产品信息或处理订单。
数据分析和报告：ChatGPT可以自动生成关于生产数据的报告，提供对效率、产量和质量的洞察。
预测分析：通过分析历史数据和趋势，ChatGPT可以帮助企业预测未来的需求、供应链问题或市场变化。
创新和研发：ChatGPT可以帮助生成新的设计或产品想法，帮助企业在研发过程中进行探索和创新。
02 Two
ChatGPT回答如何用于质量管理？
我们继续询问 ChatGPT，“ChatGPT 如何用于制造业的质量管理？”它的回复如下：
ChatGPT回答1：
“ChatGPT可以通过多种方式为制造业的质量管理提供帮助。一种方式是通过分析质量控制检查的数据，识别出模式和潜在的问题。该模型可以根据历史数据训练，以预测何时可能出现质量问题，还可以用来生成报告和警报，通知质量控制人员。”
TPP观点：
现代的质量管理系统(QMS)应用程序可以通过嵌入AI分析模块进行增强，以实现这一目标。这对于帮助公司发现复杂的根本原因结构非常有帮助，能够深入探究他们已知和未知的问题。在我们的案例中，我们还不清楚ChatGPT将依赖于哪些数据。因此，目前看来，ChatGPT在这个方面可能有些夸大。
ChatGPT回答2：
“ChatGPT可用于生成自动化的测试计划和报告，提升质量控制检查的效率。ChatGPT也可以用来生成符合法规和行业标准的自动化文档。这可能包括生成标准操作程序、工作说明和其他文件，以确保始终遵循质量管理流程。”
TPP观点：
这个观点很有趣。它可以大大简化文书工作，并能轻松地为不同的受众创建大量的报告。但是要实现真正的商业效果，公司应该首先进行一些准备工作，仔细定义业务规则、模板、格式和受众需求。
ChatGPT回答3：
“ChatGPT用于质量管理的另一种方式是分析客户反馈和投诉，并识别出模式和常见问题。这些信息可用于提升产品质量，并预防将来的类似问题。”
TPP观点：
这是一个古老的“反馈循环”的故事：了解用户的习惯和重复出现的问题，将相关信息反馈给质量部门。但在制造业，大多数公司面临的问题是如何跨过分销商，直接获取及时、优质的市场信息来进行分析。如果ChatGPT只依赖于公开的信息，而没有接入任何市场情报数据库，那么它讨论的所有内容都是公司应该已经知道的。因此，作为市场情报订阅的一个附加组件，它可以是使用数据的一种智能方式，否则，它几乎没有什么用。
ChatGPT回答4：
“总的来说，ChatGPT可用于提升制造业质量管理流程的效率和有效性，并有助于在质量问题发生之前识别和预防它们。”
TPP观点：
这可能有些夸大。
03 Three
ChatGPT回答如何进行预测性维护？
ChatGPT回答
“通过分析来自制造过程和设备的大量数据，预测何时需要维护。这可以包括设备传感器的数据，以及过去维护和维修历史的数据。该模型还可以根据历史数据训练，以识别模式并预测设备何时可能出现故障。此外，ChatGPT可用于生成报告和警报，以在需要维护时通知维护人员，还可以用于优化维护计划，最大限度地减少停机时间，提高整体设备效率。”
TPP观点：
我们在此并不会逐一分析，但总体来说，我们发现的模式与前面的用例相同。总体而言，ChatGPT可以提升制造过程中文档管理流程的效率和有效性，并有助于快速准确地识别和提取文档中的重要信息。
它可以简化文书工作，对其他功能有些冗余，但有时候可能有些夸大其词。
最后我们来看看ChatGPT提出的其他几点：文档摘要、自然语言处理、聊天机器人、语言翻译。
快速浏览一下详细的答案，我们发现ChatGPT并没有提供额外的商业用例，而是概述了其工作的一些基本原则。这就好像我们问智能洗衣机能做什么，回答是：“它能洗衣服，烘干衣服，里面有一个转筒，它很重，也很耗电。”
04 Four
有什么遗漏的地方吗？
现在我们也将一些明显的“缺失领域”纳入了自我评估，比如创意生成。利用生成文本的功能，作为一种探索概念、愿景和用户需求的工具，就像一个“众包”工具，它可以引发决策者可能未曾想到的想法，这些想法正在考虑多种可能的选择。
另一个明显的遗漏是代码编程。我们的研究一直在强调，工厂对数字技能的需求迫在眉睫，低代码/无代码应用程序对解决这个问题至关重要（我们一直在讨论“买方”的概念——这是一种“构建”或“购买”软件的混合体用户），使车间工人在普遍情况下能够担当编程角色，以实现交互式工具、个人助手、数字工作指令等。
随着在工厂中具备一定编程知识的人员越来越多，拥有一个可用于编程的对话工具可以帮助降低数据分析、机器连接和操作改进等学科的数字技能门槛。
05 Five
制造公司在其业务实践中使用此类解决方案可能会带来哪些风险？
1、有失去对信息质量控制的风险。
随着时间推移，管理者可能会逐渐无法掌控他们所评估的信息的真实性（信息来自何处、如何生成、是否存在内在偏见等），这就增加了“垃圾输入，垃圾输出”的风险（即提出结构混乱的问题，得到难以理解的答案）。输入者可能会提供错误的信息，但系统尚无法检查信息质量，至少目前还不行。
2、初级员工可能在这些企业中没有机会学习和成长。
这些工具可以自动完成许多“入门级”的、文书性质的、重复性的事务性任务（如填写重复报告、数据输入、数据核查等）。虽然这本身并非坏事，但在那些通过做那些基础工作来“学习成长”的组织里，这可能会造成问题。
存在的风险是，初级员工可能在这些组织中没有机会学习和成长。
3、减少创新。
广泛使用生成工具会阻碍对现状的质疑，从而减少创新。在其回答中，ChatGPT倾向于提供符合常识的答案。因此，如果使用不当，这不仅会阻止“颠覆性发现”的产生，还会放大并强化组织偏见，倾向于保持常规和程序的一致性，而不是鼓励创新。
4.、无法解决程序错误或由复杂流程引起的瓶颈问题。
简化程序的交易成本（即，繁琐且昂贵的文书工作）可能会减少组织的精简需求。使无效的步骤自动化和廉价可能会导致效率低下的累积。当没有人承担执行这些任务的责任和负担时，就没有人会质疑程序，也就无法解决程序错误或由复杂流程引起的瓶颈问题。
对这种技术的建议是要有所保留。公司必须从流程转型的角度来看待这种技术。仅仅是将手动操作自动化并没有什么优点，只有当它能简化组织结构、节省时间，并让关键决策者更专注于创造真正的商业价值的重要任务时，才是有优点的。
06 Six
企业应如何准备接入和使用ChatGPT？
企业需要慎重考虑如何将ChatGPT等AI工具引入其业务流程。以下是一些准备工作的建议：
1、数据设备：确保数据的质量和可用性是关键。ChatGPT的效果在很大程度上取决于输入的数据的质量和可用性。因此，企业需要清晰、整洁、丰富的数据源。
2、技术准备：引入AI工具需要相应的技术基础设施。需要确保硬件和软件都足够强大，以支持AI工具的实施和使用。
3、人员培训：公司员工可能需要进行培训，以理解和有效使用ChatGPT等工具。这可能包括了解工具的基本功能、优势、限制，以及如何在日常工作中使用它。
4、设定期望：企业需要设定合理的期望。虽然ChatGPT等工具具有显著的优势，但也有其局限性。理解这些工具的实际能力和应用范围对于成功使用它们至关重要。
5、安全性和合规性：在使用ChatGPT等工具时，需要考虑数据安全性和合规性。这可能涉及到数据隐私、合规性和保密性等问题。
利用ChatGPT等AI工具在制造型企业中的潜力巨大，但是如何有效使用它们需要一些准备工作。确保数据质量、技术基础设施、员工知识和理解，以及合理的期望和合规性是成功实施和使用这些工具的关键。