Trendaavat aiheet
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Missä LLM:t voisivat parantaa raskasta teollisuutta vuonna 2026
Monilla aloilla on paljon esimerkkejä, joissa valtavasti arvoa voitaisiin avata upottamalla vahva LLM rekisterijärjestelmään.
Tämä ei ole MS Copilot tai jokin muu ohjelmisto-IDE-alusta, sillä 96 % taloudesta ei käytä tuollaista käyttöliittymää.
Tarvitaan jonkinlainen universaali käyttöliittymä, johon yritys voi ladata joukon kiinteää kontekstia, kuten proseduureja, assetteja, IP:tä ja asioita, jotka kuvaavat itse liiketoimintaa.
Toiseksi toinen alue, johon kaikki reaaliaikainen konteksti voidaan ladata, kuten varasto, markkinahinnat, projektidokumentit, kaikki reaaliaikaiset tilat eri toiminnoista ja omaisuudesta.
Se avaisi asioita kuten...
*****
1. Valmistus
Ennakoiva huolto laitteistolokien analysoinnin, aikataulutuksen sekä varaosien / varaston optimoinnin avulla reaaliaikaisen datan avulla. Tunnista tunnistus konenäön avulla, joka on integroitu LLM-työnkulkuihin.
2. Energia
Reaaliaikainen kuormituksen ennustaminen ja katkosten ehkäisy, älykkään verkon hallinta eri tietovirtojen avulla kokonaisvaltaisten oivallusten saamiseksi järjestelmän suorituskyvystä.
3. Kaivostoiminta
Geologisten aineistojen analysointi kohdennetun louhinnan optimoimiseksi, turvallisuuden parannuksia riskien ennustamisesta sensoridatan avulla. Suunnittelu ja aikataulujen rakentaminen.
4. Rakentaminen
Parannettu projektinhallinta kyselykyselyjen ja yhdistetyn raportoinnin avulla, automatisoidun aikataulun ja riskivalvonnan avulla.
5. Kemikaalit
Toimitusketjun ennustaminen ja hintojen ennustaminen reaaliaikaisen markkinadatan perusteella. Suunnittelu tehokkaista tuotantoeristä ja tuotemarkkinoinnista.
6. Teräksen tuotanto
Materiaalisen ominaisuuden ennustaminen historiallisista tiedoista. Reseptin laatiminen, uunin optimointi. Laadunvalvonta automatisoidun virheen tunnistuksen ja kuvioiden tunnistuksen avulla....

Johtavat
Rankkaus
Suosikit
