L'integrazione di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) direttamente negli ambienti di produzione industriale sta guadagnando terreno, offrendo vantaggi significativi in termini di analisi dei dati e ottimizzazione dei processi.

Implementazioni reali

Alcuni plant engineers stanno già implementando con successo LLM quantizzati come Mistral 7B e Llama 8B su dispositivi Jetson Orin per attività cruciali. Un esempio concreto è il rilevamento di anomalie nei dati provenienti da sensori di vibrazione, operando 24 ore su 24, 7 giorni su 7, con oltre 140.000 letture di sensori all'ora. Un impianto alimentare ha mantenuto la propria configurazione operativa per 11 mesi consecutivi, con costi limitati al consumo di energia.

Sovranità dei dati e conformità

Un aspetto fondamentale di queste implementazioni è la necessità di mantenere i dati di produzione all'interno del perimetro aziendale. Le restrizioni legali e la protezione dei segreti industriali spesso impediscono l'utilizzo di servizi cloud esterni. In settori come la produzione di semiconduttori, i parametri di resa sono considerati informazioni riservate, rendendo inammissibile l'esternalizzazione dell'analisi dei dati.

Per chi valuta deployment on-premise, esistono trade-off da considerare attentamente. AI-RADAR offre framework analitici su /llm-onpremise per supportare questo processo decisionale.