En el ámbito de la manufactura, los informes de servicio a menudo generan información valiosa que queda subutilizada en sistemas de almacenamiento de documentos. Un nuevo enfoque tecnológico busca cambiar esta situación al permitir a los clientes de Amazon Web Services (AWS) construir soluciones que automatizan la digitalización y extracción de información crucial a partir de múltiples informes, utilizando inteligencia artificial generativa.
La solución propuesta se basa en Amazon Nova Pro, integrado en Amazon Bedrock y sus Bases de Conocimiento, para generar acciones recomendadas que se alineen con el estado del equipo observado, apoyándose en una base de conocimientos existente compuesta por recomendaciones de expertos. Con el tiempo, esta base de conocimientos se expande a medida que se utiliza la solución, mejorando así su efectividad.
Amazon Bedrock es un servicio completamente gestionado que proporciona acceso a modelos de fundación de alto rendimiento (FMs) desarrollados por empresas líderes en inteligencia artificial, a través de una única API. Además, ofrece un conjunto amplio de capacidades para construir aplicaciones de inteligencia artificial generativa que priorizan la seguridad, privacidad y uso responsable de la inteligencia artificial.
El servicio de Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock permite la creación de flujos de trabajo de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), que incorporan información contextual de las fuentes de datos de la empresa. Esto facilita almacenar recomendaciones de expertos de informes anteriores, permitiendo a los modelos de fundación ajustar sus respuestas con precisión.
Históricamente, los ciclos de servicio y mantenimiento han dependido de la presentación manual de informes por parte de ingenieros expertos. Este método consume tiempo y puede ocasionar demoras operativas y disrupciones en el negocio. La nueva solución permite a los equipos de mantenimiento de equipos:
– Ingestar informes de inspección y mantenimiento, extrayendo estados de equipos y acciones pendientes, aumentando su visibilidad y capacidad de respuesta.
– Generar recomendaciones sólidas y confiables basadas en la experiencia de ingenieros.
– Ampliar la base de conocimientos inicial recopilada por ingenieros expertos para incluir recomendaciones generadas válidas.
– Acelerar los tiempos de mantenimiento y prevenir inactividad no planificada con una herramienta centralizada impulsada por IA que optimiza los procesos de mantenimiento en AWS.
Para facilitar la implementación, se ofrece un repositorio de GitHub que contiene código desplegable y plantillas de infraestructura como código (IaC), permitiendo a los usuarios configurar y personalizar la solución en su propio entorno de AWS.
El enfoque contempla varios flujos de trabajo clave, entre ellos, la ingesta automatizada de informes de servicio utilizando Amazon Textract, la generación inteligente de recomendaciones mediante RAG, y la validación experta utilizando Amazon SageMaker Ground Truth. Estos procesos permiten una mejora continua del rendimiento del modelo, garantizando recomendaciones más confiables.
Este enfoque integral promete transformar las operaciones de mantenimiento, ayudando a mitigar riesgos y evitar la inactividad de equipos. Las capacidades de esta solución de AWS resaltan la importancia de adoptar tecnologías avanzadas para optimizar operaciones y crear un entorno de trabajo más eficiente.
vía: AWS machine learning blog
