Zastosowania LLM w przemyśle — zalety i przykłady branżowe

Zastosowania LLM (large language model), czyli dużych modeli językowych, zmieniają sposób, w jaki ludzie wchodzą w interakcję z danymi, rozwiązują problemy oraz generują wartość. To rodzaj sztucznej inteligencji, który — od środowiska biznesowego po edukację, badania naukowe czy dziedziny kreatywne — pozwala zautomatyzować złożone zadania, optymalizować procesy i zapewnić nowe doświadczenia użytkownikom oraz organizacjom. Jego zdolność dostosowywania się do różnych kontekstów czyni z niego wszechstronne i strategiczne narzędzie dla każdego rodzaju biznesu.

W tym wpisie analizujemy zastosowania LLM w różnych sektorach przemysłowych, jego zalety i ograniczenia, a także przyglądamy się bliżej jego strategicznej roli w logistyce i magazynach.

LLM — definicja i zastosowanie w przemyśle

Skrót LLM pochodzi od określenia Large Language Model, czyli duży model językowy. To systemy sztucznej inteligencji, które zostały wytrenowane na ogromnych zbiorach danych tekstowych przy użyciu technik uczenia maszynowego, a zwłaszcza głębokich sieci neuronowych. Jest przeznaczony do realizacji wielu zadań, np. rozpoznawania wzorców, rozumienia języka naturalnego czy generowania spójnych odpowiedzi.

Modele te stanowią ogromny krok naprzód w rozwoju sztucznej inteligencji, ponieważ przetwarzają język w sposób podobny do człowieka — odpowiadają na pytania, tłumaczą, streszczają informacje, redagują długie teksty, a nawet generują kody programowania. Obecnie modele LLM są dostępne dla użytkowników indywidualnych oraz przedsiębiorstw za sprawą takich narzędzi jak ChatGPT, Claude czy Gemini. Co więcej, są wykorzystywane w wielu sektorach i obszarach działalności, co tłumaczy rosnące zainteresowanie firm wdrożeniem ich do codziennych operacji.

W środowisku firmowym oraz przemysłowym zastosowania modeli LLM są różnorodne — od obsługi klienta, przez całodobowe automatyczne wsparcie, po tworzenie treści. Są wykorzystywane również w firmowych programach szkoleniowych, w których symulują realne sytuacje, aby doskonalić umiejętności komunikacyjne oraz zdolność rozwiązywania problemów. W takich branżach jak handel elektroniczny personalizują doświadczenie użytkownika poprzez dostarczanie rekomendacji dostosowanych do jego potrzeb. Z kolei w przypadku procesów produkcyjnych wspierają konserwację predykcyjną oraz optymalizację procesów poprzez interpretowanie danych zebranych przez czujniki czy urządzenia.

Zalety zastosowania LLM w przemyśle

Zastosowanie modeli LLM przynosi wiele korzyści organizacjom, które dążą do zautomatyzowania i optymalizacji zadań związanych z przetwarzaniem języka, czyli np. generowanie treści, analizy dokumentów czy komunikacji z klientami. 

Do ich najważniejszych zalet należą:

• Wsparcie w podejmowaniu decyzji. Modele LLM pomagają analizować duże ilości danych oraz syntetyzować je w postaci przejrzystych wniosków, co ułatwia identyfikowanie trendów, ryzyk czy szans. Nie zastępują osądu ludzkiego, ale służą jako wsparcie, co pozwala podejmować strategiczne decyzje na podstawie kompletnych i łatwo dostępnych danych.
• Optymalizacja procesów. W połączeniu z danymi z czujników, raportów technicznych i rejestrów operacyjnych modele LLM usprawniają interpretowanie informacji oraz identyfikowanie istotnych wzorców. Dzięki temu stanowią wsparcie we wczesnym wykrywaniu awarii oraz planowaniu procesów, przyczyniając się do usprawnienia zarządzania, skrócenia czasu realizacji procesów i zmniejszenia kosztów.
• Większa wydajność. Możliwość tworzenia tekstów bądź generowania kodu źródłowego usprawnia codzienną pracę specjalistów i pozwala im skupić się na rozwiązywaniu złożonych problemów oraz wprowadzaniu innowacji.
• Skalowalność i wydajność. Modele LLM przetwarzają duże ilości informacji i jednocześnie analizują obszerne dokumenty. Dzięki temu umożliwiają sprawne zarządzanie większym wolumenem pracy, dostosowując się do rozwoju biznesu.

Poza optymalizacją procesów oraz zmniejszeniem kosztów modele LLM definiują na nowo sposób, w jaki firmy wprowadzają innowacje. Dzięki uwolnieniu specjalistów od powtarzalnych, rutynowych zadań, mogą skupić się na działaniach kreatywnych lub tych o wyższej wartości dodanej.

Ograniczenia w zastosowaniu modeli LLM

Chociaż zastosowanie dużych modeli językowych w przemyśle otwiera szeroki wachlarz możliwości w wielu sektorach, kluczowe znaczenie ma znajomość ich ograniczeń i potencjalnych niedoskonałości, co pozwala na ich świadome wykorzystanie:

• Halucynacje. Modele LLM mogą identyfikować wzorce lub połączenia, które w rzeczywistości nie istnieją, oraz generować zmyślone lub niedokładne informacje. Może to prowadzić do powstawania przekonujących odpowiedzi, które jednak nie mają poparcia w rzeczywistości lub zawierają błędy.
• Skrzywienie danych. Jako że modele LLM są trenowane na ogromnych zbiorach danych odzwierciedlających rzeczywistość, automatycznie przejmują zawarte w nich utrwalone skrzywienia algorytmiczne. Może to skutkować generowaniem odpowiedzi, które utrwalają stereotypy, powielają niepełne punkty widzenia lub wykluczają określone grupy społeczne.
• Prywatność. Istnieje ryzyko, że LLM zatrzymają w pamięci fragmenty poufnych danych wykorzystywanych podczas treningu i w sposób niezamierzony wykorzystają je do generowania nowych odpowiedzi, ujawniając wrażliwe dane.
• Ograniczone zdolności wnioskowania. Modele LLM nie są autonomiczne. Ich główną funkcją jest generowanie tekstów na podstawie wzorców, dlatego wymagają nadzoru człowieka, który będzie ewaluował odpowiedzi i ukierunkuje ich zastosowanie na konkretne cele.

Tego typu ograniczenia ujawniają się w bardzo konkretnych obszarach, takich jak logistyka czy zarządzanie łańcuchem dostaw. Badanie przeprowadzone przez Uniwersytet w Cambridge wskazuje, że korzystanie z uniwersalnych modeli jak ChatGPT nie zawsze przynosi oczekiwane rezultaty. Jako że te systemy nie są dostosowane do specyficznego środowiska każdej firmy, mogą udzielać mało przydatnych czy też niekompletnych odpowiedzi. Aby zmierzyć się z tym wyzwaniem, badacze zalecają tworzenie własnych modeli trenowanych na wewnętrznych danych firmy, które umożliwiają generowanie wyników bardziej dostosowanych do realnych potrzeb przedsiębiorstwa. Jednak taka alternatywa wymaga dostępu do ogromnych zbiorów danych oraz rozbudowanej infrastruktury obliczeniowej, co dla wielu firm stanowi spore wyzwanie. Chociaż ograniczenia te są znaczące, rozwój badań i specjalistycznych narzędzi pokazuje, że wdrażanie modeli LLM w przemyśle staje się coraz bardziej dostępną ścieżką.

Główne obszary zastosowania modeli LLM

Duże modele językowe oferują szeroki wachlarz praktycznych zastosowań, ponieważ zmieniają sposób, w jaki osoby i firmy pracują, uczą się i komunikują. W tym kontekście kluczowe jest zrozumienie, jak należy korzystać ze sztucznej inteligencji, aby w pełni wykorzystać jej potencjał:

• Analiza i rozumienie nieustrukturyzowanych danych. Dzięki treningowi na podstawie ogromnych zbiorów danych tekstowych modele LLM mogą dostosowywać się do różnych języków i formatów. W ten sposób mogą identyfikować istotne informacje nawet w dokumentach o nietypowej strukturze, rozpoznawać kluczowe obiekty i brać pod uwagę kontekst, w jakim się pojawiają.
• Automatyzacja komunikacji wewnętrznej. Modele LLM mogą działać jak wirtualni asystenci przyspieszający obsługę zapytań w działach takich jak HR, udzielając natychmiastowych odpowiedzi na pytania dotyczące zasad korzystania z urlopu czy naliczania wynagrodzeń. W dziale IT wykorzystywane są do rozwiązywania prostych problemów oraz realizacji rutynowych zadań, np. tworzenia kont. Ponadto ujednolicają biuletyny branżowe oraz szablony wiadomości e-mail, co pozwala zachować spójny styl w komunikacji wewnętrznej.
• Wsparcie w programowaniu. Modele LLM wspierają programistów poprzez sugerowanie fragmentów kodu, ułatwianie wykrywania błędów i proponowanie alternatywnych rozwiązań. Dostosowują się również do różnych języków programowania i oferują wskazówki dopasowane do kontekstu, które znacząco przyspieszają prace programistyczne.
• Wirtualni asystenci. Modele LLM umożliwiają tworzenie konwersacyjnych asystentów zdolnych do obsługi zapytań klientów, realizacji wewnętrznych zadań oraz dostarczania zrozumiałych informacji w języku naturalnym. W ten sposób integrują się z rozwiązaniami samoobsługowymi, które podnoszą jakość obsługi klienta.
• Generowanie dokumentacji technicznej oraz treści. Modele LLM mogą opracowywać teksty w różnych formatach i stylach, dostosowując się do wskazówek użytkowników, dzięki czemu jeszcze lepiej dopasowują się do kontekstu. Okazują się niezwykle przydatne w przypadku powtarzalnych zadań lub tworzenia wstępnych szkiców.
• Tłumaczenie i adaptacja językowa. Modele LLM umożliwiają szybką realizację tłumaczeń w wielu parach językowych oraz interpretację dużych zasobów tekstowych, np. komentarzy klientów i dokumentacji wewnętrznej. W efekcie firmy mogą sprawniej zarządzać komunikacją na rynku globalnym.

Przykładowe zastosowania LLM w sektorze przemysłowym

Duże modele językowe zaczynają torować sobie drogę w różnych branżach, z powodzeniem dostosowując się do wyzwań i specyfiki każdej z nich. Poniżej omawiamy kilka przykładowych zastosowań modeli LLM w różnych sektorach, w których narzędzia te zmieniają sposób pracy, uczenia się, produkowania i konsumpcji:

• Branża motoryzacyjna. Badanie przeprowadzone przez Instytut Inżynierii Samochodowej Uniwersytetu w Stuttgarcie we współpracy z marką Mercedes-Benz AG wykazuje, że modele LLM mogą pełnić kluczową funkcję w przemyśle motoryzacyjnym, zwłaszcza w obszarze projektowania oprogramowania związanego z produkcją. Ich zastosowanie pozwala przewidzieć wpływ aktualizacji oraz krótszych cykli wprowadzania nowości na liniach produkcyjnych, dbając o jakość produkowanych samochodów i usprawniając współpracę między zespołem opracowującym oprogramowanie oraz działem produkcyjnym. Chociaż nadal wymagana jest manualna weryfikacja oraz dopracowanie metod ewaluacji, podejście to dąży do zwiększenia stabilności procesów przemysłowych oraz ściślejszej integracji cyfrowych innowacji z produkcją.
• Handel elektroniczny. Według badania Wydziału Informatyki Mitchoma Uniwersytetu Brandeis  przeprowadzonego we współpracy z Bay modele LLM już znajdują zastosowanie w podstawowych zadaniach tego sektora, np. przy pisaniu opisów produktów, podsumowywaniu opinii, rozszerzaniu zapytań wyszukiwania czy obsłudze pytań klientów i sprzedawców. Co więcej, analizują duże zasoby informacji poprzez wykrywanie wzorców konsumpcyjnych, optymalizację zarządzania towarem i oferowanie spersonalizowanych rekomendacji, mając na celu poprawę jakości obsługi klienta i efektywności operacyjnej.
• Sektor produkcyjny. Analiza przeprowadzona przez MIT we współpracy z uniwersytetami w Waszyngtonie i Harvarda pokazuje, że modele LLM mogą wspierać proces projektowania i produkcji. Takie narzędzia potrafią przekształcić pomysł wyrażony w języku naturalnym w gotowe specyfikacje techniczne, tworzyć różne warianty projektów, przekładać je na instrukcje dla maszyn, a nawet przewidywać, jak będzie działał finalny produkt. Badanie dowodzi, że modele LLM mogą przyspieszyć tworzenie prototypów i skrócić dystans między początkowym pomysłem a produktem fizycznym. Mimo wszystko eksperci w tej dziedzinie ostrzegają, że systemy te wciąż mierzą się z pewnymi ograniczeniami, zwłaszcza w przypadku złożonych geometrycznie projektów. Dlatego ich wykorzystanie należy połączyć z doświadczeniem człowieka oraz specjalistycznymi narzędziami.
• Branża chemiczna. Badacze Uniwersytetu Carnegie Mellon pokazali, jak modele LLM mogą pomóc w szybszym i bardziej efektywnym optymalizowaniu procesów chemicznych. Ten rodzaj optymalizacji zazwyczaj wymaga skomplikowanych obliczeń i znajomości wszystkich warunków operacyjnych z wyprzedzeniem, a to nie zawsze jest możliwe. Nowe podejście wykorzystuje wiele agentów opartych na LLM, które współpracują ze sobą, aby proponować granice operacyjne i automatycznie znajdować najlepsze parametry. Otwiera to drzwi do wdrażania tych technik w istniejących zakładach chemicznych lub przy nowych procesach, co pozwala obniżać koszty i przyspieszać wprowadzanie innowacji.

Modele LLM w logistyce

Logistyka to idealny obszar dla modeli LLM. Wszędzie tam, gdzie pojawiają się dane oraz decyzje do podjęcia modele te mogą się wykazać. Zastosowanie sztucznej inteligencji w magazynach optymalizuje procesy, zapobiega awariom i usprawnia podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym.

W publikacji MIT Sloan School of Management zaznaczono, że technologie odmieniają sposób podejmowania decyzji w zakresie łańcucha dostaw. Jednakże osoby odpowiedzialne za logistykę nadal muszą rozumieć rekomendacje generowane przez systemy, a w wielu przypadkach konsultować się ze specjalistami, aby przeprowadzić analizę hipotetyczną. Za pomocą modeli LLM proces ten może przebiegać znacznie szybciej — to, co wcześniej zajmowało godziny lub nawet kilka dni, teraz może zostać rozwiązane w zaledwie kilka sekund dzięki większej efektywności operacyjnej.

Firmy wdrażają modele LLM, aby usprawnić swoją logistykę:

• Analiza danych. Szukają odpowiedzi na pytania dotyczące m.in. konsekwencji zmian popytu czy konieczności weryfikacji konkretnych umów. System sprawdza wewnętrzną bazę danych i generuje klarowną odpowiedź bez ujawniania informacji poufnych.
• Analiza symulacyjna. Planowanie łańcucha dostaw wymaga weryfikacji sytuacji hipotetycznych, takich jak nagły wzrost popytu, przestój w produkcji czy zmiana cen surowców. Modele LLM przekładają te sytuacje na obliczenia matematyczne i generują proste wyjaśnienia, usprawniające podejmowanie decyzji.
• Zarządzanie w czasie rzeczywistym. Jeśli pojawia się problem, dotyczący np. przypisywania zapasów, wystarczy opisać go w języku naturalnym. Model LLM dostosuje obliczenia i zaproponuje alternatywny plan w formacie zrozumiałym dla zespołu niezwiązanego z profilem technicznym.

Easy AI zintegrowane z systemem zarządzania magazynem Easy WMS to rozwiązanie Mecaluxu stanowiące przykład wdrożenia tego typu pomysłu w praktyce. Dzięki temu narzędziu użytkownicy mogą wchodzić w interakcję z systemem za pomocą chata zdolnego do interpretowania złożonych pytań i odpowiadania na nie w siedmiu językach. Użytkownicy mogą sprawdzać informacje o magazynie za pomocą języka naturalnego i otrzymywać odpowiedzi w różnych formatach — od prostych liczb, przez tabele, po przejrzyste wykresy. Ponadto mogą tworzyć spersonalizowane pulpity nawigacyjne z kluczowymi wskaźnikami KPI, generować raporty do pobrania, projektować łatwo dostępne widoki danych, a nawet zlecać konkretne akcje operacyjne, takie jak uwalnianie pilnych zamówień czy odblokowywanie alejek. Dzięki integracji firmy mogą usprawnić realizację codziennych zadań w swoich zakładach, zoptymalizować procesy i sprawniej docierać do istotnych informacji.

Modele LLM w przemyśle — kierunek inteligentnej transformacji

Zastosowania modeli LLM odzwierciedlają przełomowy moment w sposobie pozyskiwania, interpretowania i wykorzystania informacji przez firmy. Ich zdolność przetwarzania danych na praktyczną wiedzę umożliwiają usprawnienie oraz zwiększenie precyzji podczas realizacji operacji. Jednakże ich wdrożenie wiąże się również z pewnymi ograniczeniami, takimi jak ryzyko błędów czy stronniczości danych, co czyni odpowiedzialne i nadzorowane korzystanie z niej absolutną koniecznością.

W obszarze logistyki modele LLM mają ogromny potencjał — od optymalizacji zapasów po generowanie raportów w czasie rzeczywistym, które usprawniają podejmowanie decyzji. Rozwiązania takie jak Easy AI Mecaluxu dowodzą, że dysponowanie narzędziami zaprojektowanymi z myślą o pracy w magazynie jest kluczowe. Sztuczna inteligencja nie zastąpi człowieka w środowisku przemysłowym, natomiast będzie uzupełniać jego działania i podniesie wydajność oraz niezawodność procesów.