AURA LLM (Industriespezifisches Modell)
Überblick
AURA ist ein von PlantPulse selbst entwickeltes industriespezifisches Large Language Model (LLM).
Basierend auf den leistungsstärksten Open-Source-Modellen wurde es durch zusätzliches Training (Fine-Tuning) mit Fertigungs-/Industriedaten erweitert, sodass es die Sprache, den Kontext und die technischen Nuancen des Fabrikbetriebs vor Ort präzise versteht.
Angebotene Modelle
| Modell | Verwendungszweck | Merkmale |
|---|---|---|
| AURA LLM | Dialog/Analyse/Berichtserstellung | Industrielles Fine-Tuning, multimodal |
| AURA Embedding | Vektor-Embedding | Für RAG-Suche optimiert |
| AURA Reranker | Neuordnung der Suchergebnisse | Präzise Relevanzbewertung |
Fine-Tuning-Daten
Daten offizieller Normungsorganisationen
| Quelle | Inhalt |
|---|---|
| KATS (Koreanische Behörde für Arbeitssicherheit und Gesundheitsschutz) | Verpflichtende SOP-Leitlinien gemäß Gesetz für industrielle Arbeitssicherheit und Gesundheitsschutz |
| ISO/IEC | Internationale Normen (z. B. ISO 9001) SOP-Vorlagen für Qualitätsmanagement |
| OSHA/NIOSH | US-amerikanische Industriesicherheitsnormen, branchenspezifische Sicherheitsverfahren |
Praxiserprobte Daten
| Datentyp | Inhalt | Effekt auf KI-Fähigkeiten |
|---|---|---|
| Vorschriften/Sicherheitsdokumente | Interne Sicherheitshandbücher, MSDS, Rechtsprechung | Verbesserte Genauigkeit bei Compliance und Reaktion auf Gefahrensituationen |
| Q&A-/Diskussionsdaten | Q&A zwischen Technikern vor Ort, interne Foren, Vorfallsberichte | Verbessertes Kontextverständnis und konkretere Lösungsvorschläge |
| Unstrukturierte Logs | Anlagenstörungsaufzeichnungen, Wartungsprotokolle, Notizen der Bediener | Stärkere Inferenzfähigkeit für vorausschauende Wartung und Problemlösung |
Multimodale Unterstützung
- Text: Natürlichsprachlicher Dialog, Verständnis technischer Dokumente, Berichtserstellung
- Bild: Analyse von Anlagenfotos, Ablesen von Anzeigeinstrumenten, Interpretation von Zeichnungen
- Tabellen/Diagramme: Analyse von Datentabellen, Interpretation von Diagrammen
AURA im Vergleich zu universellen LLMs
| Kriterium | Universelles LLM (GPT, Claude usw.) | AURA |
|---|---|---|
| Verständnis von Fachbegriffen | Allgemeines Niveau | Niveau eines Fertigungsexperten |
| Auslegung von SOP/Vorschriften | Mangelnder Kontext | Auslegung auf rechtlicher Grundlage |
| Datenstandort | Cloud (externe Übertragung) | On-Premises (intern gehalten) |
| Kostenstruktur | Abrechnung pro Token | Fester Preis, unbegrenzt |
| GPU-Anforderungen | Große GPU oder API | Auch mit geringerer Hardware wie DGX Spark möglich |
| Multimodalität | Unterstützt | Unterstützt (spezialisiert auf Industriebilder) |
| Embedding/Reranker | Separates Modell erforderlich | Integriert bereitgestellt |
| Anpassbarkeit | Eingeschränkt | Zusätzliches Training mit Vor-Ort-Daten möglich |
Technische Merkmale
Betrieb mit geringerer GPU-Hardware
Der Betrieb ist auch mit geringerer GPU-Hardware wie NVIDIA DGX Spark möglich. Dadurch wird eine On-Premises-Bereitstellung ohne große Cloud-GPUs realisiert, und es wurde eine Komponentenverkleinerung erreicht, die auch den Betrieb auf Edge-Servern vor Ort in der Fabrik ermöglicht.
Vollständige On-Premises-Unterstützung
Durch den Verzicht auf externe Cloud-API-Abhängigkeiten gelangen sensible Fabrikdaten nicht nach außen. Der KI-Dienst bleibt auch bei unterbrochener Netzwerkverbindung weiterhin verfügbar.
Koreanisch als Muttersprache
Das Modell versteht koreanische Fertigungsfachbegriffe präzise. Begriffe vor Ort wie „Verschleiß“, „Interlock“ und „Trip“ werden kontextgerecht interpretiert, und auch der Kontext der koreanischen Arbeitssicherheits- und Gesundheitsschutzgesetzgebung wird verstanden.
Anwendungsszenarien
| Szenario | Einsatz von AURA |
|---|---|
| Copilot-Dialog | Zentrale Dialog-Engine für die Copilot-Frage-Funktion (Chat) |
| Optimierung der Dokumentensuche | Verbesserung der RAG-Suchgenauigkeit mit AURA Embedding |
| Ursachenanalyse bei Anomalien | Ursacheninferenz mithilfe von Sensordaten und Industriewissen |
| Automatische Berichtserstellung | Automatische Erstellung von Tages-/Schichtberichten |
| Prüfung von Sicherheitsvorschriften | Sofortiger Zugriff auf Vorschriften basierend auf KATS/ISO/OSHA |
| Unterstützung bei der Einarbeitung neuer Mitarbeiter | Antworten auf Expertenniveau bei Fragen vor Ort |