Où les LLM pourraient améliorer l'industrie lourde en 2026 Il existe de nombreux exemples dans de nombreuses industries où des tonnes de valeur pourraient être débloquées en intégrant un LLM puissant avec le système d'enregistrement. Ce n'est pas MS Copilot ou une autre plateforme IDE logicielle, car 96 % de l'économie n'utilise pas ce type d'interface graphique. Ce qui est nécessaire, c'est une sorte d'interface graphique universelle, où une entreprise peut télécharger un ensemble de contextes fixes, qui sont des procédures, des actifs, de la propriété intellectuelle, des éléments qui décrivent l'entreprise elle-même. Ensuite, en second lieu, un autre domaine où tout le contexte en temps réel peut être téléchargé, des éléments comme l'inventaire, les prix du marché, les documents de projet, tout le statut en temps réel de diverses activités et actifs. Cela débloquerait des éléments comme… ***** 1. Fabrication Maintenance prédictive via l'analyse des journaux d'équipement, planification et optimisation des pièces de rechange / de l'inventaire en utilisant des données en temps réel. Détection avec vision par ordinateur intégrée dans les flux de travail LLM. 2. Énergie Prévision de charge en temps réel et prévention des pannes, gestion de réseau intelligent utilisant diverses sources de données pour obtenir des informations holistiques sur la performance du système. 3. Mines Analyse des ensembles de données géologiques pour optimiser l'extraction ciblée, améliorations de la sécurité grâce à la prédiction des risques utilisant des données de capteurs. Planification et élaboration de calendriers. 4. Construction Amélioration de la gestion de projet via des sondages d'enquête et des rapports consolidés, automatisation de la planification et de la surveillance des risques. 5. Produits chimiques Prévision de la chaîne d'approvisionnement et prédiction des prix à partir de données de marché en temps réel. Planification de cycles de production efficaces et marketing de produits. 6. Production d'acier Prédiction des propriétés des matériaux à partir de données historiques. Formulation de recettes, optimisation des fours. Contrôle de la qualité via détection automatique des défauts et reconnaissance de motifs....