Improving industrial performance with language models : a review of predictive maintenance and process optimization

Abstract

This study discusses the potential applications of large language models (LLMs) in industrial businesses, with a focus on predictive maintenance and process optimization. Conducted as a literature review, this study aims to explore use cases that LLMs can offer for industrial and systems engineers in these domains, and what factors should be acknowledged when implementing these models in industrial systems. LLMs are powerful natural language processing (NLP) algorithms that in theory could easily be integrated in any system, providing significant value with automated analysis of any text data. This study begins by defining the concepts of predictive maintenance, process optimization, and LLMs. It then discusses use cases of LLMs in both predictive maintenance and process optimization, drawing from existing literature and establishing interrelationships between the theories of these concepts.

The primary objective of this study is to offer insights for industrial and systems engineers regarding the potential benefits of employing LLMs in their work. This includes understanding the specific type of purposes for which LLMs can be used for, associated risks, and what factors should be considered when implementing these models in industrial systems. LLMs have undergone massive advancements in recent years and their real-world implementation process has not been thoroughly researched yet. The findings of this study suggest that LLMs can be utilized to automate document analysis to draw new insights and gain additional knowledge. This knowledge can be used to enhance early equipment failure identification, streamline decision making, and improve overall understanding of an industrial system and its current state. However, the integration process of LLMs into industrial systems contains risks and is not guaranteed to be successful or effective. Industrial engineers should be aware of biases, address performance risks, understand the model’s limitations and most important of all: always critically evaluate model output.

Tämä kirjallisuuskatsauksena toteutettu työ käsittelee suurten kielimallien käytön mahdollisuuksia teollisuusyritysten ennakoivan huollon ja prosessioptimoinnin tehostamisessa. Tässä työssä tarkastellaan kielimallien käyttöönoton hyötyjä, onnistumiseen vaikuttavia tekijöitä ja siihen liittyviä riskejä. Suuret kielimallit ovat eri ympäristöihin helposti integroituvia luonnollisen kielen käsittelyjärjestelmiä, joilla pystytään automatisoimaan tekstitiedon käsittely- ja analyysitehtäviä. Tämä työ analysoi kielimallien käyttökohteita sitä käsittelevän kirjallisuuden perusteella sekä tarkastelemalla ennakoivan huollon, prosessioptimoinnin ja kielimallien teorioiden päällekkäisyyksiä.

Työn ensisijainen tavoite on antaa ennakoivan huollon ja prosessioptimoinnin ammattilaisille käsitys kielimallien hyödyistä, käyttökohteista, riskeistä ja käyttöönoton onnistumiseen vaikuttavista tekijöistä. Kielimallien kehitys on ottanut viime vuosina valtavia harppauksia, mutta näiden mallien hyödyntämistä yritystoiminnassa ei ole tutkittu vielä miltei lainkaan. Tämän työn tulokset viittaavat siihen, että kielimallien avulla voidaan tehostaa teollisuusyritysten toimintaa automatisoimalla asiakirjojen ja raporttien analysointia. Tästä saatavaa tietoa voidaan hyödyntää sekä laitteistojen vikaantumisien ennakoinnissa ja niiden syy-seuraussuhteiden selvittämisessä että tuotantoprosessien reaaliaikaisten tilojen ymmärtämisessä. Kielimallien tekstinkäsittelykykyä voidaan myös käyttää kommunikoinnin terävöittämisessä sekä päätöksenteon tukena. Toisaalta kielimallien integroiminen teollisuusyritystoimintaan sisältää riskejä, eikä sen onnistuminen tai mallin käytön hyödyllisyys ole taattua. Kielimalleja hyödyntävien ammattilaisten tulisi olla tietoisia näiden mallien heikkouksista, rajoitteista sekä erityisesti eri seikoista, mitä mallin tuottaman tekstin tulkitsemisessa tulisi huomioida.