通用电气(GE)成立于1889年，创始人是摩根大通(J.P. Morgan)和德雷塞尔(Anthony J. Drexel)。最初，通用电气是一家工业和消费品公司，但在130多年后的今天，通用电气已转型为一家跨国公司，电子工业据统计，2020年，该公司销售额在美国排名第33位财富500强．
今天，这家知名的制造公司在多个领域运营，包括电力、可再生能源、航空、医疗保健等。
在制造业中，目前的AI应用程序包括预见性维护，遥操作机器人，ML算法实现来预测需求，等等。在通用电气，通用电气全球研究部是该公司的一个部门，专注于云计算和边缘计算、物理和数字计算以及硬件和软件开发等领域的工业发展。
在本文中，我们的目标是探讨GE中的两个重要的AI相关倡议应用：
- 通用电气的“GENIX”数字孪生框架- GE数字资产建模工具的数据收集和分析，为运营商提供设备性能和运营洞察。
- 风力涡轮机的预测性维护——通用电气是如何利用它的“卑微的人工智能”框架和数字双胞胎预测停机时间和主动维护涡轮机在现场。
通用电气的“GENIX”数字孪生框架
“数字孪生”是指实物产品或资产的数字模型通过数据通信与实物孪生产品或资产相连接;来自物理产品的这种通信有助于使用关键信息更新虚拟版本。因此，数字双胞胎使用来自物理数据的数据流来可视化他们正在监控的资产的状态。这为设备运营商提供了做出重要业务决策所需的关键信息，如:
- 何时为计划的维护事件关闭机器
- 当某一特定部件因潜在的损坏或丢失而需要注意时
- 当特定机器的运行效率低于最佳效率时
此外，GE的数字双胞胎框架还提供了通过优化未来情景而开发和实施经济价值的数字服务应用程序的高级功能。这些模型将在2015年被GE发布的基于云的运行时环境传递给Predix它是用来处理每天的模型更新，并在不同的应用程序中运行。
自其发展以来，通用电气在其数字孪生产品的开发上投入了大量资金。科林·帕里斯GE Digital高级副总裁兼首席技术官声称在2016年和2017年（新框架发布之后的一年）之间，GE建造了超过120万辆的数字双胞胎，为本公司及其客户产生了约6000亿美元的价值。Parris在这里展示了一个数字双胞胎行动：
尽管通用电气声称，该项目的影响“创造了运行在云上的数字双胞胎……成为与资产相关的所有信息的单一来源，包括关于过去和现在的状态、状况的数据，以及性能，“我们的二次研究无法找到任何特定的客户用例，并声称对他们的操作进行了改进。
风力涡轮机的预测性维护
Colin Parris和他的GE研究团队一直在开发技术，以便在某种意义上使其成为自己的能力感更多的人类谦逊地编程．“谦逊AI”是指在算法无法识别场景或情况的情况下，能够退回到已知的安全操作模式的能力。
这款Humble AI旨在通过预测停机时间，为设备意外停机和维护等成本高昂的后果提供解决方案，并允许运营商在现场主动维护涡轮机。
帕里斯解释说面试该人工智能正在美国各地的风力发电场进行试点，他的团队旨在熟悉算法的商业风险理念，并能够为客户提供早期预警和未来模型失败的预测。
[谦逊的]人工智能背后的主要想法是，模型将知道自己的能力和他们有高度信心的领域……归根结底，谦逊的人工智能的承诺是，它可以在更低的商业风险下提供更快的估值速度。
帕里斯和他的团队一直在进行的试点项目包括一个带有两个风力涡轮机的风力发电场。他们使用人工智能来预测风速、调整桨叶间距和其他变量，以捕捉尽可能多的风，从而发电。假设安装了一台新的涡轮机，其控制系统识别出一个不规则的传感器输入模式。当人工智能意识到自己对特定环境的不熟悉时，它将默认为已知的安全操作模式。
此外，在安全模式下运行时，这款不起眼的人工智能可以同时从这种不寻常的输入或人类工程师的输入或模拟中收集操作数据，并从中学习。这个复杂的过程如下所示:
帕里斯说在一篇文章中，“我们正在使用不起眼的人工智能，在美国一个拥有数十台涡轮机的风电场，通过人工智能驱动的涡轮机控制，实现更高1%的能源输出。”尽管GE也声称这为GE的业务和客户带来了显著的业务成果，但我们的二次研究未能找到具体的客户用例，并表示对其运营进行了改进。
