工廠也需要語言模型？OT 資料與 AI 的橋接指南
談到語言模型（LLM），多數人直覺想到客服、業務、行銷。但事實上，製造業也正在進入語言模型的時代。尤其是那些擁有大量 OT（Operational Technology）資料的工廠。
問題是：OT 資料與語言模型之間，從來不是直接串就好。兩者有不同的格式、節奏、解讀方式，這之間需要橋梁、需要設計。
本文會帶你了解 OT 資料整合到語言模型的典型流程、常見挑戰，以及如何讓 AI 成為智慧製造的知識夥伴。
OT 資料 ≠ IT 資料，語言模型要會「翻譯現場語言」
OT 資料通常包含來自機台的感測器數據、PLC 訊號、產線稼動狀況、設備異常紀錄等，格式大多是：
- 數值型時間序列
- 事件觸發與邏輯流程
- 多點即時狀態同步
而語言模型的強項，是理解文字、語意、指令、摘要與生成。
要讓 AI「讀懂工廠」，你需要一層「語意轉譯」機制。也就是將原始 OT 資料，轉換成語言模型可以理解的描述式內容。
典型流程：從 OT 資料到語言模型的五步驟
- 資料抽取：從 OPC-UA、Modbus、SCADA 系統中讀取資料
- 事件標記：建立 Domain-Specific 事件語意，如「冷卻異常」、「溫度突升」
- 語意包裝：將多筆數據轉為敘述型語句，例如「壓鑄機台在 14:32 出現連續 3 次高壓異常」
- 嵌入（Embedding）：將敘述轉為語意向量，方便語言模型查詢與回應
- 語言模型應用：使用 RAG 架構，讓 LLM 回答像是「昨天夜班有哪些異常？」、「本月哪些機台穩定性低於標準？」
挑戰與重點：為什麼這件事難？
整合 OT 資料與語言模型，會遇到幾個典型挑戰：
- 語彙差距：AI 不懂工業術語，需要教它每家工廠特有的語言
- 資料異質：不同機台、不同廠區的格式差異極大
- 上下文重要：機台異常不是單點問題，而是流程節點中的結果
- 邊緣與雲協作：部分 OT 資料無法直接上雲，需透過中介系統轉接
這不只是工程問題，更是知識建模與語意理解的挑戰。
恩梯科技的切入點：打造會說「製造語」的 AI 助理
恩梯科技專注於 私有化的 LLM 解決方案，我們與製造業客戶合作時，常協助解決以下任務：
- 建置 OT 資料的語意層與事件分類邏輯
- 開發針對 OT 場景的 Prompt 模板與 RAG 框架
- 部署內網可用的 AI 助理，支援多部門查詢
- 訓練模型理解自家 SOP、維護紀錄與設備歷史
我們不只是導入 LLM，而是讓語言模型真正「在工廠會講話、講得懂、講得準」。
