Caso de uso de Watsonx.ai

El sistema Job Plan Automation utiliza el conjunto de herramientas de IBM watsonx.ai para generar y optimizar los planes de trabajo dentro IBM Máximo. El sistema ingiere grandes volúmenes de datos operativos no estructurados, como manuales de equipos, notas técnicas y registros de mantenimiento, y utiliza estos datos para recomendar o crear planes de trabajo detallados y adaptados al contexto.
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El objetivo principal es demostrar cómo se puede automatizar la creación y mejora de planes de trabajo en Maximo mediante watsonx.ai.
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La siguiente secuencia de imágenes, figuras 1 a 4, demuestra cómo se puede usar el asistente watsonx para interactuar con la documentación de mantenimiento a través de una interfaz conversacional. En este ejemplo, que se muestra en la secuencia de figuras que se muestra a continuación, un usuario consulta al asistente acerca de las instrucciones manuales de frenado. El asistente recupera la información relevante de un documento que se cargó anteriormente en Watson Discovery. Esto permite que los modelos de lenguaje extensos (LLM) subyacentes accedan al contenido del manual y lo entiendan al momento de elaborar su respuesta. Una vez que el asistente proporciona las instrucciones, también ofrece al usuario la opción de generar automáticamente un plan de trabajo basado en la información recuperada mediante una API de Maximo.
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Arquitectura de alto nivel

La implementación integra los servicios de IBM watsonx.ai con Maximo Application Suite a través de un microservicio intermediario. Este microservicio facilita la recuperación de información de la fuente de datos especificada y automatiza la creación de planes de trabajo en función de la respuesta del LLM.
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Componentes del sistema

1. Entrada de usuario a través de Watsonx Assistant - Los usuarios interactúan con el sistema a través del asistente watsonx, que está diseñado para dialogar e interactuar, hacer preguntas o solicitar planes de trabajo en lenguaje natural.
2. Marco de acción - Entre bastidores, estas entradas activan acciones predefinidas, que orquestan las respuestas extrayendo datos de varias fuentes, todos los cuales se importan y ejecutan en watsonx Assistant.
3. Descubrimiento de Watson - Se centra en buscar y recuperar información relevante de los documentos. Se utiliza para ingerir y analizar documentos no estructurados y extrae información clave que permite consultarla con el asistente de watsonx.
4. Estudio watsonx.ai - Studio consiste en implementar LLM y generar contenido en función de las instrucciones y los datos del usuario. Cuando se requiere el procesamiento del lenguaje natural o la generación estructurada, la información extraída con Watson Discovery se pasa a un LLM a través de watsonx.ai Studio. Las opciones para los LLM de watsonx.ai son:
   
   1. Granito: el modelo básico patentado de IBM, diseñado para tareas de IA de nivel empresarial con un enfoque en la confianza, la transparencia y el rendimiento específico del dominio.
   2. Llama: Desarrollado por Meta, optimizado para la eficiencia y el rendimiento en tareas lingüísticas de uso general y de investigación abierta.
   3. Mistral: Creado por Mistral AI, conocido por ser modelos livianos y de alto rendimiento de peso abierto optimizados para brindar velocidad y flexibilidad de implementación.
      
      También existe la opción de importar tu propio modelo desde HuggingFace, una plataforma de código abierto para LLMS.
5. Extensión e integración de datos - El sistema incluye extensiones para Watson Discovery, Watson Assistant y la API Maximo, lo que permite una comunicación fluida entre los componentes.
6. Microservicios para lógica empresarial - Una capa de microservicios ligera procesa las entradas, formatea las solicitudes y prepara las llamadas POST a las API de Maximo Manage. Esta capa actúa como un puente entre las salidas de la IA y la estructura interna de Maximo.
7. Interacción con la base - El microservicio también puede interactuar directamente con la base de datos de administración a través de JDBC si es necesario para validar o recuperar los datos del plan de trabajo existente. Sin embargo, esta implementación no se incluyó en el ejemplo que se muestra en la descripción general.
8. Maximo Manage - Por último, los planes de trabajo se cargan en Maximo a través de una API o se utilizan para sugerir acciones en Maximo Manage, donde los planificadores pueden revisarlos y aprobarlos.

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Servicios de nube de IBM

Todos los servicios de watsonx se encuentran en cloud.ibm.com. También se pueden alojar en otras plataformas como AWS, pero en este ejemplo, todo está alojado en IBM Cloud. En el panel de control de IBM Cloud, haga clic en el menú de navegación, tal y como se muestra en la figura 6 siguiente.
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Seleccione la opción de lista de recursos en el menú de navegación, como se muestra en la figura 7 a continuación.
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En la lista de recursos, verá una opción desplegable de inteligencia artificial y aprendizaje automático, como se muestra en la figura 8 siguiente, que muestra los servicios de IBM, como watson Discovery, watsonx Assistant y watsonx.ai Studio. Estas son las herramientas a las que se hace referencia en Arquitectura de alto nivel sección anterior.
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Conclusiones clave

Este caso de uso muestra cómo la IA puede ayudar a simplificar y acelerar la creación de planes de trabajo en Maximo. Al utilizar las herramientas de watsonx.ai, el sistema puede acceder a grandes cantidades de información técnica (como manuales, notas técnicas y registros de mantenimiento) y convertirla en planes de trabajo útiles y detallados. En lugar de buscar documentos manualmente, los usuarios pueden simplemente hacer preguntas a través del asistente de inteligencia artificial. Extrae la información correcta, la entiende mediante inteligencia artificial y ofrece la posibilidad de generar un plan de trabajo automáticamente.
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Entre bastidores, varias herramientas poderosas funcionan juntas: Watson Discovery ayuda al asistente a entender los documentos, watsonx.ai Studio genera respuestas inteligentes mediante LLM y Maximo APIs conecta todo al sistema. Todo está diseñado para que el proceso sea más fácil, rápido y preciso. Si bien este ejemplo se centra en comprender las instrucciones de mantenimiento y crear planes de trabajo, el mismo enfoque también podría usarse en otras áreas, lo que lo convierte en un excelente punto de partida para su uso I.A. en las operaciones del día a día.