В последние годы искусственный интеллект стал важной движущей силой для нового раунда научной и технологической революции и промышленных трансформаций. Поскольку темпы четвертой промышленной революции продолжают ускоряться, спрос на предприятия для повышения качества и эффективности и ускорения процесса устойчивого развития достиг беспрецедентного пика, и появление технологии ИИ отмечает важную точку перегиба для предприятий.
С какими препятствиями сегодня сталкиваются производственные компании в процессе цифровой трансформации? Какие приоритеты и приоритеты должны иметь компании при инвестировании в это и технологии ИИ?
Повышение эффективности эксплуатации: основной приоритет цифрового преобразования в производстве
Теперь, когда мир входит в «постэпидемическую эру», новая карта производства постепенно формируется. Независимо от производственного масштаба, уровня экосистемы качества и цепочки поставок, глобальная производственная отрасль находится в «сильном сильном» и более инновационном, более высоком классе направления. Глядя на страну, доля рынка и влияние китайского производства неуклонно растут, а также формируются нагорья с потенциалом «новой производительности качества».
В процессе неуклонного продвижения в высококачественное развитие в различных отраслях, цифровая трансформация, несомненно, является одной из самых важных программ и тенденций. Поскольку структура затрат в производственной отрасли и сервисной отрасли совершенно отличается, вообще говоря, общая стоимость сырья и рабочей силы в производственной отрасли может составлять 70%-80%, поэтому очень важно снизить затраты и повысить эффективность.
Таким образом, сосредоточив внимание на превосходных примерах трансформации цифрового интеллекта в различных отраслях, цифровые технологии могут помочь предприятиям прощаться с традиционным ручным режимом после технического обслуживания и пожинать огромные преимущества профилактического обслуживания. Для производственных предприятий незначительный эффект от производства тысячи одинаковых продуктов сильно отличается от того, чтобы производить сто тысяч, поэтому предприятиям имеет большое значение для поддержания долгосрочной высококачественной работы оборудования.
В то же время цифровое преобразование также играет важную роль в сокращении оборотного капитала предприятий в области скрининга, планирования и точного прогнозирования, а также централизованной оптимизации. Благодаря углублению цифрового преобразования, после того, как цифровые технологии объединяются с корпоративными «людьми, машинами и материалами» или прикладными средствами и процессами, в системе можно укрепить больше стоимости повторного использования, что очень типично для машиностроения и крупномасштабной дискретной промышленности.
Понимания и предложения: создайте цифровой средний стол для оживления активов данных
Промышленное производство является типичной капиталоемкой отраслью, и его цифровое преобразование обязательно будет сопровождаться огромными инвестициями. Таким образом, понимание инвестиционной ситуации и тенденции ИТ -технологий имеет важное значение для предприятий. Гонг Хуивей сказал, что для предприятий лучше всего следовать модели модуляризации и постепенного развития, чтобы проектирование и реализация процесса развертывания цифровых технологий могли улучшить координацию бизнеса и ресурсов.
Чтобы ускорить посадку ИИ, высококачественные данные и таланты являются ключом
Почему ИИ привлекает столько внимания? Основная цель введения ИИ с помощью производственных предприятий - сократить затраты и рационально использовать ресурсы, что также очень соответствует цели снижения затрат и повышения эффективности. К счастью, во многих передовых случаях генеративные ИИ и промышленная метауниница медленно приземляются в промышленной области, а техническое количество проникновения также постепенно увеличивается, что создает возможный путь для широкого применения технологии ИИ.
Это правда, что в процессе приземления ИИ и ускорения итерации предприятия все равно столкнутся с многими трудностями. С одной стороны, с быстрым развитием производственной промышленности Китая, большое количество данных, полученных в результате операции, является одним из наиболее ценных активов для развития ИИ, однако Гонг Хуивей сказал, что массовые данные не являются на 100% полезными, а низкие данные часто приводят к таким ситуациям, как «пертиго» из крупных языковых моделей, особенно для генеративных AI. Как краеугольный камень, «качество данных» напрямую определяет точность моделей ИИ.
Кроме того, производственные предприятия могут разрабатывать и планировать дорожную карту генеративных случаев использования ИИ и ИИ для предприятий на уровне процесса исследований и разработок, планирования и планирования производства, логистических закупок, OEM и качественной отслеживаемости, послепродажных и эксплуатационных превосходства, которые могут сыграть важную роль в реализации интеллектуального производства и повышения эффективности производства, бизнес-доходов и опыта клиента. В то же время, нехватка талантов и ресурсов является основным препятствием для предприятий в применении технологии ИИ в краткосрочной или долгосрочной перспективе. Таким образом, большинству производственных предприятий не только необходимо внедрить алгоритмы технологий ИИ и другие связанные таланты извне, но также необходимо создать соответствующую «библиотеку персонала», чтобы лучше решить проблемы будущих инноваций ИИ и интеграции.