W ostatnich latach sztuczna inteligencja stała się ważną siłą napędową nowej rundy rewolucji naukowej i technologicznej oraz transformacji przemysłowej. Ponieważ tempo czwartej rewolucji przemysłowej nadal przyspiesza, zapotrzebowanie na przedsiębiorstwa w celu poprawy jakości i wydajności oraz przyspieszenia procesu zrównoważonego rozwoju osiągnęło bezprecedensowy szczyt, a pojawienie się technologii AI oznacza ważny punkt fleksji dla przedsiębiorstw.
Jakie przeszkody napotykają dziś firmy produkcyjne w trakcie transformacji cyfrowej? Jakie priorytety i priorytety muszą mieć firmy podczas inwestowania w IT i technologii AI?
Poprawa wydajności operacyjnej: najwyższy priorytet transformacji cyfrowej w produkcji
Teraz, gdy świat wchodzi do „ery post-epidemicznej”, nowa mapa produkcji powoli nabiera kształtu. Bez względu na skalę produkcyjną, jakość i ekosystem łańcucha dostaw, globalny przemysł produkcyjny jest w „silniejszym” i bardziej innowacyjnym, bardziej wysokiej klasy kierunku. Patrząc na kraj, udział w rynku i wpływ chińskiej produkcji stale rośnie, a tworzenie jest również produkcji wyżyn z potencjałem „nowej wydajności jakości”.
W trakcie stale przechodzenia w rozwój wysokiej jakości w różnych branżach cyfrowa transformacja jest niewątpliwie jednym z najważniejszych programów i trendów. Ponieważ struktura kosztów branży produkcyjnej i branży usługowej jest zupełnie inna, ogólnie rzecz biorąc, całkowity koszt surowców i siły roboczej w branży produkcyjnej może stanowić 70%-80%, dlatego bardzo ważne jest zmniejszenie kosztów i zwiększenie wydajności.
Podsumowując, koncentrując się na doskonałych przykładach transformacji wywiadu cyfrowego w różnych branżach, technologia cyfrowa może pomóc przedsiębiorstwom pożegnać się z tradycyjnym manualnym trybem po utrzymaniu i czerpać ogromne korzyści z konserwacji zapobiegawczej. W przypadku przedsiębiorstw produkcyjnych marginalny efekt wytwarzania tysiąca tych samych produktów jest bardzo różny od produkcji stu tysięcy, więc dla przedsiębiorstw ma ogromne znaczenie dla utrzymania długoterminowej obsługi sprzętu wysokiej jakości.
Jednocześnie transformacja cyfrowa odgrywa również ważną rolę w zmniejszaniu kapitału obrotowego przedsiębiorstw w badaniu przesiewowym, planowaniu i dokładnej prognozowaniu oraz scentralizowanej optymalizacji. Dzięki pogłębieniu transformacji cyfrowej, po połączeniu technologii cyfrowej z „ludźmi, maszynami i materiałami” lub urządzeniami i procesami aplikacyjnymi można ją zestalić w systemie, aby stworzyć większą wartość ponownego użycia, co jest bardzo typowe w inżynierii mechanicznej i na dużą skalę dyskretnymi branżami produkcyjnymi.
Wgląd i sugestie: Zbuduj cyfrowe biurko środkowe, aby ożywić zasoby danych
Produkcja przemysłowa jest typowym branżą kapitałową, a jego cyfrową transformację towarzyszy ogromna inwestycja. Dlatego zrozumienie sytuacji inwestycyjnej i trendu technologii IT ma ważne znaczenie odniesienia dla przedsiębiorstw. Gong Huiwei powiedział, że przedsiębiorstwa najlepiej przestrzegać modelu modularyzacji i stopniowego rozwoju, aby projektowanie i wdrożenie procesu wdrażania technologii cyfrowej mogły uzyskać lepszą koordynację biznesową i zasobów.
Aby przyspieszyć lądowanie sztucznej inteligencji, kluczowe są wysokiej jakości dane i talenty
Dlaczego sztuczna inteligencja nie zwraca tak dużej uwagi? Głównym celem wprowadzenia AI przez przedsiębiorstwa produkcyjne jest zmniejszenie kosztów i racjonalne wykorzystanie zasobów, co jest również wysoce zgodne z celem obniżenia kosztów i zwiększenia wydajności. Na szczęście w wielu najnowocześniejszych przypadkach generatywna sztuczna inteligencja i metaniwersa przemysłowa powoli lądują w polu przemysłowym, a techniczna wskaźnik penetracji również rośnie, co tworzy wykonalną ścieżkę do szerokiego zastosowania technologii AI.
Prawdą jest, że w trakcie lądowania i iteracji AI przedsiębiorstwa nadal będą miały wiele trudności. Z jednej strony, wraz z szybkim rozwojem chińskiego przemysłu produkcyjnego, duża ilość danych generowanych przez operację jest jednym z najcenniejszych aktywów dla rozwoju sztucznej inteligencji, jednak Gong Huiwei stwierdził, że masowe dane nie są w 100% użyteczne, a dane niskiej jakości często prowadzą do sytuacji takich jak „Vertigo” dużych modeli językowych, zwłaszcza dla AI generatywnych. Jako kamień węgielny „jakość danych” bezpośrednio określa dokładność modeli AI.
Ponadto przedsiębiorstwa produkcyjne mogą opracowywać i planować mapę drogową generatywnych przypadków użycia AI i AI dla przedsiębiorstw na poziomie badań i rozwoju, planowania i planowania produkcji, zakupów logistycznych, OEM i identyfikowania jakości, pozbawienia wolności i doskonałości operacyjnej, które mogą odgrywać ważną rolę w realizacji inteligentnej produkcji i poprawie wydajności produkcji, przychodom biznesu i doświadczeniu klienta. Jednocześnie brak talentów i zasobów jest główną przeszkodą dla przedsiębiorstw do stosowania technologii AI w perspektywie krótkoterminowej lub długoterminowej. Dlatego większość przedsiębiorstw produkcyjnych musi nie tylko wprowadzić algorytmy technologii AI i inne powiązane talenty z zewnątrz, ale także musi skonfigurować odpowiedni personel „bibliotekę”, aby lepiej sprostać wyzwaniom przyszłych innowacji i integracji AI.