Viime vuosina keinotekoisesta älykkyydestä on tullut tärkeä käyttövoima uudelle tieteellisen ja teknisen vallankumouksen ja teollisen muutoksen kierrokselle. Neljännen teollisen vallankumouksen vauhdin kiihtymisen edelleen, yritysten kysyntä parantaa laatua ja tehokkuutta ja nopeuttaa kestävän kehityksen prosessia on saavuttanut ennennäkemättömän huipun, ja AI -tekniikan syntyminen merkitsee tärkeätä käännepistettä yrityksille.
Mitä esteitä valmistusyritykset kohtaavat tänään digitaalisen muutoksen prosessissa? Mitä prioriteetteja ja painopisteitä yrityksillä on oltava sijoittaessaan IT- ja AI -tekniikoita?
Toiminnan tehokkuuden parantaminen: Digitaalisen muutoksen ensisijainen tavoite valmistuksessa
Nyt kun maailma tulee "post-epidemiseen aikakauteen", uusi valmistuskartta on hitaasti muotoutumassa. Maailmanlaajuinen valmistusteollisuus on "voimakkaammassa" ja innovatiivisemmassa, huippuluokan suunnassa riippumatta valmistusasteikolla, laatu- ja toimitusketjun ekosysteemitasolta. Maata tarkasteltaessa Kiinan valmistuksen markkinaosuutta ja vaikutusta nousevat tasaisesti, ja myös korkean laadun tuottavuuden potentiaalin tuotanto on muodostettu.
Prosessissa, joka etenee tasaisesti korkealaatuiseen kehitykseen eri toimialoilla, digitaalinen muutos on epäilemättä yksi tärkeimmistä ohjelmista ja suuntauksista. Koska valmistusteollisuuden ja palveluteollisuuden kustannusrakenne on täysin erilainen, valmistusteollisuuden raaka -aineiden ja työvoiman kokonaiskustannukset voivat olla 70%-80%, joten on erittäin tärkeää vähentää kustannuksia ja lisätä tehokkuutta.
Yhteenvetona voidaan todeta, että digitaalitekniikka voi keskittyä eri toimialojen erinomaiseen digitaaliseen älykkyyden muuntamisesimerkkeihin, se voi auttaa yrityksiä jäähyväiset perinteiseen manuaaliseen ylläpitämisen jälkeiseen tilaan ja hyödyntämään ennaltaehkäisevän ylläpidon valtavia etuja. Valmistusyrityksille tuhannen tuotteen tuottamisen marginaalinen vaikutus on hyvin erilainen kuin sadan tuhannen tuottamisen, joten yrityksille on suuri merkitys laitteiden pitkäaikaisen korkealaatuisen toiminnan ylläpitämisessä.
Samanaikaisesti digitaalimuutoksella on myös tärkeä rooli yritysten käyttöpääoman vähentämisessä seulonnassa, suunnittelussa ja tarkkoissa ennustamisissa sekä keskitetyssä optimoinnissa. Digitaalisen muutoksen syventämisen myötä, kun digitaalitekniikka yhdistetään yrityksen "ihmisiin, koneisiin ja materiaaleihin" tai sovelluslaitoksiin ja prosesseihin, se voidaan vahvistaa järjestelmässä lisäämään uudelleenkäyttöarvoa, mikä on erittäin tyypillistä konetekniikan ja laajamittaisen erillisen valmistusteollisuuden suhteen.
Oivallukset ja ehdotukset: Rakenna digitaalinen keskipöytä tietoomaisuuden elvyttämiseksi
Teollisuusvalmistus on tyypillinen pääomaintensiivinen teollisuus, ja sen digitaaliseen muutokseen liittyy varmasti valtavia investointeja. Siksi IT -tekniikan sijoitustilanteen ja suuntauksen ymmärtäminen on tärkeä merkitys yrityksille. Gong Huiwei kertoi, että yrityksille on parasta seurata modulaation ja asteittaisen kehityksen mallia, jotta digitaalitekniikan käyttöönottoprosessin suunnittelu ja toteuttaminen voi parantaa liiketoiminnan ja resurssien koordinointia.
AI: n laskeutumisen nopeuttamiseksi korkealaatuiset tiedot ja kyvyt ovat avain
Miksi AI saa niin paljon huomiota? Valmistusyritysten AI: n käyttöönoton päätarkoitus on vähentää kustannuksia ja käyttää rationaalisesti resursseja, mikä on myös erittäin johdonmukaista kustannusten vähentämisen ja tehokkuuden lisäämiseksi. Onneksi monissa huippuluokan tapauksissa generatiivinen AI ja teollisuusmetauniverse laskeutuvat hitaasti teollisuusalalla, ja myös tekninen tunkeutumisaste kasvaa vähitellen, mikä luo toteutettavissa olevan polun AI-tekniikan laajaan soveltamiseen.
On totta, että AI: n laskeutumisen ja iteraation kiihdyttämisen prosessissa yritykset kohtaavat edelleen monia vaikeuksia. Toisaalta Kiinan valmistusteollisuuden nopean kehityksen myötä operaation tuottama suuri määrä on yksi arvokkaimmista varoista AI: n kehittämiselle, Gong Huiwei sanoi kuitenkin, että massiivinen tieto ei ole 100% käyttökelpoinen, ja heikkolaatuinen tieto johtaa usein tilanteisiin, kuten "Vertigo" suurten kielimalleihin, etenkin generatiivisiin AI: iin. Kulmakivenä "datan laatu" määrittää suoraan AI -mallien tarkkuuden.
Lisäksi valmistusyritykset voivat kehittää ja suunnitella generatiivisten AI- ja AI-käyttötapausten etenemissuunnitelmaa yritysten tutkimus- ja kehitysprosessin, suunnittelun ja aikataulun, logistiikan hankintojen, OEM: n ja laadun jäljitettävyyden, myynnin jälkeisen ja toiminnan huippuosaamisen, ja ajoittamisen ja aikataulun avulla, mikä voi olla tärkeä rooli älykkään valmistuksen toteuttamisessa ja parantamisessa tuotantotehokkuuden, yritysten ja asiakkaiden kokemusten toteuttamisessa. Samanaikaisesti kykyjen ja resurssien puute on tärkeä este yrityksille AI -tekniikan soveltamiselle lyhyellä tai pitkällä aikavälillä. Siksi suurimman osan valmistusyrityksistä ei tarvitse vain ottaa käyttöön AI -tekniikan algoritmeja ja muita siihen liittyviä kykyjä ulkopuolelta, vaan myös asetettava vastaava henkilöstö "kirjasto" vastaamaan paremmin tulevan AI -innovaatio- ja integraatiosovelluksen haasteita.