V posledních letech se umělá inteligence stala důležitou hnací silou pro nové kolo vědecké a technologické revoluce a průmyslové transformace. Vzhledem k tomu, že tempo čtvrté průmyslové revoluce se stále zrychluje, poptávka po podnicích ke zlepšení kvality a efektivity a urychlení procesu udržitelného rozvoje dosáhla bezprecedentního vrcholu a vznik technologie AI označuje důležitý inflexní bod pro podniky.
Jaké překážky dnes čelí výrobní společnosti v procesu digitální transformace? Jaké priority a priority musí mít společnosti při investování do něj a technologií AI?
Zlepšení provozní efektivity: Nejvyšší priorita pro digitální transformaci ve výrobě
Nyní, když svět vstupuje do „post-epidemické éry“, se pomalu formuje nová mapa výroby. Bez ohledu na úroveň výrobního stupnice, kvality a ekosystému v dodavatelském řetězci je globální výrobní průmysl v „silnějším“ a inovativnějším a více špičkovém směru. Při pohledu na zemi se podíl na trhu a vliv čínské výroby neustále rostou a také se vytváří výroba vysočiny s potenciálem „nové produktivity kvality“.
V procesu neustálého postupu do vysoce kvalitního rozvoje v různých průmyslových odvětvích je digitální transformace bezpochyby jedním z nejdůležitějších programů a trendů. Protože struktura nákladů zpracovatelského průmyslu a odvětví služeb je zcela odlišná, obecně vzato, celkové náklady na suroviny a práci ve výrobním průmyslu mohou představovat 70%-80%, takže je velmi důležité snížit náklady a zvýšit efektivitu.
Stručně řečeno, zaměření na vynikající příklady transformace digitální inteligence v různých průmyslových odvětvích může digitální technologie pomoci podnikům rozloučit se s tradičním manuálním režimem po údržbě a sklízet obrovské výhody preventivní údržby. Pro výrobní podniky je mezní účinek produkce tisíce stejných produktů velmi odlišný od účinku produkce sto tisíc, takže pro podniky má velký význam udržování dlouhodobé vysoce kvalitní provoz zařízení.
Současně hraje digitální transformace také důležitou roli při snižování pracovního kapitálu podniků při screeningu, plánování a přesném předpovědi a centralizované optimalizaci. S prohlubováním digitální transformace, jakmile je digitální technologie kombinována s podnikovými „lidmi, stroji a materiály“ nebo aplikačními zařízeními a procesy, může být v systému zpevněna vytvářet více opětovného použití, což je velmi typické v mechanickém inženýrství a rozsáhlých diskrétních výrobních odvětvích.
Poznatky a návrhy: Vytvořte digitální prostřední stůl pro oživení datových aktiv
Průmyslová výroba je typickým kapitálovým odvětvím a jeho digitální transformace musí být doprovázena obrovskou investicí. Pochopení investiční situace a trendu technologie IT má proto pro podniky důležitý referenční význam. Gong Huiwei uvedl, že je nejlepší pro podniky sledovat model modularizace a postupného vývoje, takže návrh a implementace procesu nasazení digitálních technologií může získat lepší obchodní a zdrojový koordinaci.
Pro urychlení přistání AI jsou klíčové vysoce kvalitní údaje a talenty
Proč získává AI tolik pozornosti? Hlavním účelem zavedení AI výrobními podniky je snížit náklady a racionálně využívat zdroje, což je také velmi v souladu s účelem snížení nákladů a zvýšení efektivity. Naštěstí v mnoha špičkových případech generativní AI a průmyslový metauniverse pomalu přistávají v průmyslovém poli a technická míra penetrace se také postupně zvyšuje, což vytváří proveditelnou cestu pro širokou aplikaci technologie AI.
Je pravda, že v procesu přistání AI a zrychlení iterace budou podniky stále čelit mnoha obtížím. Na jedné straně, s rychlým rozvojem čínského výrobního průmyslu, je velké množství údajů generovaných operací jedním z nejcennějších aktiv pro rozvoj AI, ale Gong Huiwei uvedl, že masivní údaje nejsou 100% použitelné a údaje s nízkou kvalitou často vede k situacím, jako je „vertigo“ velkých jazykových modelů, zejména pro generativní AI. Jak základní kámen, „kvalita dat“ přímo určuje přesnost modelů AI.
Výrobní podniky mohou navíc vyvinout a naplánovat plán generativních případů využití AI a AI pro podniky na úrovni procesu výzkumu a vývoje, plánování a plánování výroby, logistiky, oEM a sledovatelnosti kvality a zážitku z poprodejních prodej a provozní excelence, což může hrát důležitou roli při realizaci inteligentní výroby a zlepšování efektivity výroby, podnikání, podnikání. Nedostatek talentu a zdrojů je zároveň hlavní překážkou pro podniky, aby v krátkodobém nebo dlouhodobém horizontu aplikovaly technologii AI. Většina výrobních podniků proto musí nejen zavádět technologické algoritmy AI a další související talenty zvenčí, ale také musí zřídit odpovídající personální „knihovnu“, aby lépe splňovala výzvy budoucí aplikace pro inovace a integraci AI.