Viimastel aastatel on tehisintellekt muutunud oluliseks edasiviiv jõud teadusliku ja tehnoloogilise revolutsiooni ja tööstusliku muundamise uue vooru jaoks. Kuna neljanda tööstusrevolutsiooni tempo kiireneb jätkuvalt, on ettevõtete kvaliteedi ja tõhususe parandamise ning säästva arengu protsessi kiirendamise nõudmine jõudnud enneolematu haripunkti ning AI -tehnoloogia tekkimine tähistab ettevõtetele olulist käändepunkti.
Millised takistused on tootmisettevõtted tänapäeval digitaalse muundamise protsessis silmitsi? Millised prioriteedid ja prioriteedid peavad ettevõtted IT -i ja AI -tehnoloogiatesse investeerimisel olema?
Operatiivse tõhususe parandamine: tootmise digitaalse muundamise peamine prioriteet
Nüüd, kui maailm siseneb epideemiajärgsesse ajastusse, on uus tootmise kaart aeglaselt kuju. Olenemata tootmisskaalast, kvaliteedi- ja tarneahela ökosüsteemi tasemest, on globaalne töötleva tööstuse valdkond "tugevamas" ja uuenduslikumas, tipptasemel suunas. Riiki vaadates kasvab pidevalt Hiina tootmise turuosa ja mõju ning moodustub ka "uue kvaliteedi tootlikkuse" potentsiaaliga mägismaade tootmine.
Erinevates tööstusharudes kvaliteetseks arenguks astudes on digitaalne ümberkujundamine kahtlemata üks olulisemaid programme ja suundumusi. Kuna töötleva tööstuse ja teenindussektori kulustruktuur on üldiselt erinev, võivad töötleva tööstuse tooraine ja tööjõu kogumaksumus olla 70%-80%, seega on väga oluline kulusid vähendada ja tõhusust suurendada.
Kokkuvõtlikult võib öelda, et keskendudes suurepärastele digitaalse intelligentsuse muundamise näidetele erinevates tööstusharudes, võib digitaaltehnoloogia aidata ettevõtetel hüvasti jätta traditsioonilise käsitsi hooldusjärgse režiimiga ja kasutada ennetava hoolduse tohutuid eeliseid. Tootmisettevõtete jaoks erineb tuhande sama toote tootmise marginaalne mõju väga sada tuhande tootmisest, seega on ettevõtetele suure tähtsusega seadmete pikaajalise kvaliteetse toimimise säilitamine.
Samal ajal mängib digitaalset ümberkujundamist ka olulist rolli ettevõtete käibekapitali vähendamisel sõeluuringu, kavandamise ja täpse prognoosimise ning tsentraliseeritud optimeerimise alal. Digitaalse muundamise süvenemisega, kui digitaaltehnoloogia on kombineeritud ettevõttega "inimesed, masinad ja materjalid" või rakendusvõimalused ja protsessid, saab seda süsteemis tugevdada, et luua rohkem taaskasutamisväärtust, mis on väga tüüpiline masinaehituses ja suuremahulises diskreetses töötlevas tööstuses.
Ülevaated ja ettepanekud: ehitage andmevarade taaselustamiseks digitaalne keskmine kirjutuslaud
Tööstuslik tootmine on tüüpiline kapitalimahukas tööstusharu ja selle digitaalse ümberkujundamisega kaasneb kindlasti tohutu investeering. Seetõttu on IT -tehnoloogia investeerimisolukorra ja suundumuste mõistmisel ettevõtete jaoks oluline olulisus. Gong Huiwei ütles, et ettevõtetel on kõige parem järgida modulaarse ja järkjärgulise arengu mudelit, et digitaaltehnoloogia juurutamisprotsessi kavandamine ja rakendamine saaks parema äri- ja ressursside koordineerimise.
AI maandumise kiirendamiseks on võtmeks kvaliteetsed andmed ja anded
Miks saab AI nii palju tähelepanu? AI tootmise ettevõtete kasutuselevõtu peamine eesmärk on kulude vähendamine ja ressursside ratsionaalselt kasutamine, mis on samuti väga kooskõlas kulude vähendamise ja tõhususe suurendamise eesmärgiga. Õnneks maanduvad paljudel tipptasemel juhtudel generatiivne AI ja tööstuslik metauniverse aeglaselt tööstusvaldkonnas ning ka tehniline tungimise määr suureneb järk-järgult, mis loob teostatava tee AI-tehnoloogia laialdaseks kasutamiseks.
On tõsi, et AI maandumise ja iteratsiooni kiirendamise protsessis seisavad ettevõtted endiselt palju raskusi. Ühest küljest on Hiina töötleva tööstuse kiire arenguga operatsiooniga toodetud suur hulk andmeid AI arendamiseks üks väärtuslikumaid varasid, kuid Gong Huiwei ütles, et massiivsed andmed ei ole 100% kasutatavad ja madala kvaliteediga andmed viivad sageli sellistesse olukordadesse nagu "Vertigo" suure keele mudelite jaoks, eriti generaalte AI jaoks. Nurgakivina määrab "andmete kvaliteet" otseselt AI mudelite täpsuse.
Lisaks saavad tootmisettevõtted välja töötada ja kavandada ettevõtete generatiivsete AI ja AI kasutusjuhtumite tegevuskava teadus- ja arendusprotsessi tasandil, tootmisprotsessi tasandil, tootmise kavandamisel ja kavandamisel, logistikahangetel, originaalseadmete tootlusel ja kvaliteetsest jälgitavusest, järel- ja operatiivsest tipptasemel, mis võib mängida olulist rolli intelligentse tootmise, äritegevuse ja kliendikogemuse parandamisel. Samal ajal on talentide ja ressursside puudus ettevõtetele peamine takistus AI -tehnoloogia rakendamiseks lühikese või pikas perspektiivis. Seetõttu ei pea enamik tootmisettevõtteid mitte ainult tutvustama AI tehnoloogia algoritme ja muid sellega seotud andeid väljastpoolt, vaid ka vastava personali "raamatukogu" üles seadistama, et paremini täita tulevase AI innovatsiooni ja integratsiooni rakenduse väljakutseid.