В останні роки штучний інтелект став важливою рушійною силою нового раунду наукової та технологічної революції та промислової трансформації. Оскільки темпи четвертої промислової революції продовжують прискорюватися, попит на підприємства для підвищення якості та ефективності та прискорення процесу сталого розвитку досягне безпрецедентного піку, і поява технології AI відзначає важливу точку перегину для підприємств.
З якими перешкодами сьогодні стикаються виробничі компанії в процесі цифрової трансформації? Які пріоритети та пріоритети повинні мати компанії під час інвестування в ІТ та технології AI?
Поліпшення ефективності експлуатації: головний пріоритет для цифрової трансформації у виробництві
Тепер, коли світ входить у "постепідемічну епоху", повільно формується нова карта виробництва. Незалежно від виробничого масштабу, рівня екосистеми якості та ланцюгів поставок, глобальна виробнича промисловість знаходиться в "сильних" та більш інноваційному, більш високому напрямку. Дивлячись на країну, частка ринку та вплив китайського виробництва постійно зростають, а також утворюються високогір'я з потенціалом "нової продуктивності якості".
У процесі стабільного переходу до високоякісного розвитку в різних галузях, цифрова трансформація, безсумнівно, є однією з найважливіших програм та тенденцій. Оскільки структура витрат виробничої промисловості та галузі послуг зовсім інша, загалом кажучи, загальна вартість сировини та праці у виробничій галузі може становити 70%-80%, тому дуже важливо знизити витрати та підвищити ефективність.
Підсумовуючи це, зосередившись на відмінних прикладах трансформації цифрової розвідки в різних галузях, цифрові технології можуть допомогти підприємствам прощатися з традиційним режимом вручну після обслуговування та отримати величезні переваги профілактичного обслуговування. Для виробничих підприємств граничний ефект виробництва тисячі однакових продуктів сильно відрізняється від того, щоб виробляти сто тисяч, тому для підприємств має велике значення підтримувати довгострокову високоякісну роботу обладнання.
У той же час, цифрова трансформація також відіграє важливу роль у зменшенні оборотних капіталів підприємств у скринінгу, плануванні та точному прогнозуванні та централізованій оптимізації. Завдяки поглибленню цифрової трансформації, як тільки цифрові технології поєднуються з підприємствами "людей, машин та матеріалів" або засобів для застосувань та процесів, вона може бути затверджена в системі для створення більшої вартості повторного використання, що є дуже типовим для машинобудування та масштабних дискретних виробничих галузей.
Інформація та пропозиції: Створіть цифровий середній стіл, щоб пожвавити активи даних
Промислове виробництво-це типова інтенсивна капітал, і її цифрова трансформація повинна супроводжуватися величезними інвестиціями. Тому розуміння інвестиційної ситуації та тенденції ІТ -технологій має важливе значення для підприємств. Gong Huiwei сказав, що підприємствам найкраще дотримуватися моделі модуляризації та поступового розвитку, щоб проектування та впровадження процесу розгортання цифрових технологій могли отримати кращу координацію бізнесу та ресурсів.
Щоб прискорити посадку ШІ, якісні дані та таланти є ключовими
Чому AI привертає стільки уваги? Основна мета впровадження ШІ за допомогою виробничих підприємств - зменшити витрати та раціонально використовувати ресурси, що також дуже узгоджується з метою зменшення витрат та підвищення ефективності. На щастя, у багатьох передових випадках генеративні ШІ та промислові метауніверс повільно висаджуються у промисловій галузі, а технічний рівень проникнення також поступово зростає, що створює можливий шлях для широкого застосування технології AI.
Це правда, що в процесі посадки AI та прискорення ітерації підприємства все ще зіткнуться з багатьма труднощами. З одного боку, з швидким розвитком виробничої галузі Китаю велика кількість даних, отриманих за допомогою операції, є одним з найцінніших активів для розвитку ШІ, однак, Gong Huiwei сказав, що масові дані не є на 100% корисними, а низькоякісні дані часто призводять до таких ситуацій, як "вертиго" великих мовних моделей, особливо для генативних АІ. Як наріжний камінь, "якість даних" безпосередньо визначає точність моделей AI.
Крім того, виробничі підприємства можуть розробляти та планувати дорожню карту генеративних випадків використання AI та AI для підприємств на рівні досліджень та розробок, планування та планування виробництва, логістичних закупівель, OEM та якості простежуваності, післяпродажних та оперативних досконалості, що може відігравати важливу роль у реалізації інтелектуального виробництва та вдосконалення ефективності виробництва, ділового доходу та досвіду клієнтів. У той же час, дефіцит талантів та ресурсів є головною перешкодою для підприємств застосовувати технологію AI у короткочасній чи довгостроковій перспективі. Таким чином, більшість виробничих підприємств не тільки потрібно вводити алгоритми технологій AI та інші пов'язані з цим таланти ззовні, але й потрібно створити відповідну "бібліотеку" персоналу, щоб краще вирішити проблеми майбутнього інновацій та інтеграції.