Posljednjih godina umjetna inteligencija postala je važna pokretačka snaga za novi krug znanstvene i tehnološke revolucije i industrijske transformacije. Kako se tempo četvrte industrijske revolucije i dalje ubrzava, potražnja za poduzećima za poboljšanje kvalitete i učinkovitosti i ubrzavanje procesa održivog razvoja dostigla je vrhunski vrhunac, a pojava AI tehnologije označava važnu točku za poduzeća.
S kojim se preprekama danas suočavaju proizvodne tvrtke u procesu digitalne transformacije? Kakve prioritete i prioriteti tvrtke trebaju imati prilikom ulaganja u IT i AI tehnologije?
Poboljšanje operativne učinkovitosti: glavni prioritet digitalne transformacije u proizvodnji
Sada, kako svijet ulazi u "post-epidemijsku eru", nova karta proizvodnje polako se oblikuje. Bez obzira na razinu proizvodnje, kvalitete i opskrbnog lanca, globalna proizvodna industrija je u "snažnijem" i inovativnijem, vrhunskom smjeru. Gledajući zemlju, tržišni udio i utjecaj kineske proizvodnje neprestano raste, a stvaraju se i masana s potencijalom "nove kvalitete produktivnosti".
U procesu neprekidnog napredovanja u visokokvalitetnom razvoju u raznim industrijama, digitalna transformacija nesumnjivo je jedan od najvažnijih programa i trendova. Budući da je struktura troškova u proizvodnoj industriji i uslužne industrije potpuno drugačija, općenito govoreći, ukupni troškovi sirovina i rada u proizvodnoj industriji mogu činiti 70%-80%, tako da je vrlo važno smanjiti troškove i povećati učinkovitost.
Ukratko, fokusiranje na izvrsne primjere transformacije digitalne inteligencije u raznim industrijama, digitalna tehnologija može pomoći poduzećima oprostiti se od tradicionalnog ručnog načina održavanja nakon održavanja i iskoristiti ogromne prednosti preventivnog održavanja. Za proizvodna poduzeća, granični učinak proizvodnje tisuću istih proizvoda vrlo je različit od stvaranja sto tisuća, tako da je od velikog značaja za poduzeća za održavanje dugoročnog visokokvalitetnog rada opreme.
Istodobno, digitalna transformacija također igra važnu ulogu u smanjenju obrtnog kapitala poduzeća u probiru, planiranju i preciznom prognoziranju i centraliziranoj optimizaciji. Uz produbljivanje digitalne transformacije, nakon što se digitalna tehnologija kombinira s poduzećem "ljudi, strojevi i materijali" ili aplikacijske postrojenja i procesi, u sustavu se može učvrstiti kako bi se stvorila veća vrijednost ponovne uporabe, što je vrlo tipično u strojarstvu i velikim diskretnim proizvodnim industrijama.
Uvidi i prijedlozi: Izgradite digitalni srednji stol za revitalizaciju podataka o podacima
Industrijska proizvodnja tipična je kapitalno intenzivna industrija, a njegova digitalna transformacija sigurno će biti praćena ogromnim ulaganjima. Stoga, razumijevanje investicijske situacije i trenda IT tehnologije ima važan referentni značaj za poduzeća. Gong Huiwei rekao je da je najbolje da poduzeća slijede model modularizacije i postupnog razvoja, kako bi dizajn i implementacija procesa implementacije digitalne tehnologije mogao dobiti bolju koordinaciju poslovanja i resursa.
Ključno su ubrzati slijetanje AI, visokokvalitetni podaci i talenti su
Zašto AI dobiva toliko pažnje? Glavna svrha uvođenja AI od strane proizvodnih poduzeća je smanjenje troškova i resursa koji se racionalno koriste, što je također u skladu s svrhom smanjenja troškova i povećanja učinkovitosti. Srećom, u mnogim vrhunskim slučajevima, generativni AI i industrijski metauniverse polako se slijeću u industrijsko polje, a stopa tehničke prodora također se postupno povećava, što stvara izvediv put za široku primjenu AI tehnologije.
Istina je da će se u procesu slijetanja i ubrzavanja iteracije AI, poduzeća i dalje suočiti s mnogim poteškoćama. S jedne strane, s brzim razvojem kineske prerađivačke industrije, velika količina podataka koja je generirana operacijom jedno je od najcjenjenijih sredstava za razvoj AI, međutim, Gong Huiwei je rekao da ogromni podaci nisu 100% upotrebljivi, a podaci niske kvalitete često dovode do situacija poput "vertigo", posebno za generirane modele jezika, posebno za modele. Kao kamen temeljac, "kvaliteta podataka" izravno određuje točnost AI modela.
Osim toga, proizvodna poduzeća mogu razviti i planirati put generativnih slučajeva uporabe AI i AI za poduzeća na razini procesa istraživanja i razvoja, planiranja i zakazivanja proizvodnje, nabave logistike, OEM-a i sljedivosti kvalitete, nakon prodaje i operativne izvrsnosti, što može igrati važnu ulogu u učinkovitosti i poboljšanja. Istodobno, nedostatak talenta i resursa glavna je prepreka za poduzeća koja će u kratkom ili dugoročno primijeniti AI tehnologiju. Stoga, većina proizvodnih poduzeća ne samo da treba uvesti algoritme AI tehnologije i druge povezane talente izvana, već također treba uspostaviti odgovarajuće osoblje "biblioteku" kako bi bolje ispunila izazove buduće AI inovacije i integracijsku aplikaciju.