Negli ultimi anni, l'intelligenza artificiale è diventata un'importante forza trainante per un nuovo giro di rivoluzione scientifica e tecnologica e trasformazione industriale. Mentre il ritmo della quarta rivoluzione industriale continua ad accelerare, la domanda di imprese per migliorare la qualità e l'efficienza e accelerare il processo di sviluppo sostenibile ha raggiunto un picco senza precedenti e l'emergere della tecnologia AI sta segnando un importante punto di flessione per le imprese.
Quali ostacoli devono affrontare le aziende manifatturiere oggi nel processo di trasformazione digitale? Quali priorità e priorità devono avere le aziende quando investono in esso e tecnologie di intelligenza artificiale?
Miglioramento dell'efficienza operativa: la massima priorità per la trasformazione digitale nella produzione
Ora, mentre il mondo entra nell'era post-epidemica ", una nuova mappa della produzione sta lentamente prendendo forma. Non importa dalla scala di produzione, dalla qualità e dal livello dell'ecosistema della catena di approvvigionamento, l'industria manifatturiera globale è nella direzione "forte più forte" e più innovativa e più alta. Osservando il paese, la quota di mercato e l'influenza della produzione cinese sono costantemente in aumento e si stanno anche formando altopiani con il potenziale di "nuova produttività di qualità".
Nel processo di avanzamento costante dello sviluppo di alta qualità in vari settori, la trasformazione digitale è senza dubbio uno dei programmi e delle tendenze più importanti. Poiché la struttura dei costi del settore manifatturiero e l'industria dei servizi è completamente diversa, in generale, il costo totale delle materie prime e del lavoro nel settore manifatturiero può rappresentare il 70%-80%, quindi è molto importante ridurre i costi e aumentare l'efficienza.
In sintesi, concentrandosi sugli eccellenti esempi di trasformazione dell'intelligence digitale in vari settori, la tecnologia digitale può aiutare le aziende ad addio alla tradizionale modalità di post-manutenzione manuale e a trarre gli enormi benefici della manutenzione preventiva. Per le imprese manifatturiere, l'effetto marginale della produzione di mille degli stessi prodotti è molto diverso da quello della produzione di centomila, quindi è di grande significato per le imprese mantenere un funzionamento di attrezzature di alta qualità a lungo termine.
Allo stesso tempo, la trasformazione digitale svolge anche un ruolo importante nel ridurre il capitale circolante delle imprese nello screening, nella pianificazione e nelle previsioni accurate e nell'ottimizzazione centralizzata. Con l'approfondimento della trasformazione digitale, una volta che la tecnologia digitale è combinata con le "persone, le macchine e i materiali" o i processi aziendali, può essere consolidata nel sistema per creare un valore di riutilizzo più
Approfondimenti e suggerimenti: costruire una scrivania centrale digitale per rivitalizzare le risorse dei dati
La produzione industriale è un'industria tipica ad alta intensità di capitale e la sua trasformazione digitale è destinata ad essere accompagnata da enormi investimenti. Pertanto, la comprensione della situazione degli investimenti e della tendenza della tecnologia IT ha un importante significato di riferimento per le imprese. Gong Huiwei ha affermato che è meglio che le aziende seguano il modello di modularizzazione e sviluppo graduale, in modo che la progettazione e l'implementazione del processo di distribuzione della tecnologia digitale possano ottenere un migliore coordinamento commerciale e delle risorse.
Per accelerare l'atterraggio dell'IA, i dati e i talenti di alta qualità sono la chiave
Perché l'IA sta ricevendo così tanta attenzione? Lo scopo principale dell'introduzione dell'IA da parte delle imprese di produzione è ridurre i costi e utilizzare razionalmente le risorse, il che è anche molto coerente con lo scopo di ridurre i costi e aumentare l'efficienza. Fortunatamente, in molti casi all'avanguardia, l'IA generativa e il metauniverso industriale stanno lentamente atterrando nel campo industriale e anche il tasso di penetrazione tecnica sta gradualmente aumentando, il che crea un percorso fattibile per l'ampia applicazione della tecnologia AI.
È vero che nel processo di atterraggio di intelligenza artificiale e accelerazione dell'iterazione, le imprese dovranno ancora affrontare molte difficoltà. Da un lato, con il rapido sviluppo dell'industria manifatturiera cinese, la grande quantità di dati generati dall'operazione è una delle risorse più preziose per lo sviluppo dell'IA, tuttavia, Gong Huiwei ha affermato che i dati enormi non sono utilizzabili al 100% e i dati di bassa qualità spesso portano a situazioni come "vertigini" di modelli di grandi lingue, specialmente per l'AI generativo. Come pietra angolare, la "qualità dei dati" determina direttamente l'accuratezza dei modelli AI.
Inoltre, le imprese manifatturiere possono sviluppare e pianificare la tabella di marcia di casi di utilizzo generativi di AI e AI per le imprese a livello di processo di ricerca e sviluppo, pianificazione e programmazione della produzione, appalti logistici, OEM e tracciabilità della qualità, post-vendita e eccellenza operativa, che possono svolgere un ruolo importante nel realizzare manifatturiero intelligenti e miglioramento dell'efficienza della produzione, delle entrate aziendali. Allo stesso tempo, la carenza di talenti e risorse è un grande ostacolo per le imprese per applicare la tecnologia AI a breve o lungo termine. Pertanto, la maggior parte delle imprese manifatturiere non solo deve introdurre algoritmi tecnologici di intelligenza artificiale e altri talenti correlati dall'esterno, ma deve anche creare una "biblioteca" del personale corrispondente al fine di affrontare meglio le sfide della futura applicazione di innovazione e integrazione dell'IA.