Pēdējos gados mākslīgais intelekts ir kļuvis par nozīmīgu virzošo spēku jaunai zinātniskās un tehnoloģiskās revolūcijas un rūpniecības pārveidošanas kārtai. Tā kā ceturtās rūpniecības revolūcijas temps turpina paātrināties, uzņēmumu pieprasījums uzlabot kvalitāti un efektivitāti un paātrināt ilgtspējīgas attīstības procesu ir sasniegusi vēl nepieredzētu virsotni, un AI tehnoloģijas parādīšanās ir svarīgs uzņēmumu lēciena punkts.
Ar kādiem šķēršļiem ražošanas uzņēmumi šodien saskaras digitālās pārveidošanas procesā? Kādas prioritātes un prioritātes ir vajadzīgas uzņēmumiem, ieguldot tajā un AI tehnoloģijās?
Darbības efektivitātes uzlabošana: Digitālās pārveidošanas galvenā prioritāte ražošanā
Tagad, kad pasaule nonāk "post-epidēmiskajā laikmetā", lēnām veidojas jauna ražošanas karte. Neatkarīgi no ražošanas skalas, kvalitātes un piegādes ķēdes ekosistēmas līmeņa, globālā ražošanas nozare atrodas "spēcīgāk" un inovatīvākā, augstākās klases virzienā. Aplūkojot valsti, Ķīnas ražošanas tirgus daļa un ietekme nepārtraukti pieaug, un tiek veidota arī augstienes ražošana ar "jaunas kvalitātes produktivitātes" potenciālu.
Pastāvīgi attīstoties augstas kvalitātes attīstībai dažādās nozarēs, digitālā transformācija neapšaubāmi ir viena no vissvarīgākajām programmām un tendencēm. Tā kā ražošanas nozares un pakalpojumu nozares izmaksu struktūra ir pilnīgi atšķirīga, vispārīgi runājot, izejvielu un darbaspēka kopējās izmaksas ražošanas nozarē var veidot 70%-80%, tāpēc ir ļoti svarīgi samazināt izmaksas un palielināt efektivitāti.
Rezumējot, koncentrējoties uz izciliem digitālās intelekta pārveidošanas piemēriem dažādās nozarēs, digitālā tehnoloģija var palīdzēt uzņēmumiem atvadīties no tradicionālās manuālās pēc uzturēšanas režīma un izmantot preventīvās apkopes milzīgās priekšrocības. Uzņēmumiem ražošanas uzņēmumu ražošanai, kas rada tūkstoš to pašu produktu, tas ļoti atšķiras no simts tūkstošu ražošanas, tāpēc uzņēmumiem ir ļoti svarīgi saglabāt ilgtermiņa augstas kvalitātes aprīkojuma darbību.
Tajā pašā laikā digitālajai transformācijai ir arī liela nozīme uzņēmumu apgrozāmo kapitāla samazināšanā skrīningā, plānošanā un precīzā prognozēšanā un centralizētā optimizācijā. Padziļinot digitālo pārveidi, tiklīdz digitālā tehnoloģija ir apvienota ar uzņēmumiem "Cilvēki, mašīnas un materiāli" vai lietojumprogrammu iekārtas un procesus, to var nostiprināt sistēmā, lai radītu vairāk atkārtotas izmantošanas vērtības, kas ir ļoti raksturīga mašīnbūves un liela mēroga diskrētām ražošanas nozarēm.
Ieskats un ieteikumi: izveidojiet digitālo vidējo galdu, lai atdzīvinātu datu aktīvus
Rūpnieciskā ražošana ir tipiska kapitāla intensīva nozare, un tās digitālajai pārveidošanai noteikti jāpievieno milzīgi ieguldījumi. Tāpēc izpratnei par IT tehnoloģijas investīciju situāciju un tendenci ir svarīga atsauces nozīme uzņēmumiem. Gong Huiwei sacīja, ka uzņēmumiem vislabāk ir ievērot modulācijas un pakāpeniskas attīstības modeli, lai digitālo tehnoloģiju izvietošanas procesa izstrāde un ieviešana varētu iegūt labāku biznesa un resursu koordināciju.
Lai paātrinātu AI nosēšanos, galvenie ir augstas kvalitātes dati un talanti
Kāpēc AI tiek pievērsta tik daudz uzmanības? AI ieviešanas galvenais mērķis, izmantojot ražošanas uzņēmumus, ir samazināt izmaksas un racionāli izmantot resursus, kas arī ļoti atbilst izmaksu samazināšanai un efektivitātes palielināšanai. Par laimi, daudzos progresīvākajos gadījumos ģeneratīvais AI un rūpniecības metraulse lēnām nolaižas rūpniecības jomā, un arī tehniskā iespiešanās līmenis pakāpeniski palielinās, kas rada iespējamu ceļu plašai AI tehnoloģijas pielietošanai.
Tā ir taisnība, ka AI piezemēšanās un iterācijas paātrināšanas procesā uzņēmumi joprojām saskarsies ar daudzām grūtībām. No vienas puses, strauji attīstoties Ķīnas ražošanas nozarei, lielais operācijas radītais datu daudzums ir viens no vērtīgākajiem AI attīstības aktīviem, tomēr Gong Huiwei sacīja, ka masīvie dati nav 100% izmantojami, un zemas kvalitātes dati bieži noved pie tādām situācijām kā "Vertigo" lielas valodas modeļiem, īpaši ģeneratīvas AI. Kā stūrakmens "datu kvalitāte" tieši nosaka AI modeļu precizitāti.
Turklāt ražošanas uzņēmumi var attīstīt un plānot ģeneratīvo AI un AI lietošanas gadījumus uzņēmumiem pētniecības un attīstības procesa līmenī, ražošanas, loģistikas iepirkuma, OEM un kvalitātes izsekojamības plānošanas un plānošanas un darbības izcilības, kas var būt nozīmīga loma, realizējot inteliģento ražošanas un uzlabošanas efektivitāti, un tas var būt svarīgs loma inteliģentās ražošanas un uzlabošanas efektivitātes uzlabošanā, biznesa ieņēmumi un klientu pieredze. Tajā pašā laikā talanta un resursu trūkums ir galvenais šķērslis uzņēmumiem, lai īstermiņā vai ilgtermiņā pielietotu AI tehnoloģiju. Tāpēc lielākajai daļai ražošanas uzņēmumu ne tikai jāievieš AI tehnoloģiju algoritmi un citi saistīti talanti no ārpuses, bet arī jāizveido atbilstošā personāla "bibliotēka", lai labāk risinātu nākotnes AI inovāciju un integrācijas lietojumprogrammu izaicinājumus.