Under de senaste åren har konstgjord intelligens blivit en viktig drivkraft för en ny omgång av vetenskaplig och teknisk revolution och industriell omvandling. När takten i den fjärde industriella revolutionen fortsätter att påskynda har efterfrågan på företag att förbättra kvaliteten och effektiviteten och påskynda processen för hållbar utveckling nått en enastående topp, och uppkomsten av AI -teknik markerar en viktig böjningspunkt för företag.
Vilka hinder möter tillverkningsföretag idag i processen för digital transformation? Vilka prioriteringar och prioriteringar behöver företag ha när de investerar i IT och AI Technologies?
Förbättra operativ effektivitet: högsta prioritet för digital transformation i tillverkningen
Nu, när världen kommer in i "post-epidemic era", tar en ny karta över tillverkning långsamt form. Oavsett tillverkningsskala, ekosystemnivå för kvalitet och leveranskedja är den globala tillverkningsindustrin i den "starka starkare" och mer innovativa, mer avancerade riktningen. När man tittar på landet ökar marknadsandelen och inflytandet av kinesisk tillverkning stadigt och tillverkningen av höglandet med potentialen "ny kvalitetsproduktivitet" bildas också.
I processen att stadigt utvecklas till högkvalitativ utveckling i olika branscher är digital transformation utan tvekan ett av de viktigaste programmen och trenderna. Eftersom kostnadsstrukturen för tillverkningsindustrin och servicebranschen är helt annorlunda, kan den totala kostnaden för råvaror och arbetskraft i tillverkningsindustrin stå för 70%-80%, så det är mycket viktigt att minska kostnaderna och öka effektiviteten.
Sammanfattningsvis, med fokus på de utmärkta exemplen för digital intelligensomvandling i olika branscher, kan digital teknik hjälpa företag att lägga farväl till det traditionella manuella läget efter underhåll och skörda de enorma fördelarna med förebyggande underhåll. För tillverkning av företag skiljer sig den marginella effekten av att producera tusen av samma produkter mycket från att producera hundra tusen, så det är av stor betydelse för företag att upprätthålla långsiktig högkvalitativ drift av utrustning.
Samtidigt spelar digital transformation också en viktig roll för att minska företagens rörelsekapital i screening, planering och korrekt prognos och centraliserad optimering. Med fördjupningen av digital transformation, när digital teknik har kombinerats med företag "människor, maskiner och material" eller applikationsanläggningar och processer, kan det stelnades i systemet för att skapa mer återanvändningsvärde, vilket är mycket typiskt i maskinteknik och storskalig tillverkningsindustri.
Insikter och förslag: Bygg ett digitalt mittdisk för att återuppliva datatillgångar
Industriell tillverkning är en typisk kapitalintensiv industri, och dess digitala omvandling kommer säkert att åtföljas av enorma investeringar. Därför har förståelse av investeringssituationen och trenden för IT -teknik viktig referens betydelse för företag. Gong Huiwei sa att det är bäst för företag att följa modellen för modularisering och gradvis utveckling, så att utformningen och implementeringen av distributionsprocessen för digital teknik kan få bättre affärs- och resurskoordinering.
För att påskynda landningen av AI är data och talanger av hög kvalitet
Varför får AI så mycket uppmärksamhet? Det huvudsakliga syftet med införandet av AI genom att tillverka företag är att minska kostnaderna och rationellt använda resurser, vilket också är mycket förenligt med syftet att minska kostnaderna och öka effektiviteten. Lyckligtvis, i många banbrytande fall, landar generativa AI och industriella metauniverse långsamt inom industriområdet, och den tekniska penetrationsgraden ökar också gradvis, vilket skapar en genomförbar väg för den breda tillämpningen av AI-teknik.
Det är sant att i processen med AI -landning och acceleration av iteration kommer företag fortfarande att möta många svårigheter. Å ena sidan, med den snabba utvecklingen av Kinas tillverkningsindustri, är den stora mängden data som genereras av operationen en av de mest värdefulla tillgångarna för utvecklingen av AI, men Gong Huiwei sa att de enorma uppgifterna inte är 100% användbara och lågkvalitetsdata leder ofta till situationer som "vertigo" av stora språk, särskilt för generativa AI. Som hörnstenen bestämmer "datakvalitet" direkt noggrannheten för AI -modeller.
Dessutom kan tillverkningsföretag utveckla och planera färdplanen för generativa AI- och AI-användningsfall för företag på nivå med forskning och utvecklingsprocess, planering och schemaläggning av produktion, logistikupphandling, OEM och kvalitetsspårbarhet, efterförsäljning och operativ excellens, som kan spela en viktig roll för att realisera intelligent tillverkning och förbättring av produktionseffektivitet, affärsupplevelse. Samtidigt är bristen på talang och resurser ett stort hinder för företag att tillämpa AI -teknik på kort eller lång sikt. Därför behöver majoriteten av tillverkningsföretagen inte bara introducera AI -teknikalgoritmer och andra relaterade talanger utanför, utan måste också inrätta motsvarande personal "Library" för att bättre möta utmaningarna med framtida AI -innovations- och integrationsapplikation.