Pastaraisiais metais dirbtinis intelektas tapo svarbia varomoji jėga naujam mokslinės ir technologinės revoliucijos ir pramonės transformacijos etapui. Ketvirtosios pramonės revoliucijos tempui ir toliau spartina, įmonių paklausa pagerinti kokybę ir efektyvumą bei paspartinti tvaraus vystymosi procesą pasiekė precedento neturintį piką, o AI technologijos atsiradimas pažymi svarbų įmonių posūkio tašką.
Su kokiomis kliūtimis šiandien susiduria gamybos įmonės skaitmeninės transformacijos procese? Kokius prioritetus ir prioritetus įmonėms reikia turėti investuodamos į IT ir AI technologijas?
Pagerinimas operatyvinis efektyvumas: svarbiausias skaitmeninės transformacijos prioritetas gamyboje
Dabar, kai pasaulis patenka į „po epidemijos erą“, pamažu formuojasi naujas gamybos žemėlapis. Nesvarbu dėl gamybos skalės, kokybės ir tiekimo grandinės ekosistemos lygio, pasaulinė gamybos pramonė yra „stipresnė stipresnė“ ir novatoriškesnė, labiau aukštos klasės kryptimi. Žvelgiant į šalį, Kinijos gamybos rinkos dalis ir įtaka stabiliai auga, taip pat formuojama „Highlands“, turinčios „naujos kokybės produktyvumo“ potencialą.
Nuolat tobulinant aukštos kokybės vystymąsi įvairiose pramonės šakose, skaitmeninė transformacija neabejotinai yra viena iš svarbiausių programų ir tendencijų. Kadangi gamybos pramonės ir paslaugų pramonės sąnaudų struktūra yra visiškai skirtinga, paprastai kalbant, bendros žaliavų ir darbo jėgos išlaidos gamybos pramonėje gali sudaryti 70%-80%, todėl labai svarbu sumažinti išlaidas ir padidinti efektyvumą.
Apibendrinant galima pasakyti, kad daugiausia dėmesio skiriant puikiems skaitmeninės žvalgybos pertvarkymo pavyzdžiams įvairiose pramonės šakose, skaitmeninės technologijos gali padėti įmonėms atsisveikinti su tradiciniu rankiniu būdu pomirtiniu būdu ir gauti didžiulį prevencinės priežiūros pranašumus. Gamybos įmonėms skirtingas tūkstančio tų pačių produktų gamybos poveikis labai skiriasi nuo šimto tūkstančių gamybos, todėl įmonėms labai svarbu išlaikyti ilgalaikę aukštos kokybės įrangos veikimą.
Tuo pat metu skaitmeninė transformacija taip pat vaidina svarbų vaidmenį mažinant įmonių apyvartinį kapitalą atrankos, planavimo ir tikslaus prognozavimo bei centralizuoto optimizavimo metu. Gilinant skaitmeninę transformaciją, kai skaitmeninės technologijos bus sujungtos su įmonės „žmonėmis, mašinomis ir medžiagomis“ ar taikymo priemonėmis bei procesais, ją galima pritvirtinti sistemoje, kad būtų sukurta daugiau pakartotinio naudojimo vertės, kuri yra labai būdinga mechaninės inžinerijos ir didelio masto diskretiškos gamybos pramonėje.
Įžvalgos ir pasiūlymai: sukurkite skaitmeninį vidurinį stalą, kad atgaivintumėte duomenų turtą
Pramoninė gamyba yra tipiška kapitalo reikalaujanti pramonė, o jos skaitmeninę pertvarką gali lydėti didžiulės investicijos. Todėl supratimas apie investavimo situaciją ir IT technologijos tendencijas turi svarbią reikšmę įmonėms. Gong Huiwei teigė, kad geriausia įmonėms laikytis moduliacijos ir laipsniško vystymosi modelio, kad skaitmeninių technologijų diegimo proceso projektavimas ir įgyvendinimas galėtų gauti geresnį verslą ir išteklių koordinavimą.
Norėdami pagreitinti AI nusileidimą, svarbiausia yra aukštos kokybės duomenys ir talentai
Kodėl AI sulaukia tiek daug dėmesio? Pagrindinis AI įvedimo gamybos įmonių tikslas yra sumažinti išlaidas ir racionaliai naudoti išteklius, o tai taip pat labai atitinka išlaidų sumažinimo tikslą ir padidina efektyvumą. Laimei, daugeliu pažangiausių atvejų generatyvinė AI ir pramoninė „Metaugiverse“ pamažu nusileidžia pramonės srityje, o techninės skverbimosi greitis taip pat palaipsniui didėja, o tai sukuria įmanomą kelią plačiam AI technologijos taikymui.
Tiesa, kad AI nusileidimo ir pagreičio iteracijos metu įmonės vis tiek susidurs su daugybe sunkumų. Viena vertus, sparčiai plėtojant Kinijos gamybos pramonę, didelis operacijos sugeneruotų duomenų kiekis yra vienas vertingiausių AI plėtros turto, tačiau Gong Huiwei teigė, kad didžiuliai duomenys nėra 100% naudojami, o žemos kokybės duomenys dažnai lemia situacijas, tokias kaip didelių kalbų modelių „vertigo“, ypač generalinio AI. Kaip kertinis akmuo, „duomenų kokybė“ tiesiogiai lemia AI modelių tikslumą.
Be to, gamybos įmonės gali plėtoti ir suplanuoti generatyvinių AI ir AI atvejų planą įmonėms, susijusiomis su tyrimų ir plėtros proceso, gamybos planavimo ir planavimo, logistikos pirkimų, OEM ir kokybiško atsekamumo, po pardavimo ir operatyvinės kompetencijos planavimo lygiu, kuris gali vaidinti svarbų vaidmenį įgyvendinant intelektualią gamybos ir gamybos efektyvumą, verslo pajamas ir klientų patirtį. Tuo pat metu talentų ir išteklių trūkumas yra pagrindinė kliūtis įmonėms pritaikyti AI technologiją per trumpą ar ilgą laiką. Todėl daugumai gamybos įmonių reikia ne tik įvesti AI technologijų algoritmus ir kitus susijusius talentus iš išorės, bet ir nustatyti atitinkamą personalo „biblioteką“, kad būtų geriau patenkinti būsimos AI inovacijų ir integracijos taikymo iššūkius.