Ces dernières années, l'intelligence artificielle est devenue une force motrice importante pour une nouvelle série de révolution scientifique et technologique et de transformation industrielle. Alors que le rythme de la quatrième révolution industrielle continue de s'accélérer, la demande d'entreprises pour améliorer la qualité et l'efficacité et accélérer le processus de développement durable a atteint un pic sans précédent, et l'émergence de la technologie d'IA marque un point d'inflexion important pour les entreprises.
Quels obstacles les entreprises manufacturières sont-elles confrontées aujourd'hui dans le processus de transformation numérique? Quelles priorités et priorités les entreprises doivent avoir lors de l'investissement dans les technologies informatiques et IA?
Amélioration de l'efficacité opérationnelle: priorité absolue pour la transformation numérique dans la fabrication
Maintenant, alors que le monde entre dans "l'ère post-épidémique", une nouvelle carte de la fabrication prend lentement forme. Peu importe l'échelle de fabrication, le niveau d'écosystème de la chaîne de qualité et de la chaîne d'approvisionnement, l'industrie manufacturière mondiale est dans la direction «plus forte» et plus innovante et plus haut de gamme. En regardant le pays, la part de marché et l'influence de la fabrication chinoise augmentent régulièrement, et la fabrication des hautes terres avec le potentiel de la «nouvelle productivité de la qualité» se forme également.
En train de progresser régulièrement vers un développement de haute qualité dans diverses industries, la transformation numérique est sans aucun doute l'un des programmes et tendances les plus importants. Étant donné que la structure des coûts de l'industrie manufacturière et de l'industrie des services est complètement différente, d'une manière générale, le coût total des matières premières et de la main-d'œuvre dans l'industrie manufacturière peut représenter 70% -80%, il est donc très important de réduire les coûts et d'augmenter l'efficacité.
En résumé, en se concentrant sur les excellents exemples de transformation de l'intelligence numérique dans diverses industries, la technologie numérique peut aider les entreprises à faire leurs adieux au mode traditionnel manuel post-maintenance et à profiter des énormes avantages de la maintenance préventive. Pour les entreprises de fabrication, l'effet marginal de la production de mille des mêmes produits est très différent de celui de la production de cent mille, il est donc d'une grande importance pour les entreprises de maintenir un fonctionnement à long terme de l'équipement.
Dans le même temps, la transformation numérique joue également un rôle important dans la réduction du fonds de roulement des entreprises dans le dépistage, la planification et les prévisions précises et l'optimisation centralisée. Avec l'approfondissement de la transformation numérique, une fois que la technologie numérique est combinée avec des «personnes, des machines et des matériaux» d'entreprise ou des installations et processus d'application, il peut être solidifié dans le système pour créer plus de valeur de réutilisation, ce qui est très typique en génie mécanique et des industries de fabrication discrètes à grande échelle.
Informations et suggestions: construire un bureau du milieu numérique pour revitaliser les actifs de données
La fabrication industrielle est une industrie typique à forte intensité de capital, et sa transformation numérique ne sera pas accompagnée d'un énorme investissement. Par conséquent, la compréhension de la situation d'investissement et de la tendance de la technologie informatique a une signification de référence importante pour les entreprises. Gong Huiwei a déclaré qu'il était préférable pour les entreprises de suivre le modèle de modularisation et de développement progressif, afin que la conception et la mise en œuvre du processus de déploiement de la technologie numérique puissent obtenir une meilleure coordination commerciale et des ressources.
Pour accélérer l'atterrissage de l'IA, les données et les talents de haute qualité sont la clé
Pourquoi l'IA reçoit-elle autant d'attention? L'objectif principal de l'introduction de l'IA par les entreprises manufacturières est de réduire les coûts et d'utiliser rationnellement les ressources, ce qui est également très cohérent avec l'objectif de réduire les coûts et d'augmenter l'efficacité. Heureusement, dans de nombreux cas de pointe, l'IA génératrice et la métau dans le métau industriel atterrissent lentement dans le domaine industriel, et le taux de pénétration technique augmente également progressivement, ce qui crée un chemin réalisable pour la large application de la technologie de l'IA.
Il est vrai que dans le processus de l'atterrissage et de l'itération de l'IA, les entreprises seront toujours confrontées à de nombreuses difficultés. D'une part, avec le développement rapide de l'industrie manufacturière chinoise, la grande quantité de données générées par l'opération est l'un des actifs les plus précieux pour le développement de l'IA, cependant, Gong Huiwei a déclaré que les données massives ne sont pas 100% utilisables, et les données de faible qualité conduisent souvent à des situations telles que "Vertigo" des modèles de grande envergure, en particulier pour Generative AI. En tant que pierre angulaire, la «qualité des données» détermine directement la précision des modèles d'IA.
En outre, les entreprises de fabrication peuvent développer et planifier la feuille de route des cas d'utilisation génératifs de l'IA et de l'IA pour les entreprises au niveau de la recherche et du développement, de la planification et de la planification de la production, de l'approvisionnement en logistique, de l'OEM et de la traficabilité de la qualité, de l'amélioration des ventes et de l'excellence opérationnelle, qui peuvent jouer un rôle important dans la réalisation de la fabrication intelligente et de l'amélioration de l'efficacité de la production, de l'excellence commerciale et de l'expérience client. Dans le même temps, la pénurie de talents et de ressources est un obstacle majeur pour les entreprises d'appliquer la technologie d'IA à court ou à long terme. Par conséquent, la majorité des entreprises manufacturières doivent non seulement introduire des algorithmes technologiques d'IA et d'autres talents connexes de l'extérieur, mais également de mettre en place une «bibliothèque» du personnel correspondante afin de mieux relever les défis de future application d'innovation et d'intégration d'IA.