En los últimos años, la inteligencia artificial se ha convertido en una importante fuerza impulsora para una nueva ronda de revolución científica y tecnológica y transformación industrial. A medida que el ritmo de la cuarta revolución industrial continúa acelerando, la demanda de empresas para mejorar la calidad y la eficiencia y acelerar el proceso de desarrollo sostenible ha alcanzado un pico sin precedentes, y la aparición de la tecnología de IA está marcando un importante punto de inflexión para las empresas.
¿Qué obstáculos enfrentan hoy las empresas manufactureras en el proceso de transformación digital? ¿Qué prioridades y prioridades deben tener las empresas al invertir en tecnologías de TI y IA?
Mejora de la eficiencia operativa: máxima prioridad para la transformación digital en la fabricación
Ahora, a medida que el mundo ingresa a la "era posterior a la epidemia", un nuevo mapa de fabricación está tomando forma lentamente. No importa en la escala de fabricación, la calidad y el nivel del ecosistema de la cadena de suministro, la industria manufacturera global está en la dirección "más fuerte" y más innovadora y de alta gama. Al observar el país, la cuota de mercado y la influencia de la fabricación china están aumentando constantemente, y también se están formando tierras altas de fabricación con el potencial de "nueva productividad de calidad".
En el proceso de avanzar constantemente hacia el desarrollo de alta calidad en diversas industrias, la transformación digital es, sin duda, uno de los programas y tendencias más importantes. Debido a que la estructura de costos de la industria manufacturera y la industria de servicios es completamente diferente, en general, el costo total de las materias primas y la mano de obra en la industria manufacturera puede representar el 70%-80%, por lo que es muy importante reducir los costos y aumentar la eficiencia.
En resumen, centrándose en los excelentes ejemplos de transformación de inteligencia digital en diversas industrias, la tecnología digital puede ayudar a las empresas despedirse del modo tradicional de poste de mantenimiento y cosechar los enormes beneficios del mantenimiento preventivo. Para las empresas de fabricación, el efecto marginal de producir mil de productos es muy diferente al de producir cien mil, por lo que es de gran importancia para las empresas mantener una operación de equipos de alta calidad a largo plazo.
Al mismo tiempo, la transformación digital también juega un papel importante en la reducción del capital de trabajo de las empresas en la evaluación, planificación y pronóstico preciso, y optimización centralizada. Con la profundización de la transformación digital, una vez que la tecnología digital se combina con "personas, máquinas y materiales" empresariales o instalaciones y procesos de aplicación, se puede solidificar en el sistema para crear más valor de reutilización, lo cual es muy típico en ingeniería mecánica e industrias de fabricación discretas a gran escala.
Ideas y sugerencias: construya un escritorio central digital para revitalizar los activos de datos
La fabricación industrial es una industria típica intensiva en capital, y su transformación digital seguramente va acompañada de una gran inversión. Por lo tanto, comprender la situación de inversión y la tendencia de la tecnología de TI tienen un importante significado de referencia para las empresas. Gong Huiwei dijo que es mejor que las empresas sigan el modelo de modularización y desarrollo gradual, para que el diseño e implementación del proceso de implementación de tecnología digital pueda obtener una mejor coordinación de negocios y recursos.
Para acelerar el aterrizaje de la IA, los datos y los talentos de alta calidad son la clave
¿Por qué la IA recibe tanta atención? El objetivo principal de la introducción de IA por empresas de fabricación es reducir los costos y usar los recursos racionales, lo que también es muy consistente con el propósito de reducir los costos y aumentar la eficiencia. Afortunadamente, en muchos casos de vanguardia, la IA generativa y el metauniverso industrial están aterrizando lentamente en el campo industrial, y la tasa de penetración técnica también está aumentando gradualmente, lo que crea un camino factible para la amplia aplicación de la tecnología de IA.
Es cierto que en el proceso de aterrizaje de IA y aceleración de la iteración, las empresas aún enfrentarán muchas dificultades. Por un lado, con el rápido desarrollo de la industria manufacturera de China, la gran cantidad de datos generados por la operación es uno de los activos más valiosos para el desarrollo de la IA, sin embargo, Gong Huiwei dijo que los datos masivos no son 100% utilizables, y los datos de baja calidad a menudo conducen a situaciones como "vertigo" de modelos de idiomas grandes, especialmente para la IA generativa. Como la piedra angular, la "calidad de los datos" determina directamente la precisión de los modelos de IA.
Además, las empresas manufactureras pueden desarrollar y planificar la hoja de ruta de los casos de uso generativo de IA e IA para empresas a nivel de proceso de investigación y desarrollo, planificación y programación de producción, adquisición logística, trazabilidad de la OEM y de calidad, las poses de la venta y la excelencia operacional, lo que puede desempeñar un papel importante en la realización de la fabricación inteligente y la mejora de la eficiencia de producción de la producción y la experiencia del cliente. Al mismo tiempo, la escasez de talento y recursos es un obstáculo importante para que las empresas apliquen la tecnología de IA a corto o largo plazo. Por lo tanto, la mayoría de las empresas manufactureras no solo necesitan introducir algoritmos de tecnología de IA y otros talentos relacionados del exterior, sino que también necesitan establecer el personal correspondiente "biblioteca" para enfrentar mejor los desafíos de futuras aplicaciones de innovación e integración de IA.