制造業(yè)是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。據(jù)世界銀行數(shù)據(jù),2022年全球制造業(yè)總產(chǎn)值約為16.19萬(wàn)億美元,制造業(yè)增加值約占全球GDP的16.05%。制造業(yè)作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的基石,反映了一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的工業(yè)化水平,也是衡量其綜合國(guó)力和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的重要指標(biāo)。中國(guó)制造業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的主體,承載著國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重任,中國(guó)制造業(yè)的崛起已經(jīng)成為全球經(jīng)濟(jì)的亮點(diǎn)。世界銀行數(shù)據(jù)及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)表明,2023年我國(guó)制造業(yè)GDP高達(dá)4.61萬(wàn)億美元,占總GDP的26.18%,約占據(jù)全球制造業(yè)份額的28.5%。
當(dāng)前,我國(guó)制造業(yè)面臨勞動(dòng)力短缺、生產(chǎn)技術(shù)落后、可持續(xù)發(fā)展壓力等多重挑戰(zhàn)。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示,我國(guó)制造業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模顯著減少,2015—2020年,制造企業(yè)的平均用工人數(shù)由8711萬(wàn)人下滑至6550萬(wàn)人,制造業(yè)面臨著技術(shù)工人短缺的問(wèn)題。在生產(chǎn)技術(shù)方面,我國(guó)許多傳統(tǒng)制造企業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)落后,難以適應(yīng)現(xiàn)代制造業(yè)高效、靈活和智能化的要求。此外,制造業(yè)作為高耗能和高污染行業(yè),面臨著越來(lái)越嚴(yán)格的環(huán)保法規(guī)和社會(huì)責(zé)任壓力。
在制造業(yè)面臨諸多挑戰(zhàn)的背景下,人工智能(AI)賦能制造業(yè)能夠降本提效,提高制造業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量,加速產(chǎn)品創(chuàng)新,促進(jìn)綠色生產(chǎn),提升我國(guó)制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。當(dāng)前,AI在制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用已貫穿設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)。據(jù)中國(guó)信通院統(tǒng)計(jì),制造業(yè)智能應(yīng)用類(lèi)型及占比如圖1所示。
圖 1 制造業(yè)智能應(yīng)用類(lèi)型及占比
具體地說(shuō),AI識(shí)別類(lèi)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于質(zhì)量管理、安全生產(chǎn)等環(huán)節(jié)中,此類(lèi)技術(shù)能力在2022年工業(yè)應(yīng)用案例中的占比高達(dá)47.5%。例如,西門(mén)子利用自監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)能夠有效緩解質(zhì)檢中的小樣本和實(shí)時(shí)性問(wèn)題。此外,數(shù)據(jù)建模優(yōu)化類(lèi)技術(shù)依托機(jī)理分析進(jìn)行參數(shù)確定和AI模型選擇,顯著提升了建模的精度和可解釋性,其應(yīng)用占比也達(dá)到2022年工業(yè)應(yīng)用案例的42.9%。某風(fēng)電廠將齒輪箱運(yùn)行機(jī)理和故障數(shù)據(jù)聯(lián)合建模,不僅大幅提升了故障診斷的精度,還賦予了故障結(jié)果清晰的物理意義。再者,知識(shí)推理決策類(lèi)技術(shù)通過(guò)定量復(fù)雜決策和異構(gòu)數(shù)據(jù)知識(shí)自構(gòu)建等技術(shù)手段,有效應(yīng)對(duì)了制造業(yè)中知識(shí)傳承及實(shí)訓(xùn)難題,為構(gòu)建更加豐富且精確的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)、輔助復(fù)雜決策提供了有力支撐。如沃豐科技開(kāi)發(fā)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)對(duì)齊技術(shù),利用構(gòu)建工具自動(dòng)生成汽車(chē)裝配知識(shí)圖譜,顯著提升了機(jī)械設(shè)計(jì)效率與品質(zhì),成為該領(lǐng)域技術(shù)應(yīng)用的又一典范。
據(jù)埃森哲公司測(cè)算,到2035年,全球AI技術(shù)的應(yīng)用將使制造業(yè)總增長(zhǎng)值增長(zhǎng)近4萬(wàn)億美元,年度增長(zhǎng)率達(dá)到4.4%。2023年工信部發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示,經(jīng)過(guò)智能化改造,我國(guó)制造業(yè)研發(fā)周期縮短約20.7%、生產(chǎn)效率提升約34.8%、不良品率降低約27.4%、碳排放減少約21.2%。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用,制造業(yè)將迎來(lái)更大的變革和發(fā)展機(jī)遇。
1 AI賦能制造業(yè)的意義
1.1 AI促進(jìn)制造業(yè)提高生產(chǎn)效率
AI能夠替代大量人工,幫助制造業(yè)提效。AI技術(shù)的引入使得制造業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)高度自動(dòng)化,減少對(duì)人力的依賴(lài),從而提升效率。例如,在無(wú)人礦卡的應(yīng)用中,自動(dòng)駕駛技術(shù)替代了傳統(tǒng)的人工駕駛,無(wú)人礦卡能夠?qū)崿F(xiàn)24小時(shí)不間斷作業(yè),顯著提高了作業(yè)效率。此外,通過(guò)AI技術(shù)賦能質(zhì)量控制,能夠以遠(yuǎn)超人工質(zhì)檢的速度和分辨率,顯著提高生產(chǎn)效率。
其次,AI能夠通過(guò)優(yōu)化已有生產(chǎn)流程,幫助制造業(yè)提效;以及優(yōu)化制造業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)調(diào)度、運(yùn)營(yíng)管理等流程,大幅縮短原有流程的時(shí)長(zhǎng)。例如,AI技術(shù)可以幫助企業(yè)實(shí)時(shí)監(jiān)控和評(píng)估生產(chǎn)流程的效率,分析生產(chǎn)流程中的瓶頸,從而調(diào)整資源配置,優(yōu)化生產(chǎn)線布局,提高整體生產(chǎn)效率。同時(shí),AI技術(shù)能夠通過(guò)分析設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)設(shè)備故障的可能性,提前進(jìn)行優(yōu)化維護(hù),從而減少設(shè)備故障導(dǎo)致的停機(jī)時(shí)間,提高了生產(chǎn)線的整體效率。
1.2 AI促進(jìn)制造業(yè)提高產(chǎn)品質(zhì)量
AI技術(shù)通過(guò)優(yōu)化生產(chǎn)流程和智能控制能夠顯著提高制造業(yè)的產(chǎn)品的良品率。通過(guò)高分辨率攝像頭和圖像處理算法,AI技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控生產(chǎn)過(guò)程并進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè),AI系統(tǒng)可以在生產(chǎn)線上自動(dòng)識(shí)別缺陷產(chǎn)品,確保只有符合標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)品進(jìn)入下一環(huán)節(jié),顯著減少不良品的產(chǎn)生。
另外,AI技術(shù)能夠促進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新,滿(mǎn)足產(chǎn)品的個(gè)性化需求。通過(guò)分析大量市場(chǎng)數(shù)據(jù)、用戶(hù)反饋和產(chǎn)品性能數(shù)據(jù),AI技術(shù)能夠幫助企業(yè)識(shí)別潛在的市場(chǎng)需求和趨勢(shì)。企業(yè)可以根據(jù)客戶(hù)的具體需求進(jìn)行靈活生產(chǎn),而不是依賴(lài)傳統(tǒng)的大規(guī)模生產(chǎn)模式。這種方式不僅提高了客戶(hù)滿(mǎn)意度,還增強(qiáng)了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
1.3 AI助力制造業(yè)實(shí)現(xiàn)綠色生產(chǎn)
AI賦能制造業(yè)能夠通過(guò)降低原材料損耗等方式降低生產(chǎn)成本,減少碳排放,實(shí)現(xiàn)綠色生產(chǎn)。
首先,AI能夠通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析工廠內(nèi)各個(gè)環(huán)節(jié)的能耗數(shù)據(jù),識(shí)別出能源浪費(fèi)的環(huán)節(jié),并通過(guò)智能算法優(yōu)化能源使用。例如,AI可以在設(shè)備閑置時(shí)自動(dòng)降低其功耗,或者在能源價(jià)格較低時(shí)安排高能耗的生產(chǎn)任務(wù),從而減少能源消耗;通過(guò)對(duì)歷史能耗數(shù)據(jù)和生產(chǎn)計(jì)劃的分析,可以預(yù)測(cè)未來(lái)的能源需求,并優(yōu)化能源的采購(gòu)和使用,避免不必要的能源浪費(fèi)。
其次,AI通過(guò)精確的生產(chǎn)過(guò)程控制,可以減少原材料的浪費(fèi)。例如,在金屬切割或塑料成型過(guò)程中,AI可以通過(guò)優(yōu)化切割路徑或成型工藝,最大限度地利用原材料,減少?gòu)U料的產(chǎn)生;同時(shí)協(xié)助廢料管理和循環(huán)利用,幫助識(shí)別和分類(lèi)生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的廢料,并優(yōu)化廢料的處理和回收流程,從而提高資源的循環(huán)利用率。
最后,AI能夠?qū)崿F(xiàn)供應(yīng)鏈優(yōu)化,降低碳足跡。AI通過(guò)對(duì)供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)更高效的物流和庫(kù)存管理,減少不必要的運(yùn)輸和庫(kù)存積壓,從而降低碳足跡;還可以預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求,幫助企業(yè)更準(zhǔn)確地制訂生產(chǎn)計(jì)劃,避免過(guò)度生產(chǎn)和庫(kù)存浪費(fèi)。
2 制造業(yè)AI的關(guān)鍵技術(shù)
AI技術(shù)能夠從研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、運(yùn)營(yíng)管理到產(chǎn)品服務(wù)的制造業(yè)全流程中,全面推動(dòng)制造業(yè)升級(jí)。
在研發(fā)設(shè)計(jì)階段,通過(guò)智能原型設(shè)計(jì)和智能工藝設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品構(gòu)思快速落地,縮短研發(fā)周期;在生產(chǎn)制造階段,通過(guò)智能調(diào)度系統(tǒng)、質(zhì)量控制機(jī)制及預(yù)測(cè)性維護(hù)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率,并提升安全生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn);在運(yùn)營(yíng)管理中,通過(guò)智能化供應(yīng)鏈管理和智能運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析等工具實(shí)現(xiàn)成本降低和決策智能化;在產(chǎn)品服務(wù)環(huán)節(jié),通過(guò)用戶(hù)數(shù)據(jù)挖掘、智能營(yíng)銷(xiāo)及智能客服系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù),并提升售后效率。
2.1 研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)
AI賦能制造業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié),幫助優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)、縮短研發(fā)周期。
首先是智能原型設(shè)計(jì)?；诖竽Ｐ图夹g(shù)的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)工具(CAD)通過(guò)訓(xùn)練大量制造業(yè)CAD數(shù)據(jù),能夠通過(guò)與用戶(hù)的交互式對(duì)話,充分理解用戶(hù)的設(shè)計(jì)需求,自動(dòng)生成符合工程要求的設(shè)計(jì)草案。大模型技術(shù)的融入使得系統(tǒng)能夠智能調(diào)整參數(shù),確保設(shè)計(jì)方案嚴(yán)格遵守行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和性能要求。
其次是智能工藝設(shè)計(jì)。通過(guò)深度融合工業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)與AI算法,快速評(píng)估不同材料和工藝對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的影響,依托AI技術(shù)快速匹配最優(yōu)組合方案,降低試錯(cuò)成本,縮短產(chǎn)品研發(fā)周期。最后是智能仿真模擬。利用先進(jìn)的AI算法與高性能計(jì)算平臺(tái),構(gòu)建高度逼真的虛擬仿真環(huán)境,基于AI建立虛擬仿真環(huán)境,模擬產(chǎn)品在不同條件下的可靠性,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的全面評(píng)估與分析,減少產(chǎn)品試驗(yàn)的時(shí)間和成本。
2.2 生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)
AI賦能制造業(yè)生產(chǎn)制造環(huán)節(jié),幫助提高生產(chǎn)效率、提升產(chǎn)品質(zhì)量、提升安全生產(chǎn)水平。
首先是智能生產(chǎn)調(diào)度。通過(guò)集成AI技術(shù)與制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)及設(shè)備管理系統(tǒng)(EAM)等核心工業(yè)軟件,實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)和歷史記錄的深度學(xué)習(xí)和分析,針對(duì)市場(chǎng)需求變化和生產(chǎn)能力水平,開(kāi)展預(yù)測(cè),優(yōu)化排產(chǎn)方案,合理安排生產(chǎn)流程。通過(guò)實(shí)時(shí)分析設(shè)備狀態(tài)、物料流動(dòng)、能耗等情況,形成生產(chǎn)過(guò)程的高效協(xié)同機(jī)制,可實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程的自動(dòng)化、智能化管理決策。制造業(yè)與AI的融合還體現(xiàn)在智能化的硬件設(shè)備,如將工業(yè)機(jī)器人與新興的AI大模型技術(shù)融合,形成智能工業(yè)機(jī)器人。與傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人相比,智能工業(yè)機(jī)器人通常更加靈活、自主,能夠適應(yīng)更復(fù)雜的環(huán)境,同時(shí)具備一定的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、運(yùn)動(dòng)控制和人機(jī)交互的能力。在國(guó)內(nèi)大模型廠商中,創(chuàng)新奇智的ChatRobot生成式工業(yè)機(jī)器人,借助工業(yè)大模型能力,構(gòu)建了多模態(tài)、端到端的視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作模型(VLA),實(shí)現(xiàn)了自然語(yǔ)言驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人操作控制。
其次是質(zhì)量控制。深度融合大模型與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù),借助AI技術(shù)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中的多個(gè)連續(xù)環(huán)節(jié)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析,快速發(fā)現(xiàn)異常和缺陷,調(diào)整生產(chǎn)參數(shù),提高產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性。在工業(yè)質(zhì)檢場(chǎng)景中,大模型技術(shù)與工業(yè)視覺(jué)技術(shù)的結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、高精度的質(zhì)量檢測(cè)。例如,大模型能夠從大量已標(biāo)注的圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到各種類(lèi)型的缺陷特征,從而準(zhǔn)確檢測(cè)出新產(chǎn)品中的類(lèi)似問(wèn)題,還可以幫助工程師快速靈活搭建視覺(jué)檢測(cè)方案,確保檢測(cè)方案能在工廠盡快落地運(yùn)行。
此外是預(yù)測(cè)性維護(hù)?；?a href=http://www.90chu.com/index.php?m=content&c=index&a=infolist2021&typeid=1&siteid=1&type=keyword&serachType=2&key=%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE style='color:#57A306' target='_blank'>大數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)算法,在生產(chǎn)設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中,AI技術(shù)實(shí)時(shí)收集和分析機(jī)器的運(yùn)行數(shù)據(jù),并基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果預(yù)測(cè)潛在的故障和維護(hù)需求,自動(dòng)提醒相關(guān)人員并執(zhí)行維護(hù)計(jì)劃,從而減少意外停機(jī)時(shí)間和維修成本,提高生產(chǎn)效率。
最后是智能安全監(jiān)控,結(jié)合視頻分析技術(shù)與高精度傳感器網(wǎng)絡(luò),實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)環(huán)境,精確識(shí)別不合規(guī)的圖片或視頻畫(huà)面,及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在安全隱患。發(fā)現(xiàn)異常后報(bào)警或采取相應(yīng)措施干預(yù),確保生產(chǎn)制造過(guò)程安全和合規(guī),降低事故發(fā)生的概率和損失。
2.3 運(yùn)營(yíng)管理環(huán)節(jié)
AI賦能制造業(yè)運(yùn)營(yíng)管理環(huán)節(jié),幫助降低運(yùn)營(yíng)成本、提高智能化決策。
首先是智能化供應(yīng)鏈管理。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法與高級(jí)預(yù)測(cè)分析技術(shù),AI能夠綜合分析市場(chǎng)需求、企業(yè)的生產(chǎn)能力以及供應(yīng)鏈的動(dòng)態(tài)變化,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)和生產(chǎn)需求。通過(guò)預(yù)測(cè)能夠使企業(yè)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化庫(kù)存水平控制,減少過(guò)剩庫(kù)存和缺貨風(fēng)險(xiǎn),從而降低庫(kù)存成本并提高資金周轉(zhuǎn)效率。
其次是智能運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)洞察。AI能夠深入分析歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)并實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)流程信息,通過(guò)洞察和統(tǒng)管各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù),對(duì)生產(chǎn)活動(dòng)進(jìn)行規(guī)劃、組織、協(xié)調(diào)和控制。特別是大模型技術(shù),讓生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)按需洞察成為可能,不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)檢索方式,大模型可以讓用戶(hù)根據(jù)需要實(shí)時(shí)洞察生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù),從而降低數(shù)據(jù)洞察門(mén)檻和提升企業(yè)決策效率。
最后是知識(shí)管理。依托自然語(yǔ)言處理與知識(shí)圖譜技術(shù),大模型被用于提升企業(yè)內(nèi)部知識(shí)資源的整理和分類(lèi)效率,對(duì)文檔、手冊(cè)、案例研究等資料進(jìn)行高效歸檔和標(biāo)簽化,使員工能夠通過(guò)智能搜索迅速且精確地訪問(wèn)所需信息。這不僅提升了信息檢索效率,也使員工能夠更專(zhuān)注于核心工作。
2.4 產(chǎn)品服務(wù)環(huán)節(jié)
AI賦能制造業(yè)產(chǎn)品服務(wù)環(huán)節(jié),幫助提供定制化服務(wù)、提高售后效率。
首先是客戶(hù)數(shù)據(jù)分析。通過(guò)深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),能夠從海量的客戶(hù)交互數(shù)據(jù)中提取洞察,分析客戶(hù)行為模式和偏好,為企業(yè)提供精準(zhǔn)的市場(chǎng)細(xì)分和個(gè)性化服務(wù)策略。
其次是智能產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)。依托大數(shù)據(jù)分析,利用客戶(hù)歷史數(shù)據(jù)分析建立用戶(hù)畫(huà)像,為客戶(hù)提供個(gè)性化的產(chǎn)品推薦或定制服務(wù),增加客戶(hù)的轉(zhuǎn)化率和滿(mǎn)意度。
此外是產(chǎn)品售后服務(wù)。通過(guò)自然語(yǔ)言處理、數(shù)字人等技術(shù),AI能夠?qū)蛻?hù)的問(wèn)題進(jìn)行理解和回應(yīng),24小時(shí)不間斷地提供服務(wù),快速響應(yīng)并解決客戶(hù)的問(wèn)題,減少客戶(hù)等待時(shí)間。同時(shí),通過(guò)數(shù)字人技術(shù),AI可以根據(jù)客戶(hù)的個(gè)人數(shù)據(jù)和行為偏好,提供高度個(gè)性化的產(chǎn)品推薦和互動(dòng)體驗(yàn);通過(guò)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)和虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)技術(shù),模擬產(chǎn)品的實(shí)際使用場(chǎng)景,讓客戶(hù)在購(gòu)買(mǎi)前獲得更加真實(shí)的體驗(yàn)。
3 制造業(yè)AI的技術(shù)應(yīng)用情況
制造業(yè)的AI技術(shù)應(yīng)用日益深化,其中專(zhuān)用小模型和大模型技術(shù)正成為行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心驅(qū)動(dòng)力。小模型以其低資源消耗、快速響應(yīng)的特點(diǎn),在邊緣計(jì)算、實(shí)時(shí)檢測(cè)和設(shè)備監(jiān)控中表現(xiàn)出色,如在汽車(chē)零部件設(shè)計(jì)優(yōu)化、鋁合金鑄造過(guò)程控制、產(chǎn)品質(zhì)量自動(dòng)檢測(cè)及設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)等方面發(fā)揮了重要作用。大模型則依托其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力,在設(shè)計(jì)研發(fā)、生產(chǎn)調(diào)度、財(cái)務(wù)分析、客戶(hù)服務(wù)等多領(lǐng)域提供了深度支持,實(shí)現(xiàn)了從產(chǎn)品設(shè)計(jì)到售后服務(wù)的全流程智能化,顯著提升了制造業(yè)的效率與競(jìng)爭(zhēng)力。
3.1 AI專(zhuān)用小模型技術(shù)已廣泛滲透制造業(yè)
在制造業(yè)智能化的浪潮中,AI專(zhuān)用小模型正成為推動(dòng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要力量,尤其是在一些資源受限、實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)景,如邊緣計(jì)算、實(shí)時(shí)檢測(cè)、設(shè)備監(jiān)控等具體場(chǎng)景下,專(zhuān)用小模型表現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢(shì)。在設(shè)計(jì)研發(fā)階段,AI專(zhuān)用小模型能夠顯著優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)流程、材料選擇策略以及生產(chǎn)工藝規(guī)劃。例如,在汽車(chē)制造業(yè)中,AI專(zhuān)用小模型能夠執(zhí)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化任務(wù),通過(guò)深入分析設(shè)計(jì)方案的力學(xué)性能,助力打造出更輕、更強(qiáng)的零部件;在原型測(cè)試環(huán)節(jié),AI專(zhuān)用小模型還能借助虛擬仿真技術(shù),預(yù)測(cè)產(chǎn)品的熱力學(xué)表現(xiàn),從而大幅減少物理測(cè)試的需求,有效控制成本。這些應(yīng)用不僅加速了產(chǎn)品開(kāi)發(fā)進(jìn)程,還顯著提升了設(shè)計(jì)效率與質(zhì)量。
在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié),AI專(zhuān)用小模型可應(yīng)用于生產(chǎn)工藝的優(yōu)化,如根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)反饋,靈活調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)以提高生產(chǎn)效率并降低能耗。例如,在鋁合金鑄造過(guò)程中,AI專(zhuān)用小模型可以根據(jù)實(shí)時(shí)反饋的數(shù)據(jù),動(dòng)態(tài)調(diào)整爐內(nèi)溫度、鑄造速度和模具壓力等關(guān)鍵參數(shù);通過(guò)持續(xù)監(jiān)測(cè)鋁液的溫度、流動(dòng)性以及模具的冷卻狀態(tài),能夠識(shí)別出最佳的生產(chǎn)工藝條件,并實(shí)時(shí)調(diào)整參數(shù),避免溫度過(guò)高或過(guò)低導(dǎo)致的氣孔、裂紋等缺陷。同時(shí),在質(zhì)量控制方面,AI專(zhuān)用小模型能夠借助視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng),自動(dòng)識(shí)別生產(chǎn)線上的產(chǎn)品缺陷。與基于規(guī)則的傳統(tǒng)檢測(cè)方法相比,這些小模型能夠基于歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練出識(shí)別各種細(xì)微缺陷(如劃痕、裂紋、色差等)的能力。
在運(yùn)營(yíng)管理環(huán)節(jié),AI專(zhuān)用小模型能夠幫助設(shè)備進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù),通過(guò)對(duì)傳感器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與分析,能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)設(shè)備潛在的故障點(diǎn),從而提前進(jìn)行維護(hù)或更換零部件,有效避免設(shè)備突發(fā)停機(jī),減少停產(chǎn)時(shí)間與維修成本。例如,通用電氣利用小模型對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù),通過(guò)傳感器實(shí)時(shí)收集風(fēng)力發(fā)電機(jī)的震動(dòng)、溫度、壓力等關(guān)鍵數(shù)據(jù),AI專(zhuān)用小模型對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并預(yù)測(cè)可能的故障點(diǎn),從而及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題并安排維修,避免了設(shè)備停機(jī)并降低了維修成本。
總而言之,制造業(yè)AI應(yīng)用的深化發(fā)展,正引領(lǐng)著制造業(yè)智能從簡(jiǎn)單識(shí)別類(lèi)任務(wù)向建模優(yōu)化、知識(shí)推理決策、組合應(yīng)用等復(fù)雜應(yīng)用演進(jìn)。隨著技術(shù)的不斷成熟和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展,AI專(zhuān)用小模型將在提升工業(yè)自動(dòng)化水平、優(yōu)化生產(chǎn)流程、降低成本和提高效率等方面發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。
3.2 大模型技術(shù)已逐漸滲透制造業(yè)
在制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的浪潮中,大模型技術(shù)正逐制造業(yè)相關(guān)性漸成為研究和應(yīng)用的熱點(diǎn)。盡管目前大模型技術(shù)仍處于探索初期,但其展現(xiàn)出的巨大潛力卻不容忽視。如圖2所示,大模型技術(shù)在制造業(yè)的各環(huán)節(jié),包括設(shè)計(jì)研發(fā)、生產(chǎn)制造、運(yùn)營(yíng)管理以及產(chǎn)品服務(wù)中,均展現(xiàn)出廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景,這些應(yīng)用將極大地幫助制造業(yè)提升效率、降低落地門(mén)檻。
圖 2 大模型制造業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景圖
在設(shè)計(jì)研發(fā)階段,大模型可以根據(jù)客戶(hù)需求自動(dòng)設(shè)計(jì)制造原型,提高產(chǎn)品開(kāi)發(fā)效率。通過(guò)大量的制造業(yè)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù),大模型可自動(dòng)生成一系列詳細(xì)的設(shè)計(jì)效果圖和三維模型,涵蓋產(chǎn)品外觀、用戶(hù)界面、交互體驗(yàn)等多個(gè)方面。此外,大模型還能進(jìn)行材料結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè),幫助選取更加適宜生產(chǎn)的原材料。同時(shí),大模型可以自動(dòng)生成制造業(yè)代碼,特別適用于重復(fù)性高、邏輯簡(jiǎn)單的任務(wù),大大提高了編程效率。使用者可以通過(guò)自然語(yǔ)言交互,更簡(jiǎn)單快捷地實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的代碼能力,減少了對(duì)專(zhuān)業(yè)編程技能的依賴(lài),降低制造業(yè)落地AI技術(shù)的門(mén)檻。
在生產(chǎn)制造階段,大模型可以?xún)?yōu)化生產(chǎn)調(diào)度、提高生產(chǎn)效率。大模型能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控和優(yōu)化生產(chǎn)過(guò)程,通過(guò)分析歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)和當(dāng)前生產(chǎn)狀況,大模型可以自動(dòng)生成最優(yōu)的生產(chǎn)計(jì)劃和調(diào)度方案。同時(shí),大模型還能協(xié)助進(jìn)行設(shè)備診斷及裝備維修問(wèn)答。
在運(yùn)營(yíng)管理階段,大模型可以通過(guò)將生產(chǎn)、銷(xiāo)售、庫(kù)存等各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)整合與分析,提供更為精準(zhǔn)的預(yù)算預(yù)測(cè)和財(cái)務(wù)分析,實(shí)現(xiàn)預(yù)算的智能分析。同時(shí),通過(guò)大模型技術(shù)實(shí)現(xiàn)高效的文檔管理、智能檢索并構(gòu)建制造業(yè)知識(shí)庫(kù),正在幫助企業(yè)提高知識(shí)共享和傳承效率,提高企業(yè)創(chuàng)新能力和競(jìng)爭(zhēng)力。
在產(chǎn)品服務(wù)階段,大模型技術(shù)正在通過(guò)對(duì)用戶(hù)需求和市場(chǎng)趨勢(shì)的分析,生成個(gè)性化的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和優(yōu)化方案,滿(mǎn)足不同客戶(hù)的定制需求,提升客戶(hù)滿(mǎn)意度和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。同時(shí),大模型可以理解和處理客戶(hù)的查詢(xún)和投訴,提供快速、準(zhǔn)確地響應(yīng),提升客戶(hù)服務(wù)效率。未來(lái),大模型技術(shù)有望深刻變革現(xiàn)有工業(yè)數(shù)字產(chǎn)品的賦能方式,AI賦能制造業(yè)裝備智能化、AI賦能制造業(yè)軟件開(kāi)發(fā),都將為制造業(yè)帶來(lái)革命性的進(jìn)步。隨著技術(shù)的不斷成熟和應(yīng)用的深入,制造業(yè)大模型技術(shù)將成為推動(dòng)行業(yè)創(chuàng)新和升級(jí)的關(guān)鍵力量。
4 制造業(yè)AI的應(yīng)用挑戰(zhàn)
4.1 研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)獲取及整合困難
制造業(yè)設(shè)計(jì)研發(fā)環(huán)節(jié)在數(shù)據(jù)獲取和整合方面面臨一些突出問(wèn)題。
首先,制造業(yè)設(shè)計(jì)研發(fā)環(huán)節(jié)需要大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練和驗(yàn)證,但數(shù)據(jù)獲取難度大;制造業(yè)中不同設(shè)備和系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)分散在各個(gè)環(huán)節(jié),數(shù)據(jù)的收集和整合存在很大挑戰(zhàn);許多老舊設(shè)備缺乏數(shù)據(jù)采集功能,需要額外的投資進(jìn)行改造。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果顯示,大部分用戶(hù)從外部獲取數(shù)據(jù)困難,少量用戶(hù)能夠順利找到明確渠道。
其次,制造業(yè)設(shè)計(jì)研發(fā)環(huán)節(jié)存在數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、數(shù)據(jù)整合困難等問(wèn)題。目前制造業(yè)AI公開(kāi)數(shù)據(jù)集聚焦鋼板、紡織表面缺陷圖像領(lǐng)域,由于相關(guān)場(chǎng)景數(shù)據(jù)難獲得、數(shù)據(jù)保護(hù)不健全等原因,阻礙了數(shù)據(jù)集的統(tǒng)一構(gòu)建。此外,由于制造業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)源多、格式復(fù)雜,且存在標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議不兼容等問(wèn)題,會(huì)導(dǎo)致“數(shù)據(jù)孤島”,AI難以獲取到全面準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)進(jìn)行應(yīng)用。
此外,設(shè)計(jì)研發(fā)環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的多樣性和不一致性也會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)準(zhǔn)化的難度較大;數(shù)據(jù)噪音、缺失值和數(shù)據(jù)格式的差異都會(huì)影響AI模型的訓(xùn)練效果。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果表明,受訪者表示數(shù)據(jù)質(zhì)量普遍不佳,存在數(shù)據(jù)質(zhì)量差、延遲、稀疏或不符描述等情況。
4.2 生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)場(chǎng)景復(fù)雜安全風(fēng)險(xiǎn)高
在制造業(yè)生產(chǎn)制造環(huán)節(jié),存在場(chǎng)景復(fù)雜、安全風(fēng)險(xiǎn)等諸多挑戰(zhàn)。
首先,復(fù)雜的生產(chǎn)制造流程和多樣化的生產(chǎn)環(huán)境要求AI系統(tǒng)具備高度的定制化和實(shí)時(shí)性。制造業(yè)的生產(chǎn)環(huán)境復(fù)雜多變,AI技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中需要面對(duì)多種工況和不確定性。例如,工業(yè)機(jī)器人在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的路徑規(guī)劃和任務(wù)執(zhí)行,涉及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜決策。此外,動(dòng)態(tài)生產(chǎn)環(huán)境中突發(fā)事件的應(yīng)對(duì)能力也是一大考驗(yàn),如設(shè)備故障、物料短缺等,AI系統(tǒng)需要迅速作出反應(yīng),調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃,保證生產(chǎn)的連續(xù)性和效率。
其次,在生產(chǎn)流程中,AI的應(yīng)用會(huì)帶來(lái)技術(shù)安全風(fēng)險(xiǎn)。智能制造系統(tǒng)依賴(lài)于各種智能設(shè)備和傳感器,這些設(shè)備可能因設(shè)計(jì)缺陷、軟件漏洞或操作錯(cuò)誤而導(dǎo)致安全事故。例如,伺服驅(qū)動(dòng)器、智能傳感器和控制系統(tǒng)中可能存在后門(mén)或安全漏洞,攻擊者可以利用這些弱點(diǎn)進(jìn)行惡意攻擊,從而影響生產(chǎn)安全和效率。此外,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在制造業(yè)的廣泛應(yīng)用,智能制造系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)連接性大幅提升。這種連接性雖然帶來(lái)了便利,但也使得系統(tǒng)易受到網(wǎng)絡(luò)攻擊。黑客可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)入侵工業(yè)控制系統(tǒng),導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露或生產(chǎn)中斷,給企業(yè)帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)損失。
此外,生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)中AI技術(shù)的應(yīng)用會(huì)帶來(lái)數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)。生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)涉及大量敏感數(shù)據(jù),如設(shè)計(jì)圖紙、生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈信息和客戶(hù)數(shù)據(jù)等。在應(yīng)用AI技術(shù)的過(guò)程中,由于涉及多方參與,任何環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)泄露都會(huì)危及整個(gè)供應(yīng)鏈,如管理不當(dāng)將會(huì)造成巨大損失。
4.3 運(yùn)營(yíng)管理環(huán)節(jié)組織制度滯后于技術(shù)變革
在制造業(yè)運(yùn)營(yíng)管理環(huán)節(jié),企業(yè)組織結(jié)構(gòu)和管理制度存在滯后,導(dǎo)致AI技術(shù)作用難以得到充分發(fā)揮。
首先,企業(yè)的職能部門(mén)之間協(xié)作不暢,難以形成合力。研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈管理和市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等之間的協(xié)作往往存在障礙。各部門(mén)可能有不同的目標(biāo)和訴求,導(dǎo)致技術(shù)應(yīng)用效果大打折扣。
其次,制造業(yè)企業(yè)的績(jī)效考核機(jī)制不適應(yīng)AI技術(shù),難以激發(fā)員工的創(chuàng)新動(dòng)力。許多制造業(yè)企業(yè)的績(jī)效考核機(jī)制仍停留在傳統(tǒng)的生產(chǎn)指標(biāo)和財(cái)務(wù)指標(biāo)上,難以評(píng)估AI技術(shù)帶來(lái)的無(wú)形價(jià)值,如提升效率、改善決策等,影響員工對(duì)新技術(shù)的積極性和創(chuàng)新動(dòng)力。
此外,制造業(yè)與AI復(fù)合型人才的缺乏也限制了AI技術(shù)的應(yīng)用。據(jù)德勤統(tǒng)計(jì),2022年中國(guó)智能制造行業(yè)數(shù)字人才缺口約430萬(wàn)人,而預(yù)計(jì)到2025年該缺口將達(dá)550萬(wàn)人。AI與制造業(yè)的融合需要同時(shí)具備制造業(yè)知識(shí)和AI技術(shù)能力的復(fù)合型人才。然而,目前高校的AI相關(guān)師資和課程體系尚不完善,難以快速適應(yīng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求。
4.4 產(chǎn)品服務(wù)環(huán)節(jié)需求變化快且差異大
在制造業(yè)產(chǎn)品服務(wù)環(huán)節(jié),AI技術(shù)的應(yīng)用面臨市場(chǎng)需求變化快、個(gè)性化需求差異大等挑戰(zhàn)。
首先,全球市場(chǎng)需求快速變化,而AI技術(shù)需要時(shí)間進(jìn)行模型訓(xùn)練和調(diào)整,很難及時(shí)滿(mǎn)足市場(chǎng)需求。例如,服裝品牌經(jīng)常需要根據(jù)季節(jié)變化、流行趨勢(shì)和社會(huì)事件等因素快速調(diào)整其產(chǎn)品線,在特殊節(jié)日或體育賽事期間推出限量版產(chǎn)品。為了做到這一點(diǎn),企業(yè)利用AI技術(shù)分析社交媒體上的趨勢(shì)和消費(fèi)者反饋,以便更快地作出決策。AI系統(tǒng)需要足夠靈活以捕捉并適配這些快速變化的趨勢(shì),靈活調(diào)整生產(chǎn)線和工藝能力,同時(shí)保持一定的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性,這對(duì)AI技術(shù)的數(shù)據(jù)整合能力及實(shí)時(shí)響應(yīng)能力提出了挑戰(zhàn)。
其次,需要快速對(duì)應(yīng)差異較大的個(gè)性化產(chǎn)品需求。隨著消費(fèi)者越來(lái)越傾向于尋求定制化和個(gè)性化的解決方案,企業(yè)需要能夠提供高度個(gè)性化的服務(wù),同時(shí)保持高效的生產(chǎn)和交付流程。這就需要利用AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線的柔性化和智能化,支持小批量、多品種的定制化生產(chǎn)。在這個(gè)過(guò)程中,如何處理海量的數(shù)據(jù)并確保隱私安全,同時(shí)提供精準(zhǔn)的產(chǎn)品服務(wù),帶來(lái)了一定挑戰(zhàn)。
5 制造業(yè)AI的發(fā)展趨勢(shì)
5.1 研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)通過(guò)自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)
在制造業(yè)設(shè)計(jì)研發(fā)環(huán)節(jié)中,將向自動(dòng)化、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的方向發(fā)展。首先,AI在制造業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)中將在很多環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,優(yōu)化設(shè)計(jì)流程,縮短產(chǎn)品上市時(shí)間。在電子設(shè)計(jì)領(lǐng)域,電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化(EDA)工具將完成復(fù)雜電路的功能設(shè)計(jì)和驗(yàn)證,通過(guò)自動(dòng)化布局和布線,優(yōu)化設(shè)計(jì)的整體性能,從而進(jìn)一步提高設(shè)計(jì)效率和準(zhǔn)確性。通過(guò)智能化的優(yōu)化算法和自動(dòng)迭代功能,產(chǎn)品研發(fā)周期得以縮短,進(jìn)一步加快了產(chǎn)品上市時(shí)間。
其次,AI技術(shù)將為制造業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)注入創(chuàng)新動(dòng)力。在生成式設(shè)計(jì)等前沿技術(shù)應(yīng)用中,AI將探索出人類(lèi)設(shè)計(jì)師未曾想到的設(shè)計(jì)方案。通過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)分析與智能算法,AI技術(shù)可以生成多樣化的設(shè)計(jì)選項(xiàng),打破傳統(tǒng)設(shè)計(jì)思路的局限,激發(fā)更多的創(chuàng)意靈感。這不僅會(huì)推動(dòng)制造業(yè)產(chǎn)品的智能化發(fā)展,還將為企業(yè)提供了更多差異化和個(gè)性化的產(chǎn)品設(shè)計(jì)方向,助力企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中脫穎而出,創(chuàng)造出新的商業(yè)機(jī)會(huì)與價(jià)值。
5.2 生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)通過(guò)人機(jī)協(xié)同實(shí)現(xiàn)高效化
在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)中,制造業(yè)將通過(guò)智能機(jī)器人與人協(xié)作完成生產(chǎn)任務(wù)提升生產(chǎn)效率和安全性。一方面,人機(jī)協(xié)作輔助生產(chǎn),提升效率。智能機(jī)器人可以輔助人類(lèi)執(zhí)行重復(fù)性和高精度的任務(wù),比如組裝、焊接、噴涂或包裝,其準(zhǔn)確性遠(yuǎn)高于人類(lèi),從而減少?gòu)U品率和返工。另一方面,人機(jī)協(xié)同能夠提升生產(chǎn)安全性。機(jī)器人可以承擔(dān)對(duì)人體有害或危險(xiǎn)的任務(wù),如處理有毒物質(zhì)、高溫環(huán)境下的作業(yè),從而保護(hù)工人免受傷害。同時(shí),現(xiàn)代協(xié)作機(jī)器人配備有先進(jìn)的傳感器和軟件,能夠檢測(cè)到周?chē)娜祟?lèi)活動(dòng)并作出反應(yīng),如減速或停止,以避免碰撞?？傮w來(lái)說(shuō),人機(jī)協(xié)作模式將在制造業(yè)中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用,推動(dòng)整個(gè)行業(yè)向更加智能化、高效化、人性化的方向邁進(jìn)。
5.3 運(yùn)營(yíng)管理環(huán)節(jié)通過(guò)大小模型協(xié)同實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化
大模型和小模型的協(xié)同將在未來(lái)制造業(yè)中扮演關(guān)鍵角色,在制造業(yè)運(yùn)營(yíng)管理環(huán)節(jié)推動(dòng)自動(dòng)化水平的顯著提升。大模型以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力,為生產(chǎn)決策提供智能支持;小模型則以其靈活性和針對(duì)性,優(yōu)化具體生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)。這種協(xié)同不僅實(shí)現(xiàn)了從宏觀到微觀的全面自動(dòng)化決策,還大幅提高了制造效率和資源利用率。在設(shè)備維護(hù)方面,大小模型的協(xié)同將實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)性維護(hù)。大模型通過(guò)分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)潛在故障,小模型則在邊緣設(shè)備上實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),共同提高設(shè)備利用率,減少意外停機(jī)。在供應(yīng)鏈管理方面,也將因大小模型的協(xié)同而得到優(yōu)化。大模型分析全球供應(yīng)鏈數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)會(huì),小模型則在具體環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化,提高供應(yīng)鏈的自動(dòng)化水平和響應(yīng)能力。盡管大模型在制造業(yè)中的應(yīng)用潛力巨大,但小模型因其深厚的工業(yè)應(yīng)用基礎(chǔ)和成本效益比、穩(wěn)定性、可靠性等優(yōu)勢(shì),將與大模型長(zhǎng)期并存。這種協(xié)同模式將持續(xù)推動(dòng)制造業(yè)向更高效、智能和靈活的方向發(fā)展。
5.4 產(chǎn)品服務(wù)環(huán)節(jié)通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化
在制造業(yè)產(chǎn)品服務(wù)環(huán)節(jié)中,數(shù)據(jù)將扮演很重要的角色,驅(qū)動(dòng)個(gè)性化創(chuàng)新的同時(shí)增加市場(chǎng)價(jià)值。首先,數(shù)據(jù)可以驅(qū)動(dòng)AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品服務(wù)的個(gè)性化和定制化。通過(guò)分析用戶(hù)行為數(shù)據(jù)、偏好數(shù)據(jù)等,AI技術(shù)能夠?yàn)槊總€(gè)客戶(hù)生成個(gè)性化的產(chǎn)品服務(wù)方案。這種基于數(shù)據(jù)的定制化設(shè)計(jì)不僅能夠滿(mǎn)足個(gè)性化需求,還可以通過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化定制化生產(chǎn)的效率和成本。其次,AI技術(shù)能夠使產(chǎn)品服務(wù)環(huán)節(jié)更加精準(zhǔn)高效地推進(jìn)。在產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)環(huán)節(jié),AI技術(shù)通過(guò)數(shù)據(jù)分析和用戶(hù)行為預(yù)測(cè),能夠幫助制造企業(yè)更精準(zhǔn)地進(jìn)行市場(chǎng)定位和客戶(hù)細(xì)分,分析消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)歷史和偏好,制定個(gè)性化的營(yíng)銷(xiāo)策略,提高客戶(hù)轉(zhuǎn)化率和滿(mǎn)意度。在產(chǎn)品售后環(huán)節(jié),AI技術(shù)可以通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù),提供不間斷的客戶(hù)服務(wù)支持,快速響應(yīng)客戶(hù)的咨詢(xún)和問(wèn)題。這種智能化的售后服務(wù)不僅提高了客戶(hù)體驗(yàn),還減輕了人工客服的負(fù)擔(dān)。
6 結(jié)束語(yǔ)
在制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型日益深化的當(dāng)下,AI技術(shù)正在深入滲透制造業(yè)全流程應(yīng)用中,通過(guò)賦能研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、運(yùn)營(yíng)管理和產(chǎn)品服務(wù)等環(huán)節(jié),幫助制造業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效、提質(zhì)創(chuàng)新。目前,AI專(zhuān)用小模型技術(shù)已廣泛滲透制造業(yè),大模型技術(shù)也逐漸探索應(yīng)用在整體流程中。在此過(guò)程中,不僅要致力于拓寬“AI+制造業(yè)”的應(yīng)用邊界,深化其在智能化設(shè)計(jì)、個(gè)性化定制、預(yù)測(cè)性維護(hù)、供應(yīng)鏈管理等前沿場(chǎng)景的探索與實(shí)踐,還需直面當(dāng)前發(fā)展的制約因素,從技術(shù)瓶頸突破、管理體系創(chuàng)新、政策法規(guī)完善等多個(gè)維度綜合施策,構(gòu)建有利于AI技術(shù)與制造業(yè)深度融合與高效應(yīng)用的生態(tài)環(huán)境。
當(dāng)前,制造業(yè)AI技術(shù)應(yīng)用仍處于發(fā)展期,需要聯(lián)合產(chǎn)業(yè)各方力量不斷突破前沿技術(shù)難關(guān)、協(xié)同應(yīng)用數(shù)據(jù)、算力等資源。同時(shí),需加強(qiáng)高校與產(chǎn)業(yè)間的合作,培養(yǎng)制造業(yè)AI復(fù)合技術(shù)人才,推動(dòng)制造業(yè)智能化高質(zhì)量發(fā)展。
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王愛(ài)民：關(guān)于智能制造發(fā)展的一些反思
