近年、人工知能は、科学的技術革命と産業変革の新しいラウンドの重要な原動力となっています。第4産業革命のペースが加速し続けるにつれて、企業が品質と効率を改善し、持続可能な開発のプロセスを加速するための需要は前例のないピークに達し、AIテクノロジーの出現は企業にとって重要な変形点を示しています。
デジタルトランスフォーメーションの過程で、製造会社は今日、どのような障害に直面していますか？ ITおよびAIテクノロジーに投資する際には、企業がどのような優先順位と優先順位を持っている必要がありますか？
運用効率の向上：製造におけるデジタル変革の最優先事項
現在、世界が「エピデミック後の時代」に入ると、製造業の新しい地図がゆっくりと形になっています。製造規模、品質、サプライチェーンのエコシステムレベルから、グローバルな製造業は「より強力で革新的で、よりハイエンドの方向にあります。国を見ると、中国の製造業の市場シェアと影響力は着実に上昇しており、「新しい品質生産性」の可能性を秘めた製造高地も形成されています。
さまざまな業界の質の高い開発に着実に進歩する過程で、デジタル変革は間違いなく最も重要なプログラムと傾向の1つです。製造業とサービス産業のコスト構造は完全に異なっているため、一般的に言えば、製造業と労働の総コストは70％-80％を占めることができるため、コストを削減して効率を高めることが非常に重要です。
要約すると、さまざまな業界の優れたデジタルインテリジェンス変換の例に焦点を当てたデジタルテクノロジーは、企業が従来のマニュアルメンテナンス後モードに別れを告げ、予防保守の大きな利点を享受するのに役立ちます。製造企業にとって、同じ製品を1,000個生産することのわずかな効果は、10万個の生産とは大きく異なるため、企業にとって長期的な高品質の操作を維持することは非常に重要です。
同時に、デジタル変換は、スクリーニング、計画、正確な予測、および集中的な最適化における企業の運転資金を減らす上で重要な役割を果たします。デジタルトランスフォーメーションの深化により、デジタルテクノロジーがエンタープライズ「人、機械、材料」またはアプリケーション施設およびプロセスと組み合わされると、システムで固化して、機械工学と大規模な個別の製造業で非常に典型的な再利用価値を生み出すことができます。
洞察と提案：データ資産を活性化するためのデジタル中央デスクを構築する
工業製造は典型的な資本集約型産業であり、そのデジタル変革には莫大な投資が伴うはずです。したがって、ITテクノロジーの投資状況と傾向を理解することは、企業にとって重要な参照の重要性です。 Gong Huiweiは、デジタルテクノロジーの展開プロセスの設計と実装がより良いビジネスとリソースの調整を得ることができるように、企業がモジュール化と漸進的開発のモデルに従うことが最適であると述べました。
AIの着陸を加速するために、高品質のデータと才能が重要です
なぜAIはそんなに注目を集めているのですか？製造業によるAIの導入の主な目的は、コストを削減し、合理的にリソースを使用することです。これは、コストを削減し、効率を高める目的と非常に一致しています。幸いなことに、多くの最先端のケースでは、生成的AIと産業のメタニバルが産業分野にゆっくりと着陸し、技術的な浸透率も徐々に増加しており、AIテクノロジーの幅広い適用のための実現可能な経路が生まれます。
AIの着陸と反復の加速の過程で、企業は依然として多くの困難に直面することは事実です。一方で、中国の製造業の急速な発展に伴い、運用によって生成される大量のデータはAIの開発にとって最も価値のある資産の1つですが、Gong Huiweiは、大規模なデータは100％使用できないと述べ、特に大規模な言語モデルの「Vertigo」などの状況につながることが多いと述べています。礎石として、「データ品質」はAIモデルの精度を直接決定します。
さらに、製造企業は、研究開発プロセス、生産、物流調達、OEMおよび品質のトレーサビリティ、アフターセールス、運用上の卓越性のレベルでの企業向けの生成AIおよびAIユースケースのロードマップを開発および計画できます。同時に、才能とリソースの不足は、企業が短期的または長期的にAIテクノロジーを適用する大きな障害です。したがって、製造企業の大部分は、AIテクノロジーアルゴリズムやその他の関連する才能を外部から導入する必要があるだけでなく、将来のAIイノベーションと統合アプリケーションの課題をよりよく満たすために、対応する人事「ライブラリ」を設定する必要もあります。