Son yıllarda yapay zeka, yeni bir bilimsel ve teknolojik devrim ve endüstriyel dönüşüm turu için önemli bir itici güç haline gelmiştir. Dördüncü Sanayi Devrimi'nin hızı hızlanmaya devam ettikçe, işletmelerin kalite ve verimliliği artırma ve sürdürülebilir kalkınma sürecini hızlandırma talebi benzeri görülmemiş bir zirveye ulaştı ve AI teknolojisinin ortaya çıkışı işletmeler için önemli bir bükülme noktasını işaret ediyor.
İmalat şirketlerinin bugün dijital dönüşüm sürecinde ne gibi engellerle karşılaşıyor? BT ve AI teknolojilerine yatırım yaparken şirketlerin ne gibi öncelikleri ve öncelikleri gerekir?
Operasyonel verimliliğin iyileştirilmesi: Üretimde dijital dönüşüm için en önemli önceliği
Şimdi, dünya "epidemik çağa" girerken, yeni bir üretim haritası yavaş yavaş şekilleniyor. Üretim ölçeği, kalite ve tedarik zinciri ekosistem seviyesinden bağımsız olarak, küresel imalat endüstrisi "daha güçlü" ve daha yenilikçi, daha üst düzey yöndedir. Ülkeye bakıldığında, Çin imalatının pazar payı ve etkisi sürekli artmaktadır ve yaylaların "yeni kalite üretkenliği" potansiyeli ile üretilmesi de oluşmaktadır.
Çeşitli endüstrilerde sürekli olarak yüksek kaliteli gelişimde ilerleme sürecinde, dijital dönüşüm şüphesiz en önemli programlardan ve eğilimlerden biridir. İmalat endüstrisinin ve hizmet endüstrisinin maliyet yapısı tamamen farklı olduğundan, genel olarak konuşursak, imalat endüstrisindeki hammadde ve işçiliğin toplam maliyeti%70 -80}}%70'i açıklayabilir, bu nedenle maliyetleri azaltmak ve verimliliği arttırmak çok önemlidir.
Özetle, çeşitli endüstrilerdeki mükemmel dijital zeka dönüşümü örneklerine odaklanan dijital teknoloji, işletmelerin geleneksel manuel bakım sonrası moduna veda etmesine ve önleyici bakımın büyük faydalarından yararlanmasına yardımcı olabilir. İmalat işletmeleri için, aynı üründen bin bir ürün üretmenin marjinal etkisi, yüz bin üretimden çok farklıdır, bu nedenle işletmelerin ekipmanların uzun süreli yüksek kaliteli operasyonunu sürdürmesi büyük önem taşımaktadır.
Aynı zamanda, dijital dönüşüm, tarama, planlama ve doğru tahmin ve merkezi optimizasyonda işletmelerin işletme sermayesinin azaltılmasında önemli bir rol oynamaktadır. Dijital dönüşümün derinleşmesiyle, dijital teknoloji kurumsal "insanlar, makineler ve malzemeler" veya uygulama tesisleri ve süreçleri ile birleştirildikten sonra, mekanik mühendislik ve büyük ölçekli ayrık imalat endüstrilerinde çok tipik olan daha fazla yeniden kullanım değeri oluşturmak için sistemde sağlamlaştırılabilir.
Analizler ve Öneriler: Veri varlıklarını canlandırmak için dijital bir orta masa oluşturun
Endüstriyel üretim tipik bir sermaye yoğun sektördür ve dijital dönüşümüne büyük yatırım eşlik etmesi gerekir. Bu nedenle, BT teknolojisinin yatırım durumunu ve eğilimini anlamak, işletmeler için önemli referans önemine sahiptir. Gong Huiwei, işletmelerin modülerleşme ve kademeli gelişim modelini takip etmesinin en iyisi olduğunu, böylece dijital teknoloji dağıtım sürecinin tasarımı ve uygulanması daha iyi iş ve kaynak koordinasyonu elde edebileceğini söyledi.
Yapay zekanın inişini hızlandırmak için, yüksek kaliteli veriler ve yetenekler anahtardır.
AI neden bu kadar dikkat çekiyor? Yapay zekanın işletmeleri üreterek tanıtımının temel amacı, maliyetleri azaltmak ve kaynakları azaltmak ve verimliliği artırmak amacıyla oldukça tutarlı olan kaynakları azaltmaktır. Neyse ki, birçok ileri vakada, üretken AI ve endüstriyel metauniverse endüstriyel alana yavaş yavaş iniyor ve teknik penetrasyon oranı da yavaş yavaş artıyor, bu da AI teknolojisinin geniş uygulaması için uygulanabilir bir yol oluşturuyor.
AI iniş ve hızlandırma yinelemesi sürecinde, işletmelerin hala birçok zorlukla karşılaşacağı doğrudur. Bir yandan, Çin'in imalat endüstrisinin hızlı gelişimi ile, operasyon tarafından üretilen büyük miktarda veri AI'nın geliştirilmesi için en değerli varlıklardan biridir, ancak Gong Huiwei, büyük verilerin% 100 kullanılabilir olmadığını ve düşük kaliteli verilerin genellikle büyük dil modellerinin, özellikle genel AI için "vertigo" gibi durumlara yol açtığını söyledi. Köşe taşı olarak, "veri kalitesi" doğrudan AI modellerinin doğruluğunu belirler.
Buna ek olarak, imalat işletmeleri, üretken AI ve AI'nın yol haritasını geliştirebilir ve planlayabilir, araştırma ve geliştirme süreci, üretim, lojistik tedariki, OEM ve kalite izlenebilirliği, satış sonrası ve operasyonel mükemmellik düzeyinde, üretim verimliliğini, iş gelirini ve geliştirmeyi gerçekleştirmede önemli bir rol oynayabilir. Aynı zamanda, yetenek ve kaynak kıtlığı, işletmelerin kısa veya uzun vadede AI teknolojisini uygulamaları için büyük bir engeldir. Bu nedenle, imalat işletmelerinin çoğunluğunun sadece AI teknoloji algoritmalarını ve diğer ilgili yetenekleri dışarıdan tanıtmakla kalmaz, aynı zamanda gelecekteki AI inovasyon ve entegrasyon başvurusunun zorluklarını daha iyi karşılamak için ilgili personel "kütüphanesi" kurmalıdır.