In den letzten Jahren ist künstliche Intelligenz zu einer wichtigen treibenden Kraft für eine neue Runde wissenschaftlicher und technologischer Revolution und industrieller Transformation geworden. Da sich das Tempo der vierten industriellen Revolution weiter beschleunigt, hat die Nachfrage nach Unternehmen zur Verbesserung der Qualität und Effizienz und zur Beschleunigung des Prozesses der nachhaltigen Entwicklung einen beispiellosen Höhepunkt erreicht, und die Entstehung der AI -Technologie markiert einen wichtigen Beugungspunkt für Unternehmen.
Mit welchen Hindernissen konfrontiert sich die Produktionsunternehmen heute im Prozess der digitalen Transformation? Welche Prioritäten und Prioritäten müssen Unternehmen bei der Investition in IT- und KI -Technologien haben?
Verbesserung der betrieblichen Effizienz: oberste Priorität für die digitale Transformation in der Herstellung
Jetzt, als die Welt in die "postepidemische Ära" eintritt, nimmt eine neue Karte der Herstellung langsam Gestalt an. Unabhängig von der Fertigungsskala, der Qualitäts- und Supply-Chain-Ökosystemebene befindet sich die globale Fertigungsindustrie in der "starken stärkeren" und innovativeren, hochwertigeren Richtung. Insgesamt steigt der Marktanteil und der Einfluss der chinesischen Fertigung stetig an, und die Herstellung von Hochlanden mit dem Potenzial der "neuen Qualitätsproduktivität" wird ebenfalls gebildet.
Im Prozess der stetig weiteren Entwicklung in verschiedenen Branchen ist die digitale Transformation zweifellos eines der wichtigsten Programme und Trends. Da die Kostenstruktur der Fertigungsbranche und der Dienstleistungsbranche völlig unterschiedlich ist, können die Gesamtkosten für Rohstoffe und Arbeitskräfte in der Fertigungsindustrie 70%-80%ausmachen. Daher ist es sehr wichtig, die Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die digitale Technologie sich auf die exzellenten Beispiele für digitale Intelligenz-Transformation in verschiedenen Branchen konzentriert, sondern dazu beitragen kann, sich von dem traditionellen Handbuch nach der Wartungsmodus zu verabschieden und die enormen Vorteile der vorbeugenden Wartung zu nutzen. Für die Produktionsunternehmen unterscheidet sich der marginale Effekt, eintausend derselben Produkte zu produzieren, stark von der der Herstellung von einhunderttausend. Daher ist es für Unternehmen von großer Bedeutung, den langfristigen hochwertigen Betrieb von Geräten aufrechtzuerhalten.
Gleichzeitig spielt die digitale Transformation auch eine wichtige Rolle bei der Reduzierung des Betriebskapitals von Unternehmen bei Screening, Planung und genauen Prognose und zentraler Optimierung. Mit der Vertiefung der digitalen Transformation kann die digitale Technologie mit Unternehmen "Personen, Maschinen und Materialien" oder Anwendungseinrichtungen und -prozesse kombiniert werden, sondern im System festgenommen werden, um mehr Wiederverwendungswert zu schaffen, was für Maschinenbau- und großräumige diskrete Fertigungsindustrien sehr typisch ist.
Erkenntnisse und Vorschläge: Erstellen Sie einen digitalen Mittelschalter, um Datenvermögen wiederzubeleben
Die industrielle Fertigung ist eine typische kapitalintensive Branche, und ihre digitale Transformation wird mit enormen Investitionen begleitet. Daher hat das Verständnis der Investitionssituation und des Trends der IT -Technologie eine wichtige Referenz Bedeutung für Unternehmen. Gong Huiwei sagte, dass es für Unternehmen am besten sei, das Modell der Modularisierung und schrittweise Entwicklung zu befolgen, damit das Design und die Implementierung des Bereitstellungsprozesses für digitale Technologien eine bessere Geschäfts- und Ressourcenkoordination erhalten können.
Um die Landung von KI zu beschleunigen, sind hochwertige Daten und Talente der Schlüssel
Warum bekommt KI so viel Aufmerksamkeit? Der Hauptzweck der Einführung von KI durch Herstellung von Unternehmen besteht darin, die Kosten zu senken und rational zu nutzen, was auch in hohem Maße mit dem Zweck der Reduzierung der Kosten und der Steigerung der Effizienz entspricht. Glücklicherweise landen in vielen innovativen Fällen generative KI und Industrie-Metauniverse langsam im industriellen Bereich, und die technische Penetrationsrate nimmt auch allmählich zu, was einen praktikablen Weg für die breite Anwendung der AI-Technologie schafft.
Es ist wahr, dass Unternehmen im Prozess der KI -Landungs- und Beschleunigung der Iteration immer noch mit vielen Schwierigkeiten konfrontiert sind. Einerseits ist die große Datenmenge, die durch die rasche Entwicklung der Chinas verarbeitenden Produktionsindustrie, eines der wertvollsten Vermögenswerte für die Entwicklung von KI ist. Gong Huiwei sagte jedoch, dass die massiven Daten nicht zu 100% nutzbar sind und Daten mit geringer Qualität häufig zu Situationen wie "Vertigo" von Großsprachmodellen, insbesondere für generative AIs, wie "Vertigo" von großer Sprache, insbesondere für generative AIs. Als Eckpfeiler bestimmt "Datenqualität" direkt die Genauigkeit von KI -Modellen.
Darüber hinaus können Produktionsunternehmen die Roadmap von generativen KI- und KI-Anwendungsfällen für Unternehmen auf der Ebene des Forschungs- und Entwicklungsprozesses, der Planung und Planung von Produktion, Logistikbeschaffung, OEM und Qualität zurückzufedern, After-Sales und operative Exzellenz und Kundenerfahrung und Kundenerlebnis spielen können. Gleichzeitig ist der Mangel an Talent und Ressourcen ein wichtiges Hindernis für Unternehmen, um KI -Technologie kurz oder langfristig anzuwenden. Daher muss die Mehrheit der Fertigungsunternehmen nicht nur AI -Technologiealgorithmen und andere verwandte Talente von außen einführen, sondern auch die entsprechende Personalbibliothek einrichten, um die Herausforderungen der künftigen KI -Innovation und Integrationsanwendung besser zu bewältigen.