Yn ystod y blynyddoedd diwethaf, mae deallusrwydd artiffisial wedi dod yn rym pwysig ar gyfer rownd newydd o chwyldro gwyddonol a thechnolegol a thrawsnewid diwydiannol. Wrth i gyflymder y pedwerydd chwyldro diwydiannol barhau i gyflymu, mae'r galw am fentrau i wella ansawdd ac effeithlonrwydd a chyflymu'r broses o ddatblygu cynaliadwy wedi cyrraedd uchafbwynt digynsail, ac mae ymddangosiad technoleg AI yn nodi pwynt mewnlif pwysig i fentrau.
Pa rwystrau y mae cwmnïau gweithgynhyrchu yn eu hwynebu heddiw yn y broses o drawsnewid digidol? Pa flaenoriaethau a blaenoriaethau y mae'n rhaid i gwmnïau eu cael wrth fuddsoddi ynddo ac AI Technologies?
Gwella Effeithlonrwydd Gweithredol: Prif flaenoriaeth ar gyfer trawsnewid digidol mewn gweithgynhyrchu
Nawr, wrth i'r byd fynd i mewn i'r "oes ôl-epidemig", mae map newydd o weithgynhyrchu yn araf yn cymryd siâp. Dim ots o'r raddfa weithgynhyrchu, ansawdd a lefel ecosystem y gadwyn gyflenwi, mae'r diwydiant gweithgynhyrchu byd-eang yn y "gryfach cryf" ac yn fwy arloesol, mwy o gyfeiriad pen uchel. O edrych ar y wlad, mae cyfran y farchnad a dylanwad gweithgynhyrchu Tsieineaidd yn cynyddu'n gyson, ac mae gweithgynhyrchu ucheldiroedd gyda'r potensial o "gynhyrchiant ansawdd newydd" hefyd yn cael eu ffurfio.
Yn y broses o symud ymlaen yn raddol i ddatblygiad o ansawdd uchel mewn amrywiol ddiwydiannau, heb os, mae trawsnewid digidol yn un o'r rhaglenni a'r tueddiadau pwysicaf. Oherwydd bod strwythur cost y diwydiant gweithgynhyrchu a'r diwydiant gwasanaeth yn hollol wahanol, yn gyffredinol, gall cyfanswm cost deunyddiau crai a llafur yn y diwydiant gweithgynhyrchu gyfrif am 70%-80%, felly mae'n bwysig iawn lleihau costau a chynyddu effeithlonrwydd.
I grynhoi, gan ganolbwyntio ar yr enghreifftiau trawsnewid deallusrwydd digidol rhagorol mewn amrywiol ddiwydiannau, gall technoleg ddigidol helpu mentrau i ffarwelio â'r modd ôl-gynnal a chadw traddodiadol a medi buddion enfawr cynnal a chadw ataliol. Ar gyfer mentrau gweithgynhyrchu, mae effaith ymylol cynhyrchu mil o'r un cynhyrchion yn wahanol iawn i effaith cynhyrchu can mil, felly mae'n arwyddocâd mawr i fentrau gynnal gweithrediad offer hirdymor o ansawdd uchel.
Ar yr un pryd, mae trawsnewid digidol hefyd yn chwarae rhan bwysig wrth leihau cyfalaf gweithio mentrau yn y sgrinio, cynllunio a rhagweld yn gywir, ac optimeiddio canolog. Gyda dyfnhau trawsnewid digidol, unwaith y bydd technoleg ddigidol yn cael ei chyfuno â menter "pobl, peiriannau a deunyddiau" neu gyfleusterau a phrosesau cymhwysiad, gellir ei gadarnhau yn y system i greu mwy o werth ailddefnyddio, sy'n nodweddiadol iawn mewn peirianneg fecanyddol a diwydiannau gweithgynhyrchu arwahanol ar raddfa fawr.
Mewnwelediadau ac awgrymiadau: Adeiladu desg ganol ddigidol i adfywio asedau data
Mae gweithgynhyrchu diwydiannol yn ddiwydiant nodweddiadol-ddwys nodweddiadol, ac mae ei drawsnewidiad digidol yn sicr o ddod gyda buddsoddiad enfawr. Felly, mae gan ddeall sefyllfa fuddsoddi a thuedd technoleg TG arwyddocâd cyfeirio pwysig i fentrau. Dywedodd Gong Huiwei ei bod yn well i fentrau ddilyn y model modiwleiddio a datblygu graddol, fel y gall dylunio a gweithredu proses defnyddio technoleg ddigidol gael gwell busnes ac adnoddau.
I gyflymu glaniad AI, data a thalentau o ansawdd uchel yw'r allwedd
Pam mae AI yn cael cymaint o sylw? Prif bwrpas cyflwyno AI gan fentrau gweithgynhyrchu yw lleihau costau a defnyddio adnoddau yn rhesymol, sydd hefyd yn gyson iawn â'r pwrpas o leihau costau a chynyddu effeithlonrwydd. Yn ffodus, mewn llawer o achosion blaengar, mae AI cynhyrchiol a metani diwydiannol yn glanio'n araf yn y maes diwydiannol, ac mae'r gyfradd dreiddiad technegol hefyd yn cynyddu'n raddol, sy'n creu llwybr dichonadwy ar gyfer cymhwyso technoleg AI yn eang.
Mae'n wir, yn y broses o lanio AI a chyflymu iteriad, y bydd mentrau'n dal i wynebu llawer o anawsterau. Ar y naill law, gyda datblygiad cyflym diwydiant gweithgynhyrchu Tsieina, y swm mawr o ddata a gynhyrchir gan y llawdriniaeth yw un o'r asedau mwyaf gwerthfawr ar gyfer datblygu AI, fodd bynnag, dywedodd Gong Huiwei nad yw'r data enfawr yn 100% y gellir ei ddefnyddio, ac mae data o ansawdd isel yn aml yn arwain at sefyllfaoedd fel "fertigo" o fodelau iaith fawr, yn benodol. Fel y conglfaen, mae "ansawdd data" yn pennu cywirdeb modelau AI yn uniongyrchol.
Yn ogystal, gall mentrau gweithgynhyrchu ddatblygu a chynllunio map ffordd achosion defnydd AI ac AI cynhyrchiol ar gyfer mentrau ar lefel y broses ymchwil a datblygu, cynllunio ac amserlennu cynhyrchu, caffael logisteg, OEM ac olrhain ansawdd, ôl-werthu a rhagoriaeth weithredol, a all chwarae rhan bwysig wrth wireddu gweithgynhyrchu deallusrwydd a gwella profiad cynhyrchu, busnes cynhyrchu. Ar yr un pryd, mae'r prinder talent ac adnoddau yn rhwystr mawr i fentrau gymhwyso technoleg AI yn y tymor byr neu'r tymor hir. Felly, nid yn unig y mae angen i fwyafrif y mentrau gweithgynhyrchu gyflwyno algorithmau technoleg AI a doniau cysylltiedig eraill o'r tu allan, ond mae angen iddynt hefyd sefydlu "llyfrgell" personél cyfatebol er mwyn cwrdd yn well â heriau cymhwysiad arloesi ac integreiddio AI yn y dyfodol.