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在當今快速變化的工業(yè)環(huán)境中，人工智能(AI)已成為推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)。特別是生成式AI，它通過模擬人類的認知過程，不僅能夠生成新的數(shù)據(jù)、模式和決策方案，還能在復雜環(huán)境中進行自我學習和優(yōu)化。
優(yōu)點：
1、在制造業(yè)與人工智能融合的原有應(yīng)用范式基礎(chǔ)上，生成式AI技術(shù)的生成與泛化能力支撐工業(yè)制造行業(yè)部分復雜性、創(chuàng)新性難題得以解決，并將不斷拓展人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用空間。
2、生產(chǎn)制造作為工業(yè)制造行業(yè)的核心環(huán)節(jié)一直存在環(huán)保及安全兩大行業(yè)難題，生成式AI在環(huán)境分析評估以及生產(chǎn)風險監(jiān)測層面賦能企業(yè)優(yōu)化點;此外，生成式AI在物流與生產(chǎn)管理環(huán)節(jié)，增強輔助原有系統(tǒng)進一步提升流程各環(huán)節(jié)管理效率。
中集集團和天奇中試車間，作為工業(yè)制造領(lǐng)域的先鋒，通過采用生成式AI技術(shù)，實現(xiàn)了生產(chǎn)效率的提升、運營成本的降低以及創(chuàng)新能力的提升。本文將詳細探討這兩個案例，分析生成式AI在實際工業(yè)應(yīng)用中的效果和潛在價值。
中集集團生成式AI平臺
中集集團，作為全球領(lǐng)先的物流和能源裝備供應(yīng)商，其業(yè)務(wù)涵蓋了集裝箱、道路運輸車輛、能源和化工及液態(tài)食品裝備等多個領(lǐng)域。隨著全球市場競爭的加劇和客戶需求的多樣化，中集集團面臨著提高生產(chǎn)效率、降低成本和加快創(chuàng)新步伐的挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，中集集團決定采用生成式AI技術(shù)，構(gòu)建一個全面賦能的職能應(yīng)用平臺。
● 平臺架構(gòu)
中集集團的生成式AI平臺是基于亞馬遜云科技的服務(wù)構(gòu)建的，整合了Amazon SageMaker、Amazon Bedrock等先進技術(shù)，形成了一個企業(yè)級的能力底座。該平臺支持數(shù)字員工、維修助手和財司助手三類應(yīng)用，全面提升企業(yè)生產(chǎn)力、運營效率與維修效率。
Amazon SageMaker 是一個完全托管的服務(wù)，它提供了開發(fā)、訓練和部署機器學習 (ML) 模型所需的所有工具。通過SageMaker，中集集團能夠快速地構(gòu)建、訓練和部署生成式AI模型，從而加速了AI解決方案的開發(fā)和迭代。
Amazon Bedrock 提供了一個安全、可擴展且高度可靠的基礎(chǔ)設(shè)施，用于構(gòu)建和運行企業(yè)級機器學習應(yīng)用程序。它包括數(shù)據(jù)存儲、計算能力和模型管理工具，這些都是構(gòu)建生成式AI平臺的關(guān)鍵組成部分。
● 關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用
數(shù)字員工
數(shù)字員工是中集集團生成式AI平臺的核心組成部分之一。通過Amazon Bedrock上的大語言模型，構(gòu)建的數(shù)字員工能夠輔助企業(yè)員工進行智能問答，提升工作效率。數(shù)字員工能夠理解自然語言查詢，提供準確的信息和決策支持，從而減少了員工在信息檢索和數(shù)據(jù)分析上的時間。
維修助手
維修助手是基于Amazon Bedrock知識庫打造的另一個關(guān)鍵應(yīng)用。它能夠提供快速響應(yīng)和準確的故障診斷，減少停機時間。通過分析設(shè)備數(shù)據(jù)和歷史維修記錄，維修助手能夠預測潛在的設(shè)備故障，并提供維護建議，從而提高了設(shè)備的可靠性和減少了意外停機的風險。
● 實施成效
a:效率提升
通過生成式AI平臺，中集集團實現(xiàn)了內(nèi)部生產(chǎn)力的全面提升。數(shù)字員工和維修助手的應(yīng)用，使得各類提效應(yīng)用超過100項。這些應(yīng)用不僅提高了工作效率，還優(yōu)化了工作流程，使得員工能夠?qū)Ｗ⒂诟袆?chuàng)造性和戰(zhàn)略性的任務(wù)。
b:成本節(jié)約
維修助手的引入，使得關(guān)鍵故障的停機時間下降了20%，顯著降低了維修成本。通過預測性維護，減少了緊急維修的需求，降低了因設(shè)備故障導致的生產(chǎn)損失。
c:培訓優(yōu)化
新員工熟悉崗位的時間從1年縮短到6個月，提高了培訓效率和人才利用率。數(shù)字員工和維修助手提供了實時的指導和支持，幫助新員工快速掌握必要的技能和知識。
天奇中試車間基于大模型的智能交互及數(shù)字化展示平臺
天奇中試車間作為汽車裝配領(lǐng)域的重要基地，需要處理大量的數(shù)據(jù)和信息，以支持生產(chǎn)決策和流程優(yōu)化。為了提高數(shù)據(jù)處理效率和準確性，天奇中試車間采用了基于大模型的智能交互及數(shù)字化展示平臺。
● 平臺架構(gòu)
該平臺由創(chuàng)新奇智提供，集成了大模型、服務(wù)引擎、AIGC應(yīng)用等多層能力，支持多種數(shù)據(jù)源和訪問接口，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的快速處理和智能分析。平臺的設(shè)計旨在提供一個直觀、易用的界面，使得車間員工能夠輕松地訪問和分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，從而做出更快速和更準確的決策。
● 關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用
ChatDoc知識問答應(yīng)用是天奇中試車間智能交互平臺的核心組成部分。它具備出色的知識提取、定位、總結(jié)和推理能力，幫助企業(yè)實現(xiàn)內(nèi)部知識的智能問答和歸納總結(jié)。員工可以通過自然語言與ChatDoc交互，快速獲取所需的信息和指導，從而提高了工作效率和決策質(zhì)量。
ChatBI數(shù)據(jù)分析應(yīng)用支持多種格式數(shù)據(jù)源，提供Text-To-SQL、Text-To-Chart等能力，降低數(shù)據(jù)分析門檻，提升效率。通過ChatBI，員工可以輕松地創(chuàng)建數(shù)據(jù)查詢、生成圖表和報告，無需專業(yè)的數(shù)據(jù)分析技能。這使得數(shù)據(jù)分析變得更加民主化，讓更多的員工能夠參與到數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策過程中。
● 實施成效
a:工作效率提升
員工知識查詢效率從平均10分鐘縮短到1分鐘之內(nèi)，顯著提高了工作效率。ChatDoc和ChatBI的應(yīng)用，使得員工能夠快速獲取所需的信息和數(shù)據(jù)分析結(jié)果，減少了在信息檢索和數(shù)據(jù)處理上的時間。
b:成本節(jié)約
數(shù)據(jù)分析人員的工作時間節(jié)省了80%，降低了人力成本。通過自動化和簡化數(shù)據(jù)分析流程，減少了對專業(yè)數(shù)據(jù)分析師的依賴，使得數(shù)據(jù)分析變得更加高效和經(jīng)濟。
c:市場競爭力提升
通過更便捷的設(shè)備管控和數(shù)據(jù)洞察，減少了對人工操作的依賴，增強了市場競爭力。實時的數(shù)據(jù)訪問和分析能力，使得天奇中試車間能夠快速響應(yīng)市場變化，優(yōu)化生產(chǎn)計劃和資源分配，從而提高了市場響應(yīng)速度和客戶滿意度。
中集集團和天奇中試車間的案例表明，生成式AI技術(shù)在工業(yè)制造領(lǐng)域的應(yīng)用具有巨大的潛力和價值。通過構(gòu)建智能化的平臺和應(yīng)用，企業(yè)不僅能夠提升生產(chǎn)效率和降低成本，還能夠加速創(chuàng)新步伐，提高市場競爭力。未來，隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用的深入，生成式AI有望成為推動新型工業(yè)化發(fā)展的核心動力。（注：配圖及部分內(nèi)容參考《2024年中國生成式AI行業(yè)最佳應(yīng)用實踐》）
