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    AI來襲,制造企業(yè)數(shù)智化的確定與不確定

    2024年07月10日 16:07:59   來源:e-works數(shù)字化企業(yè)網(wǎng)

      智能制造的實質(zhì)是以AI為代表的新一代數(shù)字技術(shù)與先進制造技術(shù)的深度融合,是推進新型工業(yè)化、發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的關鍵部分。在生成式AI引發(fā)的新一輪技術(shù)變革之下,深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應用, 開展“人工智能+”行動,已寫入今年的《政府工作報告》并受到業(yè)界重點關注。

      在華為企業(yè)業(yè)務最新推出的《智無不言-華為行業(yè)軍團訪談錄》第一期欄目中,華為制造與大企業(yè)軍團CEO劉超、江汽集團信息化管理部部長劉峰和中國電子技術(shù)標準化研究院物聯(lián)網(wǎng)研究中心主任郭楠就制造行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級的現(xiàn)存難題展開多維度討論,助力制造企業(yè)在加速數(shù)智化的進程中更好地抓住機遇、戰(zhàn)勝挑戰(zhàn)。

      AI技術(shù)的發(fā)展與應用豐富了智能制造內(nèi)涵

      生成式AI的發(fā)展、大模型的應用使得AI這項技術(shù)更加貼合行業(yè)場景,并滲透到企業(yè)有關研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、銷售服務等全流程中,在這種新語境下,“智能制造”內(nèi)涵再度得到豐富。

      郭楠表示,數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化制造都屬于智能制造的范疇。智能制造體現(xiàn)在設計、生產(chǎn)、物流和銷售等端到端的環(huán)節(jié)中。

      劉超認為,制造企業(yè)使用數(shù)字化和智能化技術(shù),提升效率和競爭力的整個實踐過程,就是智能制造。數(shù)字化、智能化技術(shù)拓展了制造的新邊界。而AI這一輪技術(shù)浪潮正在以價值驅(qū)動著制造業(yè)全鏈路數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級。

      ● 在研發(fā)設計環(huán)節(jié),比如生物醫(yī)藥行業(yè)在AI技術(shù)加持下,新藥物發(fā)現(xiàn)時間可能從數(shù)年縮短至數(shù)月,成本下降70%以上;

      ● 在生產(chǎn)調(diào)度環(huán)節(jié),比如華為在AI技術(shù)幫助下,可在1.5個小時內(nèi)完成未來35天的供應計劃分解,這都是AI技術(shù)對智能制造各個環(huán)節(jié)的使能。

      制造企業(yè)擁抱數(shù)智化存在不確定性和挑戰(zhàn)

      智能制造的概念提出至今已近十年,但制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級之路始終存在多重挑戰(zhàn)。郭楠總結(jié)了傳統(tǒng)制造業(yè)尋求數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級時會面臨的不確定因素:

      ● 戰(zhàn)略層面:企業(yè)一定會遇到零號難題——到底該干什么?做到什么程度?從何入手?

      ● 人才層面:員工中同時懂IT、工藝、制造、裝備等各類知識的復合型人才短缺;

      ● 投資層面:投資回報比難以計算,而智能制造一旦投資就沒有回頭路。

      目前,大模型加速涌現(xiàn),各行各業(yè)都在關注自己所處領域的大模型應用成效如何。對此,郭楠補充道:“制造行業(yè)的作業(yè)流程具備極強的確定性,生成式AI和大模型滲透到制造業(yè)的核心場景中需要解決的問題非常多,比如需要迭代掉生成結(jié)果的不確定性,AI在制造業(yè)的應用需要更有針對性。”

      江汽集團作為制造業(yè)汽車領域的大型企業(yè),自2020年起至今在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級道路上已探索多年,對制造業(yè)走向數(shù)智化存在的挑戰(zhàn)有切身體會。劉峰將江汽集團在升級轉(zhuǎn)型過程中遇到的挑戰(zhàn)歸結(jié)為三點:

      首先,智能制造的投資規(guī)模動輒達到幾十億甚至上百億,這需要企業(yè)對數(shù)智化轉(zhuǎn)型抱有堅定決心;

      其次,企業(yè)知道自身規(guī)劃的轉(zhuǎn)型方向是正確的,也要衡量自身能力是否與之匹配,對自身有清晰認知;

      最后,人才儲備是決定公司轉(zhuǎn)型能否走下去的關鍵,但同時懂IT、應用、場景等的人才是最稀缺的。

      制造企業(yè)如何應對數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級的挑戰(zhàn)?

      如今,江汽集團旗下的瑞風RF8已是廣受好評的網(wǎng)紅車型,新建的新港智慧工廠也按照《智能制造能力成熟度標準》中L4智能化生產(chǎn)(優(yōu)先級)的目標建設,其中蘊含著解開上述挑戰(zhàn)的答案。

      劉峰表示,瑞風RF8取得商業(yè)成功,背后原因在于江汽集團與華為的合作過程中,吸納了華為IPD(集成產(chǎn)品開發(fā))流程,并組建了PDT團隊(產(chǎn)品開發(fā)團隊),改變原有的產(chǎn)品商業(yè)邏輯,從技術(shù)為先轉(zhuǎn)變?yōu)橐允袌鲂枨鬄橄取?/p>

      劉超介紹了上述合作過程中的細節(jié),他談道:“華為向江汽集團派出一支咨詢顧問團隊,把華為公司產(chǎn)品的開發(fā)流程、制度、方法變成江汽集團產(chǎn)品的開發(fā)流程、制度、方法。這套制度流程會在后續(xù)的實踐過程中不斷迭代和演變,最終固化為江汽集團自己的能力。”

      劉峰結(jié)合江汽集團數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級成功經(jīng)驗總結(jié)出三點核心要素:

      ● 做好頂層設計。梳理頂層設計的邏輯才能做好后續(xù)的逐級、逐層管理,避免資金和時間的浪費;

      ● 用好外腦。傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)尋求數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級時,可以尋找華為等轉(zhuǎn)型經(jīng)驗豐富的企業(yè)合作,改變舊有模式,轉(zhuǎn)換思路;

      ● 控制成本,試點先行。優(yōu)先選擇一些典型場景作為標桿試點進行突破。試點成功之后再將成功經(jīng)驗向下復制,由此可降低轉(zhuǎn)型中的不確定性。

      郭楠認為,該過程中最值得借鑒之處在于“跨界學習”,江汽集團與華為的合作實現(xiàn)了將經(jīng)驗和工作流程工具化,成為跨項目、跨行業(yè)快速復制的行業(yè)典范。

      劉超表示,華為制造與大企業(yè)軍團是華為能力與制造企業(yè)之間的“連接器、放大器、催化劑”。對此,他進行了詳細解讀:

      ● 連接器:充分理解制造企業(yè)的痛點和需求,將華為的解決方案與制造企業(yè)的需求相連接;

      ● 放大器:剖析、分解客戶需求后,將客戶的共性需求在各個相關產(chǎn)品的開發(fā)過程中進行受理;

      ● 催化劑:讓客戶應用場景與華為提供的技術(shù)有機結(jié)合,產(chǎn)生化學反應,甚至達到聚變級、裂變級。

      華為制造與大企業(yè)軍團集結(jié)了華為內(nèi)部覆蓋研發(fā)到銷售全鏈條各環(huán)節(jié)的專家,能夠快速集結(jié)資源,找到價值場景,聯(lián)合行業(yè)伙伴為制造企業(yè)提供匹配需求的場景化解決方案。截至目前,華為已經(jīng)與1000家伙伴一起服務于中國超過8000家制造企業(yè),成為客戶身邊加速數(shù)智化轉(zhuǎn)型的重要伙伴。

      未來,隨著制造行業(yè)數(shù)智化走深向?qū),制造業(yè)將形成更開放的生態(tài)環(huán)境,相信在智能制造的明確目標下,我們可以向著光和希望,攜手加速奔跑。

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