当前,中国正进入制造业升级的关键时刻,相关部门不断推出制造业转型政策,国家也发力推动国有企业数字化智能化转型升级,加速信息化工业化融合。
目前许多制造企业还停留在数字化转型的起步期和适应磨合期,而尝到数字化转型带来新机遇的制造企业,已然向产业“自动化、数智化”加速推进,通过AI+BI的前沿技术,汇总数据、分析数据辅助市场决策,让企业规避风险抢占市场先机实现业务增长。
LLM(大语言模型)落地,技术难度有多大?
目前工业制造领域,AI大模型主要应用场景可分为两类:一类是产线运营效率环节,如产品设计研发、质量控制检测、供应链管理、安全生产等;另一类则是企业内部的信息智能,数据辅助决策,如人机交互。
在工业制造领域,大模型的落地存在哪些难题?目前普遍一个共识是,参数越高越多越准确、模型越大,模型的泛化能力就越强,但在训练这样一个大模型的初期算力成本非常之高。
同时,能不能将Prompt用好,也直接决定了微调后的模型在特定任务上的性能和准确性。
2022年底,伴随ChatGPT走热,讯能集思也看到背后AIGC在工业场景中的应用空间,如交互式动态业务报表生成、智能产线设计等,便开始布局构建制造领域的预训练大模型 ,提出基于双注意力机制的少样本学习和基于原型的分类器学习方法,并且还通过技术创新,扩充客户脱敏数据弥补工业视觉中训练样本不足的问题。
AI+制造业,打造可复制的标杆项目
针对工业生产数字化面临的行业差异大、IT/OT数据融合难、ERP/MES系统集成难、产业链上下游协同效率低、数据汇总难、多维分析决策难、现场管理/信息系统两层皮等痛点。
讯能集思基于统一的JarviX对话式决策AI平台和“制造中台、业务中台、AIoT物联网平台、ERP/MES连接器、Data Fabric、NLP/No-code等技术与服务,为企业提供全生命周期智能制造解决方案,帮助制造企业构建跨企业跨专业跨系统连接的智能生产平台,实现全要素全产业链全价值链的数字孪生,以工业大数据驱动生产运营,以数智化创新重构企业竞争力,从而实现高质量发展。
在JarviX平台智能排程的支持下,富士康单厂节省年效益约120万的人力支出,生产计划表的重排时间也从原先的0.5天工时占比下降到了10分钟内,极大地提升了客户满意度与时效性。还通过智能的采购与库存管理实现了约1%的成本节省。
此外,讯能集思还计划在一些客户场景联合探讨应用落地。例如,SMT产线智能制造解决方案已在多个SMT厂得以应用,APS排程方案也被多家半导体客户采用。
从战略到策略、执行,实现产业数智化
数智赋能已成为工业制造业高质量发展的“必答题”。
加快数智化转型,借助新技术创新经营管理、优化供应链组织、升级工艺水平、稳定产品质量、可靠设备运行、降低物耗能耗、确保安全环保受控、推进绿色低碳高效运行,不断升级资源整合能力和市场应对能力,已经成为传统制造企业的普遍共识 。
讯能集思认为,AI在企业的普及应用主要有三个方向:一是企业业务与职能工作的智能化运营;二是企业应用、企业服务的自然化人机交互;三是企业客户利用AI赋能的低代码开发与集成平台实现快速应用生成。
讯能集思以自研大规模AI决策平台JarviX为核心引擎,打造“计算引擎+决策技术中台+业务场景”的端到端无代码智能决策分析平台,以完整的技术能力和高度模块化的产品架构,颠覆传统企业数据流程,赋予一般人员无代码分析及开发的能力,大幅增进企业内部OT与IT的协作,解决企业转型面临的效率、成本和价值等问题,为客户提供灵活、轻便、高效的决策优化服务,助力全球企业实现数字化转型与业务二次增长。
迄今为止,讯能集思已成功帮助富士康工厂及钰齐集团等全球300余家顶尖数字化企业,升级如排程报价、供应链管理自动化与自适应工厂,并结合IoT、5G与数字孪生,大幅提升单位产出以及营运效率,单厂就增加了上百万美元的营收。
未来,讯能集思将继续深耕工业制造业数智化车间领域,充分发挥专业、技术、资源与人才等方面的平台优势,推进产品创新与的研发能力,不断提升在业界的影响力,并持续与业内同行一起护航制造业企业快速蓬勃发展。