智能制造中的生成式AI解决方案

智能制造中的生成式AI解决方案

在工业制造行业中，生成式人工智能（AI）有着巨大的潜力，推动行业向智能化转型。然而，实际应用过程中常常面临数据稀缺、结果精度要求高等挑战，这些因素限制了生成式AI的落地进程。为了更好地应对这些挑战并挖掘AI的潜力，多家行业内知名企业的AI决策者共同探讨AI在智能制造中的应用趋势，包括质检、能源管理、员工标准作业改善等具体场景的实际落地情况。在会议中，行业专家们分享了他们的经验与见解，以识别大模型的有效应用场景并探讨推动行业数智化转型的可行路径。

智能制造领域借助人工智能技术实现生产线的智能化管理。为了推动这一转型，企业可通过一系列应用场景实现大模型的有效落地，以提升生产效率和产品质量。会议中，中国信通院人工智能所平台与工程化部副主任董晓飞指出，数字员工、数据要素和智能工具的整合是转型的重要引擎。大模型的应用不仅提升了生产效率，也使得机器具备感知和认知能力，成为新型生产工具的关键组成部分。

一、点状赋能：蔚来汽车的刘圣祥提出，将AI应用路径划分为三个阶段，首先是点状赋能。在此阶段，企业可以通过小场景的解决方案，比如AI质检和智能分析，来解决工厂内部的一致性差、标准不统一和生产瓶颈等问题。这是企业开展AI应用的初步尝试，为后续复杂场景的AI赋能奠定基础。

二、强化多场景赋能：在光伏制造领域，TCL中环CIO渠本强分享了通过IT、OT和IE融合提升企业竞争力的关键。实现多场景赋能需要企业在战略规划、技术实施和人才培养之间建立综合协同，从而全面提升企业的核心竞争力，积极应对市场变化。

三、AI与自动化整合：美的集团重点介绍了传感技术与自动化解决方案的整合，推进AI算法在实际中的应用。通过一系列基于传感技术的AI应用案例，比如家电外观瑕疵检测和员工标准作业改善，美的展示了AI在提高生产效率和产品质量方面的实际成效，并通过传感技术的融合提升了制造环节的智能化水平。

智能系统在这些行业场景的应用，展示了其在优化生产过程、运营管理及智能决策中的显著优势。通过引入生成式AI，企业可以实现生产效率的提升和产品质量的改善，实现更高效的业务操作，同时有效地降低运营成本。未来，生成式AI技术将在智能制造中发挥越来越重要的作用，如何有效整合并应用这些技术来支持产业发展是企业当下急需解决的重要课题。