爱游戏-IBM 专家观点：IBM 企业级 AI 为跨国制造业智能化注入新动力

[导读] 北京2024年11月4日 /美通社/ -- 当前，制造业正履历着一场以人工智能（AI）手艺驱动的深入变化，以年夜模子为代表的新一代 AI 手艺，因其壮大的数据处置能力、精准的猜测阐发和高效的主动化程度，正之前所未有的速度深度融入制造业的...

北京2024年11月4日 /美通社/ -- 当前，制造业正履历着一场以人工智能（AI）手艺驱动的深入变化，以年夜模子为代表的新一代 AI 手艺，因其壮大的数据处置能力、精准的猜测阐发和高效的主动化程度，正之前所未有的速度深度融入制造业的各个环节，重塑制造业的出产模式、治理体例和价值链，为传统制造业注入新的活力，鞭策着"聪明工场"的加快到来。

IBM 专家不雅点：IBM 企业级 AI 为跨国制造业智能化注入新动力

跨国制造业在中国面对的挑战

跨国制造企业在中国市排场临着一系列复杂且严重的挑战。起首，市场竞争的日趋剧烈使得跨国企业必需不竭立异，以连结其竞争优势。跟着中国本土企业的快速突起，跨国企业不但需要应对来自同业的压力，还需顺应本土企业矫捷多变的竞争策略。其次，本钱的不竭爬升和收益空间的缩减，使得跨国企业必需在本钱节制和利润晋升之间找到均衡点。另外，供给链的不肯定性、数据当地化与收集平安的合规要求，和当地化需求的差别化，进一步增添了跨国企业的运营难度。最后，当地化需求的差别化要求跨国企业深切理解中国市场，供给更切近消费者需求的产物和办事。

面临日趋严重的挑战，跨国制造企业需要依托企业级 AI 的壮大赋能，方能水到渠成，助力实现高效运营和可延续成长。

IBM 企业级 AI 驱动智能制造进级

颠末多年的手艺堆集和立异，IBM 企业级 AI（下文简称"IBM AI"）整合其新一代 AI 与数据平台watsonx 的能力，不但包括了传统机械进修平台的优势，如数据处置、特点工程、模子练习和评估等，还具有当前备受注视的生成式 AI 功能。这一整合使得 IBM 的 AI 手艺在处置复杂问题、供给精准猜测和优化决议计划方面具有了更壮大的能力，可以或许在多个要害范畴为跨国企业带来深入的数智化转型，助力企业实现高效运营和可延续成长。

在研发范畴，IBM AI 经由过程构建常识图谱，整归并处置来自多方数据源的海量信息，深切发掘数据间的隐蔽联系关系与内涵联系，为研发决议计划供给坚实的数据支持。同时，IBM AI 打造同一的常识同享平台，操纵智能问答与搜刮手艺，打破信息孤岛，晋升常识同享效力。

在出产范畴，IBM AI 操纵机械进修手艺，深切发掘产线数据，辨认出影响产物质量的要害身分，帮忙企业从泉源把控产物质量，下降出产本钱。同时，IBM AI 针对企业有限的资本进行最优调配，经由过程决议计划优化手艺，帮忙企业制订最优出产打算，实现本钱最小化、效力最年夜化。另外，IBM AI 对出产装备进行及时监测和数据阐发，猜测潜伏故障，帮忙企业提早制订保护打算，避免装备停机，保障出产持续性。借助在 IBM 视觉检测手艺，提高产物质量和检测效力。

在供给链方面，IBM AI 融会多种算法与模子，进行多维度、多条理的需求猜测，帮忙企业精准掌控市场需求，制订公道的采购和出产打算。同时，IBM AI 经由过程摹拟预排产，为企业供给决议计划辅助参考，优化出产排程，提高出产效力，下降库存本钱。另外，IBM AI 基在需求数据、备件种别等数据，输出最优库存策略，帮忙企业实现库存本钱最小化，提高资金周转效力。IBM AI 还基在调剂法则与优先级，供给智能化的物流调剂方案建议，优化物流资本设置装备摆设，提高物流效力，下降物流本钱。

在售后方面，IBM AI 驱动的售后办事助手，可以或许供给故障诊断、解决方案查询、办事商政策咨询、售后工单系统问题咨询等一站式办事，晋升客户满足度。同时，IBM AI 从消费者各个触点的声音中进行数据阐发，洞察消费者需求，帮忙企业优化产物和办事，晋升客户体验。

在运营方面，IBM AI 主动化和优化人力资本治理中的雇用、员工治理和绩效等使命，提高人力资本治理效力，下降人力本钱。同时，IBM AI 按照天然说话输入或现有源代码，供给 AI 生成的代码保举，帮忙企业晋升 IT 系统开辟效力，下降开辟本钱。

在发卖方面，IBM AI 供给智能问答和发卖策略撑持，帮忙发卖人员晋升发卖效力，告竣发卖方针。同时，IBM AI 基在发卖汗青数据和营业专家判定，成立发卖数目猜测模子，帮忙企业制订公道的发卖打算，晋升发卖事迹。另外，IBM AI 驱动的 7*24 智能客服机械人，可以或许供给全天候的客户办事，解答客户疑问，晋升客户满足度。

IBM 企业级 AI 利用案例

1. 智能视觉检测手艺，打造"火眼金睛"

某年夜型汽车制造企业面对着传统人工质检效力低下、漏检率高、本钱昂扬等问题，亟需引入进步前辈的 AI 手艺晋升出产质量。IBM 为其摆设了基在 IBM Maximo Visual Inspection (VI) 手艺的智能视觉检测系统。该系统融会了计较机视觉和深度进修等手艺，可以或许对汽车零部件进行高精度、高效力的主动化检测。起首，搜集年夜量汽车零部件图象数据，并进行人工标注，构建高质量的练习数据集。然后练习模子，并进行延续优化，晋升模子辨认精度和泛化能力。最后，将练习好的模子经由过程手机端和工控机摆设到出产线上，实实际时在线检测。成果显示，AI 视觉检测系统可以或许以毫秒级速度完成检测，效力远超传统人工质检，漏检率下降至 0.1% 以下，显著下降了质检本钱，同时提高了产物质量，削减了返工和报废本钱。

2. 年夜模子手艺赋能，构建智能常识库

某全球领先的电子产物制造商具有海量的手艺文档、产物手册和客户办事记实，但这些信息分离在各个部分，难以有用操纵，致使常识同享和协同效力低下。IBM 为其打造了基在watsonx Assistant 和watsonx Discovery 手艺的智能常识库平台。起首，从企业内部系统、网站、文档库等渠道收集海量非布局化数据，并进行清洗、去重、格局转换等预处置操作。然后构建企业专属的智能常识库，将分离的常识点毗连起来，构成常识收集。最后，基在 IBM watsonx Assistant，开辟智能问答机械人，可以或许理解天然说话，并从常识库中快速检索相干信息，供给精准的谜底息争决方案。成果显示，员工可以经由过程智能常识库平台快速获得所需信息，避免了信息孤岛，晋升了常识同享和协同效力。智能问答机械人可以或许 7*24小时供给在线办事，快速解答客户疑问，晋升客户满足度，削减了人工客服的工作量，下降了客户办事本钱，同时提高了问题解决效力，削减了客户流掉。

跟着 AI 手艺的不竭成长和利用，AI 将在制造业中阐扬愈来愈主要的感化，鞭策制造业向数字化、收集化、智能化标的目的转型进级。将来，AI 将与其他新兴手艺深度融会，例如 5G、物联网、区块链等，配合构建加倍智能、高效、绿色的聪明工场，为制造业高质量成长注入强劲动力。AI 赋能制造业，是时期成长的必定趋向，企业需要积极拥抱 AI 手艺，将其融入到出产、治理、研发等各个环节，才能在剧烈的市场竞争中立在不败之地，首创制造业高质量成长的新场合排场。

作者简介：何金池 是 IBM 科技事业部的资深架构师，著有《Kubeflow：云计较和机械进修的桥梁》和《年夜数据处置之道》等书，是 Kubeflow、Tekton 多个开源社区的 Maintainer，亲身介入了 IBM 多款产物的研发，是人工智能、散布式计较、年夜数据处置和云原生等相干手艺和产物的专家。

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