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打造新質生產力,“AI+工業”應該怎么“加”?

2024年5月13日 07:36  物聯網智庫  

在信息化和智能化浪潮的推動下,AI正成為推動經濟社會發展的重要動力。今年的政府工作報告明確指出,要開展“人工智能+”行動,深入推動AI與制造業的融合,打造新質生產力,引領制造業實現質量變革、效率變革和動力變革。

圍繞高端化、智能化、綠色化發展方向,如何將AI深入賦能制造業各領域各環節?格創東智認為,AI與工業的融合不僅僅是簡單的技術疊加,更是要在工業生產的全流程中實現智能化升級,實現數據的全面采集、分析和應用。

首先,AI與工業的融合要精準把握需求,因地制宜。制造業企業作為市場的主體,其需求和痛點是AI+工業融合的出發點。不同行業、規模的企業面臨的問題和需求各異,應結合實際情況,采用個性化解決方案,包括為企業提供智能化改造的咨詢、規劃、實施和運營等全方位服務,幫助企業實現數智化升級,培育新質生產力。

而在推進AI在生產全流程的應用創新方面,也需要緊密結合工業生產場景的實際需求,探索AI在產品設計、生產制造、質量控制、能碳管控等各個環節的應用。通過智能化改造,實現自動化、智能化 ,提升生產效率、降低成本、提高產品質量。

以生產和質量控制為例,傳統生產方式往往依賴于人工操作和經驗判斷,存在著生產效率低下、質量不穩定等問題。通過AI+工業場景的融合應用,可以通過對生產數據的收集和分析,及時發現潛在問題并進行預警,確保產品質量的穩定性和一致性。這種數據驅動的決策方式,使得企業在面對市場變化時能夠迅速作出反應,有效應對各種挑戰。再比如,針對工業場景能碳的實際需求,也可以利用AI算法驅動,從制造業工廠的能源輸入、能源消耗、碳排放三大維度,幫助企業打造面向全生命周期,覆蓋所有能源及排放場景的智能化管控平臺。

此外,釋放數據價值也是強化AI與工業融合的重要部分。數據是AI應用的核心資源,只有充分利用工業數據,促進數據要素流通,才能為AI應用提供充足的“數據土壤”,這就要求打破數據孤島,促進工業數據在不同企業、不同部門之間的流通與共享。同時,還需要加強數據治理,保障數據安全,確保數據要素在合法合規的前提下得到充分利用。通過數據驅動的方式,實現工業生產的智能化決策和優化,提升企業的競爭力和創新能力。

最后,AI與工業的融合不僅需要先進的技術支持,還需要相應的人才和生態支撐。當前,市場上對既懂AI又懂工業的復合型人才需求迫切。這些人才需要具備深厚的AI技術功底,同時又要對工業制造流程有深入的了解。因此,加強人才培養和引進,構建完善的人才體系,是推動“AI+工業”融合的關鍵一環。

作為以AI賦能的工業智能解決方案提供商,格創東智將堅定“AI in everywhere”的戰略舉措,用AI重構工業智能解決方案,推動新質生產力在半導體、新能源等先進制造業的應用落地,促進生產、品質、能源等領域的智能化變革,打造高質量發展“新引擎”。

編 輯:高靖宇
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