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베이징, 2024년 11월 4일 /PRNewswire/ -- 현재 제조 산업은 인공 지능(AI) 기술로 인해 엄청난 변화를 겪고 있습니다. 대형 모델로 대표되는 차세대 AI 기술은 강력한 데이터 처리 기능, 정확한 예측 기능을 갖추고 있습니다. 분석 및 효율적인 자동화 수준은 전례 없는 속도로 제조 산업의 모든 측면에 깊이 통합되어 제조 산업의 생산 모델, 관리 방법 및 가치 사슬을 재편하고 전통적인 제조 산업에 새로운 활력을 불어넣고 있습니다. "스마트공장".
IBM 전문가 의견: IBM 엔터프라이즈급 AI는 다국적 제조 산업의 인텔리전스에 새로운 자극을 불어넣습니다.
중국의 다국적 제조업이 직면한 과제
다국적 제조 기업은 중국 시장에서 일련의 복잡하고 심각한 과제에 직면해 있습니다. 우선, 점점 더 치열해지는 시장 경쟁으로 인해 다국적 기업은 경쟁 우위를 유지하기 위해 지속적인 혁신을 요구하고 있습니다. 중국 현지 기업의 급속한 성장으로 다국적 기업은 동료 기업의 압력에 대처해야 할 뿐만 아니라 현지 기업의 유연한 경쟁 전략에 적응해야 합니다. 둘째, 비용 상승과 이익 마진 감소로 인해 다국적 기업은 비용 통제와 이익 개선 사이의 균형을 찾아야 합니다. 또한 공급망의 불확실성, 데이터 현지화 및 네트워크 보안에 대한 규정 준수 요구 사항, 현지화 요구 사항의 차이로 인해 다국적 기업의 운영 어려움이 더욱 가중됩니다. 마지막으로, 현지화 요구의 차별화를 위해서는 다국적 기업이 중국 시장에 대한 깊은 이해를 갖고 소비자 요구에 더 가까운 제품과 서비스를 제공해야 합니다.
점점 더 심각한 문제에 직면한 다국적 제조 기업은 문제를 해결하고 효율적인 운영과 지속 가능한 개발을 달성하기 위해 엔터프라이즈 수준 AI의 강력한 역량 강화에 의존해야 합니다.
IBM 엔터프라이즈급 AI 기반 지능형 제조 업그레이드
수년간의 기술 축적과 혁신을 거쳐 IBM 엔터프라이즈급 AI (이하 "IBM AI")는 차세대 AI 및 데이터 플랫폼 Watsonx 의 기능을 통합합니다. 이는 다음과 같은 기존 기계 학습 플랫폼의 장점을 포함할 뿐만 아니라 데이터 처리, 피쳐 엔지니어링, 모델 학습 및 평가 등을 수행하며, 현재 주목받고 있는 생성 AI 기능도 보유하고 있습니다. 이러한 통합을 통해 IBM의 AI 기술은 복잡한 문제를 처리하고 정확한 예측을 제공하며 의사 결정을 최적화하는 데 더욱 강력해졌습니다. 이를 통해 다국적 기업은 다양한 핵심 영역에서 획기적인 디지털 혁신을 실현하고 기업이 효율적인 운영과 지속 가능한 개발을 달성할 수 있습니다.
R&D 분야에서 IBM AI는 지식 그래프를 구축하고, 데이터 간의 숨겨진 연결과 본질적인 연결을 심층적으로 탐색하고, R&D 결정을 위한 견고한 데이터 지원을 제공함으로써 여러 데이터 소스의 방대한 양의 정보를 통합하고 처리합니다. 동시에 IBM AI는 지능적인 질문과 답변, 검색 기술을 사용하여 정보의 고립을 해소하고 지식 공유 효율성을 향상시키는 통합 지식 공유 플랫폼을 만듭니다.
생산 분야에서 IBM AI는 기계 학습 기술을 사용하여 생산 라인 데이터를 심층적으로 마이닝하고 제품 품질에 영향을 미치는 주요 요소를 식별하여 기업이 소스에서 제품 품질을 제어하고 생산 비용을 절감하도록 돕습니다. 동시에 IBM AI는 회사의 제한된 자원을 최적으로 할당하고 의사결정 최적화 기술을 사용하여 기업이 최적의 생산 계획을 수립하여 비용을 최소화하고 효율성을 극대화하도록 돕습니다. 또한 IBM AI는 생산 장비에 대한 실시간 모니터링 및 데이터 분석을 수행하고 잠재적인 고장을 예측하며 기업이 장비 가동 중단 시간을 방지하고 생산 연속성을 보장하기 위한 유지 관리 계획을 사전에 수립할 수 있도록 지원합니다. IBM 시각적 검사 기술의 도움으로 제품 품질과 검사 효율성을 개선하세요.
공급망 측면에서 IBM AI는 여러 알고리즘과 모델을 통합하여 다차원 및 다단계 수요 예측을 수행함으로써 기업이 시장 수요를 정확하게 파악하고 합리적인 조달 및 생산 계획을 수립할 수 있도록 지원합니다. 동시에 IBM AI는 생산 전 일정을 시뮬레이션하고, 생산 일정을 최적화하고, 생산 효율성을 개선하고, 재고 비용을 절감함으로써 기업에 의사결정 지원 참조 자료를 제공합니다. 또한 IBM AI는 수요 데이터, 예비 부품 카테고리 및 기타 데이터를 기반으로 최적의 재고 전략을 산출하여 기업이 재고 비용을 최소화하고 자본 회전율 효율성을 향상시키는 데 도움을 줍니다. IBM AI는 또한 스케줄링 규칙 및 우선순위를 기반으로 지능형 물류 스케줄링 제안을 제공하여 물류 리소스 할당을 최적화하고 물류 효율성을 개선하며 물류 비용을 절감합니다.
애프터서비스 측면에서는 IBM AI 기반 애프터서비스 어시스턴트가 결함 진단, 솔루션 문의, 서비스 제공자 정책 상담, 애프터 작업 주문 시스템 문제 상담 등 원스톱 서비스를 제공하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 동시에 IBM AI는 다양한 접점에서 소비자의 목소리를 데이터 분석하여 소비자 요구에 대한 통찰력을 얻고 기업이 제품과 서비스를 최적화하며 고객 경험을 개선하도록 돕습니다.
운영 측면에서 IBM AI는 채용, 직원 관리, 인적 자원 관리 성과 등의 작업을 자동화하고 최적화하여 인적 자원 관리 효율성을 향상시키고 인건비를 절감합니다. 동시에 IBM AI는 자연어 입력 또는 기존 소스 코드를 기반으로 AI 생성 코드 권장 사항을 제공하여 기업이 IT 시스템 개발 효율성을 향상하고 개발 비용을 절감하도록 돕습니다.
영업 측면에서 IBM AI는 지능형 질문과 답변, 영업 전략 지원을 제공하여 영업 직원이 영업 효율성을 높이고 영업 목표를 달성할 수 있도록 지원합니다. 동시에 IBM AI는 과거 판매 데이터와 비즈니스 전문가 판단을 기반으로 판매 수량 예측 모델을 구축하여 기업이 합리적인 판매 계획을 수립하고 판매 성과를 향상할 수 있도록 지원합니다. 또한 IBM AI 기반 7*24 지능형 고객 서비스 로봇은 24시간 고객 서비스를 제공하고 고객 질문에 답변하며 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다.
IBM 엔터프라이즈급 AI 적용 사례
1. "눈부신 눈"을 만드는 지능형 시각 감지 기술
한 대형 자동차 제조회사는 전통적인 수동 품질 검사의 낮은 효율성, 높은 검사 누락률, 높은 비용 등의 문제에 직면해 있습니다. 생산 품질을 개선하려면 첨단 AI 기술 도입이 시급합니다. IBM은 IBM Maximo VI(Visual Inspection) 기술을 기반으로 지능형 시각적 검사 시스템을 배포했습니다. 컴퓨터비전, 딥러닝 등의 기술을 융합한 시스템으로 자동차 부품의 고정밀, 고효율 자동검사가 가능하다. 첫째, 대량의 자동차 부품 이미지 데이터를 수집하고 수동으로 주석을 달아 고품질의 학습 데이터 세트를 구축합니다. 그런 다음 모델을 훈련하고 지속적인 최적화를 수행하여 모델 인식 정확도와 일반화 능력을 향상시킵니다. 마지막으로 훈련된 모델은 휴대폰과 산업용 컴퓨터를 통해 생산 라인에 배포되어 실시간 온라인 감지를 달성합니다. 결과에 따르면 AI 시각적 검사 시스템은 밀리초 속도로 검사를 완료할 수 있어 기존 수동 품질 검사보다 훨씬 효율적이며 검사 누락률이 0.1% 미만으로 줄어들어 품질 검사 비용이 크게 절감되고 제품이 향상됩니다. 품질을 높이고 재작업 및 폐기 비용을 줄입니다.
2. 지능형 지식 기반 구축을 위한 대규모 모델 기술 강화
세계 최고의 전자제품 제조업체는 방대한 양의 기술 문서, 제품 매뉴얼, 고객 서비스 기록을 보유하고 있지만, 이러한 정보는 여러 부서에 분산되어 있어 효과적으로 사용하기 어렵기 때문에 지식 공유 및 협업이 비효율적입니다. IBM은 Watsonx Assistant 및 Watsonx Discovery 기술을 기반으로 지능형 지식 기반 플랫폼을 만들었습니다. 첫째, 기업 내부 시스템, 웹사이트, 문서 라이브러리 및 기타 채널에서 대량의 비정형 데이터를 수집하고 정리, 중복 제거, 형식 변환 등의 전처리 작업을 수행합니다. 그런 다음 기업별 지능형 지식 기반을 구축하여 분산된 지식 포인트를 연결하여 지식 네트워크를 형성합니다. 마지막으로 IBM Watsonx Assistant를 기반으로 자연어를 이해하고 지식베이스에서 관련 정보를 빠르게 검색하여 정확한 답변과 솔루션을 제공할 수 있는 지능형 질의응답 로봇이 개발되었습니다. 결과는 직원들이 지능형 지식 기반 플랫폼을 통해 필요한 정보를 신속하게 얻을 수 있어 정보 섬을 피하고 지식 공유 및 협업 효율성을 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 지능형 Q&A 로봇은 연중무휴 24시간 온라인 서비스를 제공하고, 고객 질문에 신속하게 답변하며, 고객 만족도를 높이고, 수동 고객 서비스 업무량을 줄이고, 고객 서비스 비용을 절감하고, 문제 해결 효율성을 향상하고, 고객 이탈을 줄일 수 있습니다.
AI 기술의 지속적인 개발 및 적용으로 인해 AI는 제조 산업에서 점점 더 중요한 역할을 수행하여 제조 산업의 디지털화, 네트워킹 및 지능화 방향으로의 변화와 업그레이드를 촉진할 것입니다. 앞으로 AI는 5G, 사물 인터넷, 블록체인 등 다른 신흥 기술과 긴밀하게 통합되어 보다 지능적이고 효율적이며 친환경적인 스마트 공장을 공동으로 구축하고 고품질 개발에 강력한 추진력을 불어넣을 것입니다. 조작. AI가 제조업에 힘을 실어주는 것은 시대적 발전의 불가피한 추세입니다. 기업은 치열한 시장에서 우위를 유지하기 위해 AI 기술을 적극적으로 수용하고 이를 생산, 관리, 연구 및 개발 등 모든 측면에 통합해야 합니다. 경쟁을 통해 고급 제조 산업을 창출하고 품질 개발의 새로운 상황을 조성합니다.
저자 소개: He Jinchi 는 IBM 기술 부문의 선임 설계자이며 "Kubeflow: A Bridge between Cloud Computing and Machine Learning" 및 "Big Data Process"와 같은 책의 저자입니다. Kubeflow 및 Tekton과 같은 소스 커뮤니티에서 그는 여러 IBM 제품의 연구 개발에 직접 참여했으며 인공 지능, 분산 컴퓨팅, 빅 데이터 처리 및 클라우드 네이티브와 같은 관련 기술 및 제품의 전문가입니다.
지금 QR 코드를 스캔하여 2024년 11월 8일 온라인 생방송에 등록하세요 .
중국 외자기업- 제조 온라인 서밋
11월 8일 14시 생방송, 거기서 만나요.
주요 주제:
1) 제조업의 발전현황과 과제
2) 기술은 제조 혁신 관행을 강화합니다.
3) 외자기업 제조업 실무경험
IBM 소개
IBM은 하이브리드 클라우드, 인공 지능 및 엔터프라이즈 서비스를 제공하는 세계 최고의 제공업체로서 175개 이상의 국가 및 지역의 고객이 소유한 데이터에서 비즈니스 통찰력을 얻고, 비즈니스 프로세스를 단순화하고, 비용을 절감하고, 업계 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원합니다. 금융 서비스, 통신, 의료 등 핵심 인프라 부문의 4,000개 이상의 정부 및 기업 기관이 IBM Hybrid Cloud Platform과 Red Hat OpenShift를 사용하여 빠르고 효율적이며 안전하게 디지털 혁신을 달성하고 있습니다. 인공 지능, 양자 컴퓨팅, 산업 클라우드 솔루션 및 엔터프라이즈 서비스 분야에서 IBM의 획기적인 혁신은 고객에게 개방적이고 유연한 선택을 제공합니다. 기업 무결성, 투명한 거버넌스, 사회적 책임, 포용적인 문화 및 서비스 정신에 대한 IBM의 장기적인 노력은 IBM 비즈니스 개발의 초석입니다. 자세한 내용은 https://www.ibm.com/cn-zh를 참조하세요.
미디어 연락처:
궈 타오, gguotao@cn.ibm.com
