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北京2024年11月4日/美通社/ -- 目前，製造業正經歷著一場以人工智慧（AI）技術驅動的深刻變革，以大模型為代表的新一代AI 技術，因其強大的數據處理能力、精準的預測分析和高效的自動化水平，正以前所未有的速度深度融入製造業的各個環節，重塑製造業的生產模式、管理方式和價值鏈，為傳統製造業注入新的活力，推動著"智慧工廠"的加速到來。
IBM 專家觀點：IBM 企業級AI 為跨國製造業智慧化注入新動力
跨國製造業在中國面臨的挑戰
跨國製造業在中國市場面臨一系列複雜且嚴峻的挑戰。首先，市場競爭的日益激烈使得跨國企業必須不斷創新，以維持其競爭優勢。隨著中國本土企業的快速崛起，跨國企業不僅需要應對來自同業的壓力，也需適應本土企業靈活多變的競爭策略。其次，成本的不斷攀升和收益空間的縮減，使得跨國企業必須在成本控制和利潤提升之間找到平衡點。此外，供應鏈的不確定性、資料本地化與網路安全的合規要求，以及在地化需求的差異化，進一步增加了跨國企業的營運難度。最後，在地化需求的差異化要求跨國企業深入理解中國市場，提供更貼近消費者需求的產品和服務。
面對日益嚴峻的挑戰，跨國製造業需要依托企業級AI 的強大賦能，方能迎刃而解，協助實現高效營運與永續發展。
IBM企業級AI驅動智慧製造升級
經過多年的技術累積與創新， IBM 企業級AI （下文簡稱"IBM AI"）整合其新一代AI 與資料平台watsonx的能力，不僅囊括了傳統機器學習平台的優勢，如資料處理、特徵工程、模型訓練和評估等，也具備目前備受矚目的生成式AI 功能。這項整合使得IBM 的AI 技術在處理複雜問題、提供精準預測和優化決策方面具備了更強大的能力，能夠在多個關鍵領域為跨國企業帶來深刻的數智化轉型，助力企業實現高效運營和永續發展。
在研發領域，IBM AI 透過建構知識圖譜，整合並處理來自多方資料來源的大量訊息，深入挖掘資料間的隱密關聯與內在聯繫，為研發決策提供堅實的資料支撐。同時，IBM AI 打造統一的知識分享平台，運用智慧問答與搜尋技術，打破資訊孤島，提升知識分享效率。
在生產領域，IBM AI 利用機器學習技術，深入挖掘產線數據，辨識出影響產品品質的關鍵因素，幫助企業從源頭把控產品質量，降低生產成本。同時，IBM AI 針對企業有限的資源進行最優調配，透過決策最佳化技術，協助企業制定最佳生產計劃，實現成本最小化、效率最大化。此外，IBM AI 對生產設備進行即時監測和數據分析，預測潛在故障，幫助企業提前製定維護計劃，避免設備停機，並保障生產連續性。借助IBM 視覺檢測技術，提高產品品質和檢測效率。
在供應鏈方面，IBM AI 融合多種演算法與模型，進行多維度、多層次的需求預測，協助企業精準掌握市場需求，制定合理的採購與生產計畫。同時，IBM AI 透過模擬預排產，為企業提供決策輔助參考，優化生產排程，提高生產效率，降低庫存成本。此外，IBM AI 基於需求數據、備品類別等數據，輸出最優庫存策略，協助企業實現庫存成本最小化，提高資金週轉效率。 IBM AI 也基於調度規則與優先級，提供智慧化的物流調度方案建議，優化物流資源配置，提高物流效率，降低物流成本。
在售後方面，IBM AI 驅動的售後服務助手，能夠提供故障診斷、解決方案查詢、服務商政策諮詢、售後工單系統問題諮詢等一站式服務，提升客戶滿意度。同時，IBM AI 從消費者各個接點的聲音中進行數據分析，洞察消費者需求，協助企業優化產品與服務，提升顧客體驗。
在營運方面，IBM AI 自動化和優化人力資源管理中的招募、員工管理和績效等任務，提高人力資源管理效率，並降低人力成本。同時，IBM AI 根據自然語言輸入或現有原始碼，提供AI 產生的程式碼推薦，協助企業提升IT 系統開發效率，降低開發成本。
在銷售方面，IBM AI 提供智慧問答和銷售策略支持，協助銷售人員提升銷售效率，達成銷售目標。同時，IBM AI 基於銷售歷史資料及業務專家判斷，建立銷售數量預測模型，協助企業制定合理的銷售計劃，提升銷售績效。此外，IBM AI 驅動的7*24 智慧客服機器人，能夠提供全天候的客戶服務，解答客戶疑問，提升客戶滿意度。
IBM企業級AI應用案例
1.智慧視覺偵測技術，打造"火眼金睛"
某大型汽車製造業面臨傳統人工質檢效率低、漏檢率高、成本高等問題，亟需引進先進的AI 技術提升生產品質。 IBM 為其部署了基於IBM Maximo Visual Inspection (VI) 技術的智慧視覺偵測系統。該系統融合了電腦視覺和深度學習等技術，能夠對汽車零件進行高精度、高效率的自動化檢測。首先，收集大量汽車零件影像數據，並進行手動標註，建立高品質的訓練資料集。然後訓練模型，並進行持續優化，提升模型辨識精確度和泛化能力。最後，將訓練好的模型透過手機端和工控機部署到生產線上，以實現即時線上偵測。結果顯示，AI 視覺檢測系統能夠以毫秒級速度完成檢測，效率遠超傳統人工質檢，漏檢率降低至0.1% 以下，顯著降低了質檢成本，同時提高了產品質量，減少了返工和報廢成本。
2.大模型技術賦能，建構智慧知識庫
某全球領先的電子產品製造商擁有大量的技術文件、產品手冊和客戶服務記錄，但這些資訊分散在各個部門，難以有效利用，導致知識共享和協同效率低下。 IBM 為其打造了一個基於watsonx Assistant和watsonx Discovery技術的智慧知識庫平台。首先，從企業內部系統、網站、文件庫等管道擷取大量非結構化數據，並進行清洗、去重、格式轉換等預處理操作。然後建構企業專屬的智慧知識庫，將分散的知識點連結起來，形成知識網絡。最後，基於IBM watsonx Assistant，開發智慧問答機器人，能夠理解自然語言，並從知識庫中快速檢索相關信息，提供精準的答案和解決方案。結果顯示，員工可以透過智慧知識庫平台快速獲取所需信息，避免了資訊孤島，提升了知識共享和協同效率。智慧問答機器人能夠7*24小時提供線上服務，快速解答客戶疑問，提升客戶滿意度，減少了人工客服的工作量，降低了客戶服務成本，同時提高了問題解決效率，減少了客戶流失。
隨著AI 技術的不斷發展和應用，AI 將在製造業中發揮越來越重要的作用，推動製造業向數位化、網路化、智慧化方向轉型升級。未來，AI 將與其他新興技術深度融合，例如5G、物聯網、區塊鏈等，共同建構更智慧、高效、綠色的智慧工廠，為製造業高品質發展注入強勁動力。 AI 賦能製造業，是時代發展的必然趨勢，企業需要積極擁抱AI 技術，將其融入生產、管理、研發等各個環節，才能在激烈的市場競爭中立於不敗之地，開創製造業高品質發展的新局面。
作者簡介：何金池是IBM 科技事業部的資深架構師，著有《Kubeflow：雲端運算與機器學習的橋樑》和《大數據處理之道》等書，是Kubeflow、Tekton 多個開源社群的Maintainer，親自參與了IBM 多款產品的研發，是人工智慧、分散式運算、大數據處理和雲端原生等相關技術和產品的專家。
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1） 製造業的發展現狀與挑戰
2） 技術賦能製造業轉型實踐
3） 外資企業製造業實戰經驗
關於IBM
IBM 是全球領先的混合雲、人工智慧及企業服務供應商，幫助超過175個國家和地區的客戶，從其擁有的數據中獲取商業洞察，簡化業務流程，降低成本，並獲得行業競爭優勢。金融服務、電信和醫療健康等關鍵基礎設施領域的超過4000家政府和企業實體依靠IBM 混合雲平台和紅帽OpenShift 快速、高效、安全地實現數位轉型。 IBM 在人工智慧、量子運算、產業雲端解決方案和企業服務方面的突破性創新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對企業誠信、透明治理、社會責任、包容文化和服務精神的長期承諾是IBM 業務發展的基石。了解更多信息，請訪問： https://www.ibm.com/cn-zh
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