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生成式AI在制造業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀和前景展望

IBM中國(guó) ? 來(lái)源:IBM中國(guó) ? 2024-11-06 17:06 ? 次閱讀

作者簡(jiǎn)介:安宇是 IBM 科技事業(yè)部 AI 架構(gòu)師。畢業(yè)于英國(guó)帝國(guó)理工大學(xué),后在海外擔(dān)任機(jī)器人軟件開(kāi)發(fā)經(jīng)理等工作。深度參與了 IBM 與眾多制造業(yè)客戶 AI 項(xiàng)目,現(xiàn)主要負(fù)責(zé)大模型相關(guān)架構(gòu)設(shè)計(jì)和原型開(kāi)發(fā)等工作,是機(jī)器學(xué)習(xí),生成式 AI 開(kāi)發(fā)與應(yīng)用的技術(shù)專家。

在上一期《IBM 企業(yè)級(jí) AI 為跨國(guó)制造業(yè)智能化注入新動(dòng)力》的文章中,我們重點(diǎn)分享了 IBM 企業(yè)級(jí)AI驅(qū)動(dòng)智能制造升級(jí)的若干場(chǎng)景,視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)及知識(shí)庫(kù)平臺(tái)的應(yīng)用案例;接下來(lái),我們將從技術(shù)層面,聚焦傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)及最新的生成式 AI 在制造業(yè)的更多應(yīng)用及前景展望。

傳統(tǒng) AI 方興未艾

在研,產(chǎn),供,銷,服各個(gè)環(huán)節(jié)中,生產(chǎn)制造作為制造業(yè)的核心環(huán)節(jié),對(duì)企業(yè)的成本控制及效率提升至關(guān)重要,也往往作為企業(yè)新技術(shù)應(yīng)用的前沿領(lǐng)域;除了之前提到的視覺(jué)檢測(cè)及決策優(yōu)化,其他重要的領(lǐng)域包括對(duì)產(chǎn)品的質(zhì)量控制,工藝優(yōu)化,異常預(yù)警及設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)等。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法 往往是實(shí)現(xiàn)此類應(yīng)用的技術(shù)支撐,通過(guò)收集大量歷史數(shù)據(jù)如產(chǎn)線狀態(tài)數(shù)據(jù),工藝參數(shù),原材料屬性,產(chǎn)品檢驗(yàn)數(shù)據(jù)等,利用回歸或分類算法構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型;模型分析的結(jié)果可用于發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵工藝參數(shù),通過(guò)調(diào)整參數(shù)范圍實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量控制;或?qū)⒛P妥鳛閼?yīng)用發(fā)布,實(shí)時(shí)接收產(chǎn)線數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對(duì)質(zhì)量或設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的預(yù)測(cè)。工藝參數(shù)優(yōu)化的典型例子是汽車及機(jī)械制造行業(yè) NVH (Noise, Vibration, Harshness)質(zhì)量控制。在汽車零配生產(chǎn)及組裝過(guò)程中,由于未知原因?qū)е碌?NVH 問(wèn)題通常會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)品無(wú)法正常交付,如何找出影響 NVH 的關(guān)鍵因素并調(diào)整相關(guān)參數(shù),成為亟待解決的問(wèn)題;生產(chǎn)過(guò)程中涉及到數(shù)以百計(jì)的參數(shù),包括設(shè)備參數(shù),環(huán)境參數(shù),材料參數(shù),工藝參數(shù)等,通過(guò)運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)中的相關(guān)算法,如決策樹(shù)模型,梯度提升模型等,可有效識(shí)別重要參數(shù)及合理的參數(shù)閾值范圍,為產(chǎn)線人員提供指導(dǎo),實(shí)現(xiàn) NVH 質(zhì)量提高。此外, 根據(jù)歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)構(gòu)建的模型還可以封裝為業(yè)務(wù)應(yīng)用,部署在生產(chǎn)環(huán)境內(nèi),接入實(shí)時(shí)產(chǎn)線數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量或設(shè)備狀態(tài)的預(yù)測(cè)。如某些產(chǎn)品往往需要進(jìn)行物理及化學(xué)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè),利用構(gòu)建的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,無(wú)需進(jìn)行物化實(shí)驗(yàn)即可實(shí)現(xiàn)對(duì)質(zhì)量參數(shù)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè),大幅降低生產(chǎn)成本,節(jié)約生產(chǎn)時(shí)間。

生成式 AI 引領(lǐng)未來(lái)

說(shuō)到 AI,當(dāng)前最吸引眼球的技術(shù)非生成式 AI 莫屬,它的出現(xiàn)顛覆了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型訓(xùn)練的過(guò)程,也掀起了從業(yè)務(wù)場(chǎng)景到應(yīng)用范圍新的范式;根據(jù) e-works 2024年針對(duì)國(guó)內(nèi) 364家國(guó)內(nèi)制造業(yè)企業(yè)調(diào)研報(bào)告,約有 80% 的企業(yè)對(duì)生成式AI在制造業(yè)的應(yīng)用持有樂(lè)觀態(tài)度,超過(guò) 50% 的企業(yè)已經(jīng)正在試點(diǎn)或預(yù)研生成式 AI 相關(guān)應(yīng)用[1]?;谏墒?AI 的特點(diǎn),目前較為成熟的應(yīng)用更多體現(xiàn)在需要人機(jī)交互的領(lǐng)域;研發(fā)設(shè)計(jì)過(guò)程中,生成式 AI 可以輔助產(chǎn)品原型設(shè)計(jì),提供智能推薦,智能檢索,合規(guī)審查等功能,幫助開(kāi)發(fā)人員快速生成方案;在營(yíng)銷,售后環(huán)節(jié)通過(guò)聊天機(jī)器人,智能知識(shí)庫(kù),數(shù)字人等技術(shù)的結(jié)合,提升客戶體驗(yàn);在提升員工生產(chǎn)力方面,數(shù)字員工以自助服務(wù)的方式減少流轉(zhuǎn)環(huán)節(jié),提升員工效率。在技術(shù)層面,檢索增強(qiáng)生成(RAG)仍是應(yīng)用最廣泛的技術(shù)框架服務(wù)于知識(shí)庫(kù),信息檢索等場(chǎng)景,其開(kāi)發(fā)框架已較為多樣,實(shí)際落地過(guò)程中仍需結(jié)合工程手段進(jìn)行源數(shù)據(jù)處理,內(nèi)容過(guò)濾及分發(fā)等問(wèn)題。除此之外,借助大模型的能力,通過(guò)自然語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(NL2SQL),代碼生成等技術(shù)也已得到驗(yàn)證并使用。需要指出的是,要做到企業(yè)級(jí) AI 應(yīng)用及擴(kuò)展,AI 安全可信,多場(chǎng)景適配及靈活開(kāi)放是主要考慮的技術(shù)因素。

綜上,AI 賦能已成為包括制造業(yè)在內(nèi)的共同發(fā)展趨勢(shì),我們也看到眾多企業(yè)已經(jīng)張開(kāi)懷抱,積極擁抱 AI。作為AI技術(shù)的先行者,IBM 在 IDC2024年的市場(chǎng)調(diào)研中被評(píng)為全球AI治理平臺(tái)的領(lǐng)導(dǎo)者。IBM watsonx 是專為企業(yè)打造的 AI 和數(shù)據(jù)平臺(tái),提供包括湖倉(cāng)一體的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),機(jī)器學(xué)習(xí),運(yùn)籌優(yōu)化,機(jī)器視覺(jué),生成式 AI 與模型及 AI 治理在內(nèi)的完整工具包及相關(guān)服務(wù)支持。在國(guó)內(nèi)已經(jīng)服務(wù)了涵蓋汽車、機(jī)械、電子、消費(fèi)品等眾多制造業(yè)客戶,在研、產(chǎn)、供、消、服等方面為其提供技術(shù)、咨詢、服務(wù)的全方位支持。攜手客戶及合作伙伴,IBM 正致力于幫助企業(yè)跨不同系統(tǒng)和業(yè)務(wù)部門(mén)規(guī)?;貙?shí)施 AI,將前沿科技轉(zhuǎn)換為生產(chǎn)力,為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值!

關(guān)于 IBM

IBM 是全球領(lǐng)先的混合云、人工智能及企業(yè)服務(wù)提供商,幫助超過(guò) 175個(gè)國(guó)家和地區(qū)的客戶,從其擁有的數(shù)據(jù)中獲取商業(yè)洞察,簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)流程,降低成本,并獲得行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。金融服務(wù)、電信和醫(yī)療健康等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的超過(guò) 4000家政府和企業(yè)實(shí)體依靠 IBM 混合云平臺(tái)和紅帽 OpenShift 快速、高效、安全地實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。IBM 在人工智能、量子計(jì)算、行業(yè)云解決方案和企業(yè)服務(wù)方面的突破性創(chuàng)新為我們的客戶提供了開(kāi)放和靈活的選擇。對(duì)企業(yè)誠(chéng)信、透明治理、社會(huì)責(zé)任、包容文化和服務(wù)精神的長(zhǎng)期承諾是 IBM 業(yè)務(wù)發(fā)展的基石。

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原文標(biāo)題:IBM 專家觀點(diǎn):AI 在制造業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀及發(fā)展前景展望

文章出處:【微信號(hào):IBMGCG,微信公眾號(hào):IBM中國(guó)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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