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北京2024年11月4日 /美通社/ -- 当前，制造业正经历着一场以人工智能（AI）技术驱动的深刻变革，以大模型为代表的新一代 AI 技术，因其强大的数据处理能力、精准的预测分析和高效的自动化水平，正以前所未有的速度深度融入制造业的各个环节，重塑制造业的生产模式、管理方式和价值链，为传统制造业注入新的活力，推动着"智慧工厂"的加速到来。
跨国制造业在中国面临的挑战
跨国制造企业在中国市场面临着一系列复杂且严峻的挑战。首先，市场竞争的日益激烈使得跨国企业必须不断创新，以保持其竞争优势。随着中国本土企业的快速崛起，跨国企业不仅需要应对来自同行的压力，还需适应本土企业灵活多变的竞争策略。其次，成本的不断攀升和收益空间的缩减，使得跨国企业必须在成本控制和利润提升之间找到平衡点。此外，供应链的不确定性、数据本地化与网络安全的合规要求，以及本地化需求的差异化，进一步增加了跨国企业的运营难度。最后，本地化需求的差异化要求跨国企业深入理解中国市场，提供更贴近消费者需求的产品和服务。
面对日益严峻的挑战，跨国制造企业需要依托企业级 AI 的强大赋能，方能迎刃而解，助力实现高效运营和可持续发展。
IBM 企业级 AI 驱动智能制造升级
经过多年的技术积累和创新，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，不仅囊括了传统机器学习平台的优势，如数据处理、特征工程、模型训练和评估等，还具备当前备受瞩目的生成式 AI 功能。这一整合使得 IBM 的 AI 技术在处理复杂问题、提供精准预测和优化决策方面具备了更强大的能力，能够在多个关键领域为跨国企业带来深刻的数智化转型，助力企业实现高效运营和可持续发展。
在研发领域，IBM AI 通过构建知识图谱，整合并处理来自多方数据源的海量信息，深入挖掘数据间的隐秘关联与内在联系，为研发决策提供坚实的数据支撑。同时，IBM AI 打造统一的知识共享平台，利用智能问答与搜索技术，打破信息孤岛，提升知识共享效率。
在生产领域，IBM AI 利用机器学习技术，深入挖掘产线数据，识别出影响产品质量的关键因素，帮助企业从源头把控产品质量，降低生产成本。同时，IBM AI 针对企业有限的资源进行最优调配，通过决策优化技术，帮助企业制定最优生产计划，实现成本最小化、效率最大化。此外，IBM AI 对生产设备进行实时监测和数据分析，预测潜在故障，帮助企业提前制定维护计划，避免设备停机，保障生产连续性。借助于 IBM 视觉检测技术，提高产品质量和检测效率。
在供应链方面，IBM AI 融合多种算法与模型，进行多维度、多层次的需求预测，帮助企业精准把握市场需求，制定合理的采购和生产计划。同时，IBM AI 通过模拟预排产，为企业提供决策辅助参考，优化生产排程，提高生产效率，降低库存成本。此外，IBM AI 基于需求数据、备件类别等数据，输出最优库存策略，帮助企业实现库存成本最小化，提高资金周转效率。IBM AI 还基于调度规则与优先级，提供智能化的物流调度方案建议，优化物流资源配置，提高物流效率，降低物流成本。
在售后方面，IBM AI 驱动的售后服务助手，能够提供故障诊断、解决方案查询、服务商政策咨询、售后工单系统问题咨询等一站式服务，提升客户满意度。同时，IBM AI 从消费者各个触点的声音中进行数据分析，洞察消费者需求，帮助企业优化产品和服务，提升客户体验。
在运营方面，IBM AI 自动化和优化人力资源管理中的招聘、员工管理和绩效等任务，提高人力资源管理效率，降低人力成本。同时，IBM AI 根据自然语言输入或现有源代码，提供 AI 生成的代码推荐，帮助企业提升 IT 系统开发效率，降低开发成本。
在销售方面，IBM AI 提供智能问答和销售策略支持，帮助销售人员提升销售效率，达成销售目标。同时，IBM AI 基于销售历史数据及业务专家判断，建立销售数量预测模型，帮助企业制定合理的销售计划，提升销售业绩。此外，IBM AI 驱动的 7*24 智能客服机器人，能够提供全天候的客户服务，解答客户疑问，提升客户满意度。
IBM 企业级 AI 应用案例
1. 智能视觉检测技术，打造"火眼金睛"
某大型汽车制造企业面临着传统人工质检效率低下、漏检率高、成本高昂等问题，亟需引入先进的 AI 技术提升生产质量。IBM 为其部署了基于 IBM Maximo Visual Inspection (VI) 技术的智能视觉检测系统。该系统融合了计算机视觉和深度学习等技术，能够对汽车零部件进行高精度、高效率的自动化检测。首先，收集大量汽车零部件图像数据，并进行人工标注，构建高质量的训练数据集。然后训练模型，并进行持续优化，提升模型识别精度和泛化能力。最后，将训练好的模型通过手机端和工控机部署到生产线上，实现实时在线检测。结果显示，AI 视觉检测系统能够以毫秒级速度完成检测，效率远超传统人工质检，漏检率降低至 0.1% 以下，显著降低了质检成本，同时提高了产品质量，减少了返工和报废成本。
2. 大模型技术赋能，构建智能知识库
某全球领先的电子产品制造商拥有海量的技术文档、产品手册和客户服务记录，但这些信息分散在各个部门，难以有效利用，导致知识共享和协同效率低下。IBM 为其打造了基于 watsonx Assistant 和 watsonx Discovery 技术的智能知识库平台。首先，从企业内部系统、网站、文档库等渠道采集海量非结构化数据，并进行清洗、去重、格式转换等预处理操作。然后构建企业专属的智能知识库，将分散的知识点连接起来，形成知识网络。最后，基于 IBM watsonx Assistant，开发智能问答机器人，能够理解自然语言，并从知识库中快速检索相关信息，提供精准的答案和解决方案。结果显示，员工可以通过智能知识库平台快速获取所需信息，避免了信息孤岛，提升了知识共享和协同效率。智能问答机器人能够 7*24小时提供在线服务，快速解答客户疑问，提升客户满意度，减少了人工客服的工作量，降低了客户服务成本，同时提高了问题解决效率，减少了客户流失。
随着 AI 技术的不断发展和应用，AI 将在制造业中发挥越来越重要的作用，推动制造业向数字化、网络化、智能化方向转型升级。未来，AI 将与其他新兴技术深度融合，例如 5G、物联网、区块链等，共同构建更加智能、高效、绿色的智慧工厂，为制造业高质量发展注入强劲动力。AI 赋能制造业，是时代发展的必然趋势，企业需要积极拥抱 AI 技术，将其融入到生产、管理、研发等各个环节，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地，开创制造业高质量发展的新局面。
作者简介：何金池 是 IBM 科技事业部的资深架构师，著有《Kubeflow：云计算和机器学习的桥梁》和《大数据处理之道》等书，是 Kubeflow、Tekton 多个开源社区的 Maintainer，亲自参与了 IBM 多款产品的研发，是人工智能、分布式计算、大数据处理和云原生等相关技术和产品的专家。
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主要话题：
1） 制造业的发展现状与挑战
2） 技术赋能制造业转型实践
3） 外资企业制造业实战经验
关于 IBM
IBM 是全球领先的混合云、人工智能及企业服务提供商，帮助超过 175个国家和地区的客户，从其拥有的数据中获取商业洞察，简化业务流程，降低成本，并获得行业竞争优势。金融服务、电信和医疗健康等关键基础设施领域的超过 4000家政府和企业实体依靠 IBM 混合云平台和红帽 OpenShift 快速、高效、安全地实现数字化转型。IBM 在人工智能、量子计算、行业云解决方案和企业服务方面的突破性创新为我们的客户提供了开放和灵活的选择。对企业诚信、透明治理、社会责任、包容文化和服务精神的长期承诺是 IBM 业务发展的基石。了解更多信息，请访问：https://www.ibm.com/cn-zh
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