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在当今快速变化的工业环境中，人工智能(AI)已成为推动制造业转型的关键技术。特别是生成式AI，它通过模拟人类的认知过程，不仅能够生成新的数据、模式和决策方案，还能在复杂环境中进行自我学习和优化。
优点：
1、在制造业与人工智能融合的原有应用范式基础上，生成式AI技术的生成与泛化能力支撑工业制造行业部分复杂性、创新性难题得以解决，并将不断拓展人工智能在制造业的应用空间。
2、生产制造作为工业制造行业的核心环节一直存在环保及安全两大行业难题，生成式AI在环境分析评估以及生产风险监测层面赋能企业优化点;此外，生成式AI在物流与生产管理环节，增强辅助原有系统进一步提升流程各环节管理效率。
中集集团和天奇中试车间，作为工业制造领域的先锋，通过采用生成式AI技术，实现了生产效率的提升、运营成本的降低以及创新能力的提升。本文将详细探讨这两个案例，分析生成式AI在实际工业应用中的效果和潜在价值。
中集集团生成式AI平台
中集集团，作为全球领先的物流和能源装备供应商，其业务涵盖了集装箱、道路运输车辆、能源和化工及液态食品装备等多个领域。随着全球市场竞争的加剧和客户需求的多样化，中集集团面临着提高生产效率、降低成本和加快创新步伐的挑战。为了应对这些挑战，中集集团决定采用生成式AI技术，构建一个全面赋能的职能应用平台。
● 平台架构
中集集团的生成式AI平台是基于亚马逊云科技的服务构建的，整合了Amazon SageMaker、Amazon Bedrock等先进技术，形成了一个企业级的能力底座。该平台支持数字员工、维修助手和财司助手三类应用，全面提升企业生产力、运营效率与维修效率。
Amazon SageMaker 是一个完全托管的服务，它提供了开发、训练和部署机器学习 (ML) 模型所需的所有工具。通过SageMaker，中集集团能够快速地构建、训练和部署生成式AI模型，从而加速了AI解决方案的开发和迭代。
Amazon Bedrock 提供了一个安全、可扩展且高度可靠的基础设施，用于构建和运行企业级机器学习应用程序。它包括数据存储、计算能力和模型管理工具，这些都是构建生成式AI平台的关键组成部分。
● 关键技术与应用
数字员工
数字员工是中集集团生成式AI平台的核心组成部分之一。通过Amazon Bedrock上的大语言模型，构建的数字员工能够辅助企业员工进行智能问答，提升工作效率。数字员工能够理解自然语言查询，提供准确的信息和决策支持，从而减少了员工在信息检索和数据分析上的时间。
维修助手
维修助手是基于Amazon Bedrock知识库打造的另一个关键应用。它能够提供快速响应和准确的故障诊断，减少停机时间。通过分析设备数据和历史维修记录，维修助手能够预测潜在的设备故障，并提供维护建议，从而提高了设备的可靠性和减少了意外停机的风险。
● 实施成效
a:效率提升
通过生成式AI平台，中集集团实现了内部生产力的全面提升。数字员工和维修助手的应用，使得各类提效应用超过100项。这些应用不仅提高了工作效率，还优化了工作流程，使得员工能够专注于更有创造性和战略性的任务。
b:成本节约
维修助手的引入，使得关键故障的停机时间下降了20%，显著降低了维修成本。通过预测性维护，减少了紧急维修的需求，降低了因设备故障导致的生产损失。
c:培训优化
新员工熟悉岗位的时间从1年缩短到6个月，提高了培训效率和人才利用率。数字员工和维修助手提供了实时的指导和支持，帮助新员工快速掌握必要的技能和知识。
天奇中试车间基于大模型的智能交互及数字化展示平台
天奇中试车间作为汽车装配领域的重要基地，需要处理大量的数据和信息，以支持生产决策和流程优化。为了提高数据处理效率和准确性，天奇中试车间采用了基于大模型的智能交互及数字化展示平台。
● 平台架构
该平台由创新奇智提供，集成了大模型、服务引擎、AIGC应用等多层能力，支持多种数据源和访问接口，实现了数据的快速处理和智能分析。平台的设计旨在提供一个直观、易用的界面，使得车间员工能够轻松地访问和分析生产数据，从而做出更快速和更准确的决策。
● 关键技术与应用
ChatDoc知识问答应用是天奇中试车间智能交互平台的核心组成部分。它具备出色的知识提取、定位、总结和推理能力，帮助企业实现内部知识的智能问答和归纳总结。员工可以通过自然语言与ChatDoc交互，快速获取所需的信息和指导，从而提高了工作效率和决策质量。
ChatBI数据分析应用支持多种格式数据源，提供Text-To-SQL、Text-To-Chart等能力，降低数据分析门槛，提升效率。通过ChatBI，员工可以轻松地创建数据查询、生成图表和报告，无需专业的数据分析技能。这使得数据分析变得更加民主化，让更多的员工能够参与到数据驱动的决策过程中。
● 实施成效
a:工作效率提升
员工知识查询效率从平均10分钟缩短到1分钟之内，显著提高了工作效率。ChatDoc和ChatBI的应用，使得员工能够快速获取所需的信息和数据分析结果，减少了在信息检索和数据处理上的时间。
b:成本节约
数据分析人员的工作时间节省了80%，降低了人力成本。通过自动化和简化数据分析流程，减少了对专业数据分析师的依赖，使得数据分析变得更加高效和经济。
c:市场竞争力提升
通过更便捷的设备管控和数据洞察，减少了对人工操作的依赖，增强了市场竞争力。实时的数据访问和分析能力，使得天奇中试车间能够快速响应市场变化，优化生产计划和资源分配，从而提高了市场响应速度和客户满意度。
中集集团和天奇中试车间的案例表明，生成式AI技术在工业制造领域的应用具有巨大的潜力和价值。通过构建智能化的平台和应用，企业不仅能够提升生产效率和降低成本，还能够加速创新步伐，提高市场竞争力。未来，随着技术的不断进步和应用的深入，生成式AI有望成为推动新型工业化发展的核心动力。（注：配图及部分内容参考《2024年中国生成式AI行业最佳应用实践》）
