作者簡(jiǎn)介：何金池 是 IBM 科技事業(yè)部的資深架構(gòu)師，著有《Kubeflow：云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)的橋梁》和《大數(shù)據(jù)處理之道》等書(shū)，是 Kubeflow、Tekton 多個(gè)開(kāi)源社區(qū)的 Maintainer，親自參與了 IBM 多款產(chǎn)品的研發(fā)，是人工智能、分布式計(jì)算、大數(shù)據(jù)處理和云原生等相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品的專家。

當(dāng)前，制造業(yè)正經(jīng)歷著一場(chǎng)以人工智能（AI）技術(shù)驅(qū)動(dòng)的深刻變革，以大模型為代表的新一代 AI 技術(shù)，因其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力、精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)分析和高效的自動(dòng)化水平，正以前所未有的速度深度融入制造業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)，重塑制造業(yè)的生產(chǎn)模式、管理方式和價(jià)值鏈，為傳統(tǒng)制造業(yè)注入新的活力，推動(dòng)著“智慧工廠”的加速到來(lái)。

跨國(guó)制造業(yè)在中國(guó)面臨的挑戰(zhàn)

跨國(guó)制造企業(yè)在中國(guó)市場(chǎng)面臨著一系列復(fù)雜且嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。首先，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日益激烈使得跨國(guó)企業(yè)必須不斷創(chuàng)新，以保持其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。隨著中國(guó)本土企業(yè)的快速崛起，跨國(guó)企業(yè)不僅需要應(yīng)對(duì)來(lái)自同行的壓力，還需適應(yīng)本土企業(yè)靈活多變的競(jìng)爭(zhēng)策略。其次，成本的不斷攀升和收益空間的縮減，使得跨國(guó)企業(yè)必須在成本控制和利潤(rùn)提升之間找到平衡點(diǎn)。此外，供應(yīng)鏈的不確定性、數(shù)據(jù)本地化與網(wǎng)絡(luò)安全的合規(guī)要求，以及本地化需求的差異化，進(jìn)一步增加了跨國(guó)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)難度。最后，本地化需求的差異化要求跨國(guó)企業(yè)深入理解中國(guó)市場(chǎng)，提供更貼近消費(fèi)者需求的產(chǎn)品和服務(wù)。

面對(duì)日益嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，跨國(guó)制造企業(yè)需要依托企業(yè)級(jí) AI 的強(qiáng)大賦能，方能迎刃而解，助力實(shí)現(xiàn)高效運(yùn)營(yíng)和可持續(xù)發(fā)展。

IBM 企業(yè)級(jí) AI 驅(qū)動(dòng)智能制造升級(jí)

經(jīng)過(guò)多年的技術(shù)積累和創(chuàng)新，IBM 企業(yè)級(jí) AI（下文簡(jiǎn)稱“IBM AI”）整合其新一代 AI 與數(shù)據(jù)平臺(tái) watsonx 的能力，不僅囊括了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)，如數(shù)據(jù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練和評(píng)估等，還具備當(dāng)前備受矚目的生成式 AI 功能。這一整合使得 IBM 的 AI 技術(shù)在處理復(fù)雜問(wèn)題、提供精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和優(yōu)化決策方面具備了更強(qiáng)大的能力，能夠在多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域?yàn)榭鐕?guó)企業(yè)帶來(lái)深刻的數(shù)智化轉(zhuǎn)型，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)高效運(yùn)營(yíng)和可持續(xù)發(fā)展。

在研發(fā)領(lǐng)域，IBM AI 通過(guò)構(gòu)建知識(shí)圖譜，整合并處理來(lái)自多方數(shù)據(jù)源的海量信息，深入挖掘數(shù)據(jù)間的隱秘關(guān)聯(lián)與內(nèi)在聯(lián)系，為研發(fā)決策提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支撐。同時(shí)，IBM AI 打造統(tǒng)一的知識(shí)共享平臺(tái)，利用智能問(wèn)答與搜索技術(shù)，打破信息孤島，提升知識(shí)共享效率。

在生產(chǎn)領(lǐng)域，IBM AI 利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，深入挖掘產(chǎn)線數(shù)據(jù)，識(shí)別出影響產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵因素，幫助企業(yè)從源頭把控產(chǎn)品質(zhì)量，降低生產(chǎn)成本。同時(shí)，IBM AI 針對(duì)企業(yè)有限的資源進(jìn)行最優(yōu)調(diào)配，通過(guò)決策優(yōu)化技術(shù)，幫助企業(yè)制定最優(yōu)生產(chǎn)計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)成本最小化、效率最大化。此外，IBM AI 對(duì)生產(chǎn)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)分析，預(yù)測(cè)潛在故障，幫助企業(yè)提前制定維護(hù)計(jì)劃，避免設(shè)備停機(jī)，保障生產(chǎn)連續(xù)性。借助于 IBM 視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)，提高產(chǎn)品質(zhì)量和檢測(cè)效率。

在供應(yīng)鏈方面，IBM AI 融合多種算法與模型，進(jìn)行多維度、多層次的需求預(yù)測(cè)，幫助企業(yè)精準(zhǔn)把握市場(chǎng)需求，制定合理的采購(gòu)和生產(chǎn)計(jì)劃。同時(shí)，IBM AI 通過(guò)模擬預(yù)排產(chǎn)，為企業(yè)提供決策輔助參考，優(yōu)化生產(chǎn)排程，提高生產(chǎn)效率，降低庫(kù)存成本。此外，IBM AI 基于需求數(shù)據(jù)、備件類別等數(shù)據(jù)，輸出最優(yōu)庫(kù)存策略，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)庫(kù)存成本最小化，提高資金周轉(zhuǎn)效率。IBM AI 還基于調(diào)度規(guī)則與優(yōu)先級(jí)，提供智能化的物流調(diào)度方案建議，優(yōu)化物流資源配置，提高物流效率，降低物流成本。

在售后方面，IBM AI 驅(qū)動(dòng)的售后服務(wù)助手，能夠提供故障診斷、解決方案查詢、服務(wù)商政策咨詢、售后工單系統(tǒng)問(wèn)題咨詢等一站式服務(wù)，提升客戶滿意度。同時(shí)，IBM AI 從消費(fèi)者各個(gè)觸點(diǎn)的聲音中進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，洞察消費(fèi)者需求，幫助企業(yè)優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，提升客戶體驗(yàn)。

在運(yùn)營(yíng)方面，IBM AI 自動(dòng)化和優(yōu)化人力資源管理中的招聘、員工管理和績(jī)效等任務(wù)，提高人力資源管理效率，降低人力成本。同時(shí)，IBM AI 根據(jù)自然語(yǔ)言輸入或現(xiàn)有源代碼，提供 AI 生成的代碼推薦，幫助企業(yè)提升 IT 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)效率，降低開(kāi)發(fā)成本。

在銷售方面，IBM AI 提供智能問(wèn)答和銷售策略支持，幫助銷售人員提升銷售效率，達(dá)成銷售目標(biāo)。同時(shí)，IBM AI 基于銷售歷史數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)專家判斷，建立銷售數(shù)量預(yù)測(cè)模型，幫助企業(yè)制定合理的銷售計(jì)劃，提升銷售業(yè)績(jī)。此外，IBM AI 驅(qū)動(dòng)的 7*24 智能客服機(jī)器人，能夠提供全天候的客戶服務(wù)，解答客戶疑問(wèn)，提升客戶滿意度。

IBM 企業(yè)級(jí) AI 應(yīng)用案例

1.智能視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)，打造“火眼金睛”

某大型汽車制造企業(yè)面臨著傳統(tǒng)人工質(zhì)檢效率低下、漏檢率高、成本高昂等問(wèn)題，亟需引入先進(jìn)的 AI 技術(shù)提升生產(chǎn)質(zhì)量。IBM 為其部署了基于 IBM Maximo Visual Inspection (VI) 技術(shù)的智能視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)融合了計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，能夠?qū)ζ嚵悴考M(jìn)行高精度、高效率的自動(dòng)化檢測(cè)。首先，收集大量汽車零部件圖像數(shù)據(jù)，并進(jìn)行人工標(biāo)注，構(gòu)建高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。然后訓(xùn)練模型，并進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化，提升模型識(shí)別精度和泛化能力。最后，將訓(xùn)練好的模型通過(guò)手機(jī)端和工控機(jī)部署到生產(chǎn)線上，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)在線檢測(cè)。結(jié)果顯示，AI 視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)能夠以毫秒級(jí)速度完成檢測(cè)，效率遠(yuǎn)超傳統(tǒng)人工質(zhì)檢，漏檢率降低至 0.1% 以下，顯著降低了質(zhì)檢成本，同時(shí)提高了產(chǎn)品質(zhì)量，減少了返工和報(bào)廢成本。

2.大模型技術(shù)賦能，構(gòu)建智能知識(shí)庫(kù)

某全球領(lǐng)先的電子產(chǎn)品制造商擁有海量的技術(shù)文檔、產(chǎn)品手冊(cè)和客戶服務(wù)記錄，但這些信息分散在各個(gè)部門(mén)，難以有效利用，導(dǎo)致知識(shí)共享和協(xié)同效率低下。IBM 為其打造了基于 watsonx Assistant 和 watsonx Discovery 技術(shù)的智能知識(shí)庫(kù)平臺(tái)。首先，從企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)、網(wǎng)站、文檔庫(kù)等渠道采集海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并進(jìn)行清洗、去重、格式轉(zhuǎn)換等預(yù)處理操作。然后構(gòu)建企業(yè)專屬的智能知識(shí)庫(kù)，將分散的知識(shí)點(diǎn)連接起來(lái)，形成知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。最后，基于 IBM watsonx Assistant，開(kāi)發(fā)智能問(wèn)答機(jī)器人，能夠理解自然語(yǔ)言，并從知識(shí)庫(kù)中快速檢索相關(guān)信息，提供精準(zhǔn)的答案和解決方案。結(jié)果顯示，員工可以通過(guò)智能知識(shí)庫(kù)平臺(tái)快速獲取所需信息，避免了信息孤島，提升了知識(shí)共享和協(xié)同效率。智能問(wèn)答機(jī)器人能夠 7*24小時(shí)提供在線服務(wù)，快速解答客戶疑問(wèn)，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(wù)成本，同時(shí)提高了問(wèn)題解決效率，減少了客戶流失。

隨著 AI 技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，AI 將在制造業(yè)中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用，推動(dòng)制造業(yè)向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化方向轉(zhuǎn)型升級(jí)。未來(lái)，AI 將與其他新興技術(shù)深度融合，例如 5G、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等，共同構(gòu)建更加智能、高效、綠色的智慧工廠，為制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展注入強(qiáng)勁動(dòng)力。AI 賦能制造業(yè)，是時(shí)代發(fā)展的必然趨勢(shì)，企業(yè)需要積極擁抱 AI 技術(shù)，將其融入到生產(chǎn)、管理、研發(fā)等各個(gè)環(huán)節(jié)，才能在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地，開(kāi)創(chuàng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的新局面。