【ZiDongHua 之方案应用场收录关键词:新质生产力 AI 人工智能 高质量发展
  
  打造新质生产力,“AI+工业”应该怎么“加”?
  
  在信息化和智能化浪潮的推动下,AI正成为推动经济社会发展的重要动力。今年的政府工作报告明确指出,要开展“人工智能+”行动,深入推动AI与制造业的融合,打造新质生产力,引领制造业实现质量变革、效率变革和动力变革。
  
  围绕高端化、智能化、绿色化发展方向,如何将AI深入赋能制造业各领域各环节?格创东智认为,AI与工业的融合不仅仅是简单的技术叠加,更是要在工业生产的全流程中实现智能化升级,实现数据的全面采集、分析和应用。
  
 
  
  首先,AI与工业的融合要精准把握需求,因地制宜。制造业企业作为市场的主体,其需求和痛点是AI+工业融合的出发点。不同行业、规模的企业面临的问题和需求各异,应结合实际情况,采用个性化解决方案,包括为企业提供智能化改造的咨询、规划、实施和运营等全方位服务,帮助企业实现数智化升级,培育新质生产力。
  
  而在推进AI在生产全流程的应用创新方面,也需要紧密结合工业生产场景的实际需求,探索AI在产品设计、生产制造、质量控制、能碳管控等各个环节的应用。通过智能化改造,实现自动化、智能化 ,提升生产效率、降低成本、提高产品质量。
  
  以生产和质量控制为例,传统生产方式往往依赖于人工操作和经验判断,存在着生产效率低下、质量不稳定等问题。通过AI+工业场景的融合应用,可以通过对生产数据的收集和分析,及时发现潜在问题并进行预警,确保产品质量的稳定性和一致性。这种数据驱动的决策方式,使得企业在面对市场变化时能够迅速作出反应,有效应对各种挑战。再比如,针对工业场景能碳的实际需求,也可以利用AI算法驱动,从制造业工厂的能源输入、能源消耗、碳排放三大维度,帮助企业打造面向全生命周期,覆盖所有能源及排放场景的智能化管控平台。
  
  
  
  此外,释放数据价值也是强化AI与工业融合的重要部分。数据是AI应用的核心资源,只有充分利用工业数据,促进数据要素流通,才能为AI应用提供充足的“数据土壤”,这就要求打破数据孤岛,促进工业数据在不同企业、不同部门之间的流通与共享。同时,还需要加强数据治理,保障数据安全,确保数据要素在合法合规的前提下得到充分利用。通过数据驱动的方式,实现工业生产的智能化决策和优化,提升企业的竞争力和创新能力。
  
  最后,AI与工业的融合不仅需要先进的技术支持,还需要相应的人才和生态支撑。当前,市场上对既懂AI又懂工业的复合型人才需求迫切。这些人才需要具备深厚的AI技术功底,同时又要对工业制造流程有深入的了解。因此,加强人才培养和引进,构建完善的人才体系,是推动“AI+工业”融合的关键一环。
  
 
  
  作为以AI赋能的工业智能解决方案提供商,格创东智将坚定“AI in everywhere”的战略举措,用AI重构工业智能解决方案,推动新质生产力在半导体、新能源等先进制造业的应用落地,促进生产、品质、能源等领域的智能化变革,打造高质量发展“新引擎”。