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l’implementazione dell’intelligenza artificiale negli scenari industriali ha inaugurato un altro periodo esplosivo ed è iniziato anche un nuovo ciclo di concorrenza tra le aziende della filiera collegata.

"il software industriale tradizionale spesso si concentra su funzioni di base come la gestione dei processi e l'analisi dei dati, che non possono soddisfare le esigenze di risposta flessibile delle imprese in un mercato in rapida evoluzione. l'introduzione della tecnologia ai ha iniettato nuove funzionalità nel software industriale, rendendolo più intelligente" recentemente, pei jing, vicepresidente di dingjie digital intelligence (sz300378, prezzo delle azioni 22,68 yuan, valore di mercato 6,2 miliardi di yuan), ha accettato il "daily economy" durante la 24esima china international industrial news", ha detto un giornalista in un'intervista esclusiva.

secondo pei jing, l'applicazione di grandi modelli di intelligenza artificiale nel settore manifatturiero presenta caratteristiche industriali significative. i dati sono la chiave dell’efficacia dei grandi modelli di intelligenza artificiale. sebbene gli attuali modelli e algoritmi di intelligenza artificiale di grandi dimensioni siano basati principalmente su piattaforme open source generali, per adattarsi veramente alle industrie suddivise dell’industria manifatturiera, devono fare affidamento sui dati del settore e sulle conoscenze professionali accumulate in molti anni per la formazione.

infatti, mentre l’industria manifatturiera accelera la sua trasformazione verso l’intelligenza e la digitalizzazione, l’importanza del software industriale come ponte che collega il mondo fisico e il mondo digitale è diventata sempre più importante. secondo il "rapporto di ricerca sullo sviluppo dell'industria del software industriale cinese (2024)", la dimensione globale del mercato del software industriale nel 2023 sarà di circa 502,8 miliardi di dollari, equivalenti a circa 3,56 trilioni di rmb. la dimensione del mercato del software industriale nel mio paese è di circa 241,4 miliardi di yuan, con un aumento anno su anno del 12,3%, superiore al livello di crescita medio dell'industria del software.

l’intelligenza artificiale supporta la ricerca e lo sviluppo della produzione industriale, la produzione e il servizio post-vendita

l’integrazione della tecnologia ai non solo apporta nuovi spunti di crescita commerciale alle società di software industriale, ma ha anche un profondo impatto sullo sviluppo futuro dell’intero settore.

dal punto di vista del processo specifico, pei jing ha affermato che durante la fase di sviluppo e progettazione del prodotto, la tecnologia ai può utilizzare algoritmi di apprendimento automatico per estrarre in profondità enormi dati di progettazione e scoprire potenziali regole di progettazione e spazio di ottimizzazione.

ad esempio, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per la simulazione può prevedere le prestazioni del prodotto prima della produzione, riducendo i costi di tentativi ed errori; allo stesso tempo, l’intelligenza artificiale può anche adattare automaticamente i piani di progettazione in base alla domanda del mercato e al feedback degli utenti per ottenere una rapida iterazione e ottimizzazione dei prodotti.

nel processo di controllo della produzione, l'applicazione della tecnologia ai ha raggiunto una gestione precisa del processo di produzione. pei jing ha introdotto che raccogliendo i dati di produzione in tempo reale, il sistema ai può identificare rapidamente anomalie nel processo di produzione e regolare automaticamente i parametri di produzione per garantire il funzionamento stabile della linea di produzione.

"inoltre, l'intelligenza artificiale può consigliare in modo intelligente il percorso ottimale del processo di produzione in base alle informazioni sull'ordine e realizzare la generazione con un clic di informazioni di processo, impostazioni dei parametri e standard di orario di lavoro, che migliorano notevolmente l'efficienza e la flessibilità della produzione. questo tipo di produzione precisa il controllo questo metodo consente alle imprese di rispondere meglio ai cambiamenti del mercato e di soddisfare le esigenze individuali dei clienti", ha affermato pei jing.

nella fase di funzionamento e manutenzione post-vendita, anche la tecnologia ai svolge un ruolo importante.

pei jing ha detto ai giornalisti che costruendo una piattaforma intelligente di funzionamento e manutenzione, le aziende possono ottenere il monitoraggio remoto, la diagnosi dei guasti e la manutenzione predittiva delle apparecchiature. il sistema ai può utilizzare la tecnologia di analisi dei big data per monitorare e analizzare i dati operativi delle apparecchiature in tempo reale, scoprire in anticipo potenziali guasti e fornire suggerimenti di manutenzione corrispondenti. questo modello intelligente di funzionamento e manutenzione post-vendita non solo riduce i costi operativi e di manutenzione dell'azienda, ma migliora anche la soddisfazione e la fedeltà dei clienti.

prendendo come esempio l’industria chimica, quella alimentare e altri settori, la ricerca e lo sviluppo delle formule rappresentano un anello chiave nell’innovazione dei prodotti. il tradizionale processo di sviluppo della formula spesso richiede molta sperimentazione, tentativi ed errori, il che è costoso e inefficiente. combinando l'intelligenza artificiale con la tecnologia ar (realtà aumentata), le aziende possono creare un ambiente di ricerca e sviluppo di ricette virtuali per ottenere una rapida iterazione e ottimizzazione delle ricette.

da un lato, la tecnologia ar consente al personale di ricerca e sviluppo di vedere in modo intuitivo l’effetto delle modifiche della formula, mentre dall’altro l’intelligenza artificiale può consigliare automaticamente la combinazione ottimale di formule sulla base dei dati sperimentali. questa applicazione basata su scenari migliora notevolmente l'efficienza e l'accuratezza dello sviluppo della formula.

un altro scenario è la selezione del percorso in un ambiente di fabbrica. pei jing ha affermato che nell'industria manifatturiera, la scelta del percorso di processo influisce direttamente sul costo di produzione e sulla qualità del prodotto. la pianificazione tradizionale del percorso di processo spesso si basa sull'esperienza manuale e su metodi di prova ed errore ed è difficile da adattare alle richieste del mercato in rapida evoluzione. tuttavia, introducendo la tecnologia ai, le aziende possono consigliare automaticamente il percorso di processo ottimale in base alle informazioni sull’ordine e generare le informazioni di processo e le impostazioni dei parametri corrispondenti con un clic.

inoltre, nelle operazioni quotidiane delle imprese, la "gestione dei problemi" è un compito importante e noioso. i metodi tradizionali di risoluzione dei problemi spesso richiedono la revisione manuale di grandi quantità di informazioni o la consultazione di esperti, il che è inefficiente e soggetto a errori.

in questo contesto, costruendo una base di conoscenze per la gestione dei problemi basata sull’intelligenza artificiale, le imprese possono ottenere una risposta rapida e una risoluzione accurata dei problemi. pei jing ha affermato che il sistema di intelligenza artificiale può utilizzare la tecnologia di analisi dei big data per estrarre informazioni utili da enormi quantità di dati e fornire soluzioni basate sulla conoscenza del settore e sull'esperienza degli esperti. questo metodo intelligente di gestione dei problemi non solo migliora l'efficienza e la precisione della gestione dei problemi, ma riduce anche i costi operativi dell'azienda.

la trasformazione intelligente dell’industria manifatturiera accelera

oltre alla benedizione dell’intelligenza artificiale, stanno maturando anche tecnologie come l’internet industriale, i big data e il cloud computing. la trasformazione intelligente dell’industria manifatturiera è diventata l’unico modo per migliorare la competitività industriale e raggiungere uno sviluppo di alta qualità.

secondo pei jing, la trasformazione intelligente può non solo migliorare significativamente l'efficienza produttiva e la qualità del prodotto, ma anche ottimizzare l'allocazione delle risorse, ridurre i costi operativi e migliorare la risposta del mercato e le capacità di innovazione di un'impresa.

tuttavia, nel processo di promozione della trasformazione intelligente, le imprese devono affrontare anche molte sfide.

pei jing ha detto ai giornalisti che innanzitutto, a causa delle numerose suddivisioni produttive e delle enormi differenze nelle basi dell'informatizzazione, nei modelli di business e nelle esigenze di trasformazione delle diverse imprese, è difficile trovare una soluzione completamente universale. ciò richiede che le imprese effettuino una progettazione e una pianificazione personalizzate di alto livello in base alle proprie condizioni reali durante la realizzazione della trasformazione intelligente.

in secondo luogo, i sistemi informativi esistenti delle imprese sono diversi e complessi. come integrare efficacemente questi sistemi con la tecnologia intelligente per ottenere l'interoperabilità dei dati e la reingegnerizzazione dei processi aziendali è diventato un altro grosso problema affrontato dalle imprese. inoltre, la trasformazione intelligente comporta anche ingenti investimenti di capitale e formazione dei talenti, che pongono requisiti più elevati alla forza finanziaria e alle riserve di talenti dell’azienda.

pei jing ha affermato che, sulla base di questo background, dingjie digital si concentra anche su applicazioni basate su scenari e sviluppa prodotti e servizi intelligenti corrispondenti basati su esigenze specifiche in diversi scenari per aiutare le imprese a realizzare la trasformazione.

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