2024-10-03
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産業シナリオへの ai の導入により、新たな爆発的な時期が到来し、関連産業チェーン企業間の新たな競争も始まりました。
「従来の産業用ソフトウェアは、プロセス管理やデータ分析などの基本機能に焦点を当てていることが多く、急速に変化する市場における企業の柔軟な対応ニーズを満たすことができません。ai テクノロジーの導入により、産業用ソフトウェアに新しい機能が注入され、よりインテリジェントになりました。」最近、丁傑デジタルインテリジェンス（sz300378、株価22.68元、時価総額62億元）の副社長、ペイジン氏が第24回中国国際産業博覧会期間中の「デイリーエコノミー」記者に独占インタビューで述べた。
pei jing 氏の見解では、製造業における大規模 ai モデルの適用には、業界に大きな特徴があります。大規模な ai モデルの有効性の鍵となるのはデータです。現在の大規模な ai モデルとアルゴリズムは主に一般的なオープンソース プラットフォームに基づいていますが、製造業の細分化された業界に真に適応するには、長年にわたって蓄積された業界データと専門知識に依存してトレーニングする必要があります。
実際、製造業がインテリジェンスとデジタル化への変革を加速するにつれて、物理世界とデジタル世界をつなぐ架け橋としての産業用ソフトウェアの重要性がますます高まっています。 「中国産業用ソフトウェア産業発展研究報告（2024年）」によると、2023年の世界の産業用ソフトウェア市場規模は約5,028億米ドル、約3兆5,600億元に相当すると予測されています。我が国の産業用ソフトウェア市場の規模は約2,414億元で、前年比12.3％増加し、ソフトウェア業界の平均成長レベルを上回っています。
ai テクノロジーの統合は、産業用ソフトウェア企業に新たなビジネスの成長点をもたらすだけでなく、業界全体の将来の発展にも大きな影響を与えます。
具体的なプロセスの観点から、pei jing氏は、製品の開発と設計段階で、ai技術は機械学習アルゴリズムを使用して膨大な設計データを深く掘り起こし、潜在的な設計ルールと最適化スペースを発見できると述べた。
たとえば、シミュレーションに ai を使用すると、製造前に製品のパフォーマンスを予測できるため、試行錯誤のコストが削減されます。同時に、ai は市場の需要とユーザーのフィードバックに基づいて設計計画を自動的に調整し、製品の迅速な反復と最適化を実現できます。
生産管理工程ではai技術を活用し、生産工程の精密な管理を実現しました。 pei jing氏は、生産データをリアルタイムで収集することで、aiシステムが生産プロセスの異常を迅速に特定し、生産パラメータを自動的に調整して生産ラインの安定した稼働を確保できると紹介しました。
「さらに、ai は注文情報に基づいて最適な生産プロセス ルートをインテリジェントに推奨し、プロセス情報、パラメータ設定、作業時間基準のワンクリック生成を実現し、生産効率と柔軟性を大幅に向上させます。このような正確な生産制御この方法により、企業は市場の変化によりよく対応し、顧客の個別のニーズを満たすことができます」とペイ・ジン氏は述べています。
販売後の運用保守段階でもai技術が重要な役割を果たします。
pei jing氏は記者団に対し、インテリジェントな運用保守プラットフォームを構築することで、企業は機器の遠隔監視、故障診断、予知保全を実現できると語った。 aiシステムは、ビッグデータ分析技術を使用して、機器の稼働データをリアルタイムで監視および分析し、潜在的な障害を事前に発見し、それに対応するメンテナンスの提案を行うことができます。このインテリジェントなアフターセールス運用および保守モデルは、企業の運用および保守コストを削減するだけでなく、顧客満足度とロイヤルティも向上します。
化学産業、食品、その他の産業を例に挙げると、フォーミュラの研究開発は製品イノベーションにおける重要なリンクです。従来のフォーミュラ開発プロセスでは多くの実験や試行錯誤が必要となることが多く、コストがかかり非効率的です。 ai と ar (拡張現実) テクノロジーを組み合わせることで、企業は仮想レシピの研究開発環境を構築し、レシピの迅速な反復と最適化を実現できます。
ar テクノロジーにより、研究開発担当者はフォーミュラ調整の効果を直感的に確認できる一方で、ai は実験データに基づいて最適なフォーミュラの組み合わせを自動的に推奨できます。このシナリオベースのアプリケーションにより、フォーミュラ開発の効率と精度が大幅に向上します。
もう 1 つのシナリオは、工場環境でのルート選択です。 pei jing 氏は、製造業ではプロセス ルートの選択が製品の生産コストと品質に直接影響すると述べました。従来のプロセスルート計画は、手作業の経験や試行錯誤の方法に依存することが多く、急速に変化する市場の需要に適応するのが困難です。しかし、ai技術を導入することで、企業は注文情報に基づいて最適な工程ルートを自動的に推奨し、ワンクリックで対応する工程情報やパラメータ設定を生成できるようになります。
また、企業の日常業務において「問題対応」は重要かつ面倒な作業です。従来の問題解決方法では、多くの場合、大量の情報を手動で確認したり、専門家に相談したりする必要がありますが、これは非効率でエラーが発生しやすいものです。
これに関連して、ai ベースの問題処理ナレッジ ベースを構築することで、企業は問題に対する迅速な対応と正確な解決を実現できます。 pei jing氏は、aiシステムはビッグデータ分析テクノロジーを使用して、大量のデータから有用な情報を抽出し、業界の知識と専門家の経験に基づいたソリューションを提供できると述べました。このインテリジェントな問題処理方法により、問題処理の効率と精度が向上するだけでなく、企業の運用コストも削減されます。
ai の恩恵に加え、産業用インターネット、ビッグデータ、クラウド コンピューティングなどのテクノロジーも成熟しており、製造業のインテリジェントな変革が産業競争力を強化し、高品質な発展を実現する唯一の方法となっています。
pei jing 氏の見解では、インテリジェントな変革は、生産効率と製品品質を大幅に向上させるだけでなく、リソース割り当てを最適化し、運用コストを削減し、企業の市場対応力とイノベーション能力を強化することもできます。
しかし、インテリジェントな変革を推進する過程で、企業は多くの課題にも直面します。
pei jing 氏は記者団に対し、まず第一に、製造部門が多数存在し、企業ごとに情報化基盤、ビジネスモデル、変革ニーズが大きく異なるため、完全に普遍的なソリューションを見つけるのは難しいと語った。このため、企業はインテリジェントな変革を実行する際に、自社の実際の状況に基づいてパーソナライズされたトップレベルの設計と計画を実行する必要があります。
第二に、企業の既存の情報システムは多様かつ複雑であり、これらのシステムをインテリジェント テクノロジーと効果的に統合してデータの相互運用性とビジネス プロセスのリエンジニアリングを実現する方法が、企業が直面するもう 1 つの大きな問題となっています。さらに、インテリジェントな変革には多額の資本投資と人材トレーニングも必要となるため、企業の財務力と人材予備力に対する要求が高まります。
こうした背景を踏まえ、dingjie digital はシナリオベースのアプリケーションにも注力しており、企業の変革実現を支援するために、さまざまなシナリオにおける特定のニーズに基づいて、対応するインテリジェントな製品やサービスを開発していると pei jing 氏は述べました。
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