schneider electric yin zheng: ai를 효과적으로 활용하여 혁신적인 성장 도구를 만드는 방법
2024-10-02
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현재 생성 ai와 chatgpt 등 일반 대형 모델의 지속적인 업그레이드로 전 세계적으로 새로운 인공지능(ai) 붐이 일어나고 있습니다. 이전에 머신러닝 기술은 수년에 걸쳐 개발되어 많은 산업 분야에 진출했습니다. 중국에서는 '인공지능+' 정책이 도입되면서 ai 기술이 단일 지점 응용에서 다양한 응용으로, 일반 시나리오에서 산업별 시나리오로 옮겨가며 '신품질 생산성'을 창출하는 핵심 동력이 됐다. .
ai가 산업을 재편하고 있다. 생성적 ai는 농업, 산업, 교육, 의료 등 보다 강력한 인간-기계 협업을 통해 많은 산업의 비즈니스 프로세스를 변화시켰으며 다양한 분야에서 새로운 트랙이 등장하고 있습니다. ai 열풍의 새로운 국면에 직면한 기업들은 일반적으로 ai가 "돈을 들일 가치가 있는가"에 대해 우려하고 있습니다. 더 나은 이점을 얻기 위해 ai를 배포하는 방법은 무엇입니까?
슈나이더 일렉트릭 부사장 겸 중국 및 동아시아 지역 사장 yin zheng
투자입니다. 더 중요한 것은 ai가 변화와 성장을 위한 강력한 도구를 만든다는 것입니다.
ai에 대한 상상력은 흥미롭지만 신기술에는 투자가 필요한 경우가 많아 많은 기업이 의욕을 꺾습니다. 실제로 ai에 대한 투자는 처음부터 시작하는 것이 아니라 기업의 디지털 전환 과정에서 불가피한 부분이다. 디지털화 과정 초기에 기업은 데이터 수집 및 전송, 시스템 연결, 플랫폼 구축을 위해 많은 비용과 자원을 투자해야 합니다. 이러한 데이터와 시스템을 더욱 활성화하려면 기업은 머신 러닝, 딥 러닝, 생성 ai 등의 기술을 비즈니스 시나리오에 적용하고, 데이터의 가치를 심층적으로 파악하고, 지속적으로 프로세스 프로세스를 최적화하고, 에너지 효율성을 개선해야 합니다. ai의 도입은 바로 디지털 전환에 대한 초기 투자의 이점을 극대화하는 방법입니다.
많은 실제 사용 사례에서는 ai가 기업이 품질과 효율성을 개선하고 더 높은 수익을 창출할 수 있는 더 많은 기회를 탐색하는 데 도움이 될 수 있음을 입증합니다. 예를 들어 슈나이더 일렉트릭(schneider electric)은 맥주 생산 라인에 ai 알고리즘이 포함된 지능형 제어 전략을 맞춤화하여 추가되는 재료의 양을 최적화함으로써 전반적인 품질, 비용 및 효율성을 최적화하고 관련 프로세스의 효율성을 15% 빠르게 높였습니다. . 한 상업 은행의 데이터 센터는 ai 알고리즘과 머신 러닝 기술을 심층적으로 통합한 슈나이더 일렉트릭의 smartcool 터미널 에어컨 에너지 절약 솔루션을 배포했습니다. 이는 냉각 효율을 20% 향상시키는 동시에 전기를 31% 절약해 줍니다. 비즈니스 효율성을 높이는 동시에 에너지를 절약하고 탄소 배출을 줄여 지속 가능한 발전을 달성합니다.
따라서 ai가 '비용 암살자'라고 말하기보다는 디지털 투자 수익의 증폭자라고 말하는 것이 더 좋습니다. ai가 적절하게 배포되는 한 ai는 기업의 디지털화와 친환경 및 저탄소 '이중 변혁'을 가속화할 뿐만 아니라 다차원적인 변혁적 성장도 달성할 수 있습니다. schneider electric의 수석 부사장이자 중국 및 동아시아 지역 사장인 yin zheng은 다음과 같이 지적했습니다. "ai는 새로운 길이 아니라 디지털 변혁을 위한 새로운 일정입니다. 기업은 새로운 트렌드를 적극적으로 수용하고 기술을 핵심으로 변혁을 가속화해야 합니다. 추진력."
세 가지 주요 조건은 ai 가치의 견고한 기반을 마련합니다.
ai를 배치하면 "절반의 노력으로 두 배의 결과를 얻을 수 있으므로" 기업이 즉시 시작할 수 있습니까? yin zheng은 ai 애플리케이션에 특정 기술적 한계가 있다고 말했습니다. ai의 가치를 실현하려면 기업은 세 가지 주요 조건을 충족해야 합니다.
첫째, 좋은 디지털 '기반'을 구축해야 합니다. ai는 공중에 고립된 성이 아니며, 그 기반은 디지털화입니다. 디지털 시스템은 엄청난 양의 실제 데이터를 알고리즘과 모델에 지속적으로 제공함으로써 ai가 역할을 수행할 수 있는 광범위한 분야를 만듭니다. 개발, 테스트, 적용부터 유지 관리까지 소프트웨어는 ai를 위한 '실험실'과 '운영 스테이션'을 구축했으며, ai 기술은 소프트웨어 엔지니어링 분야를 끊임없이 변화시켜 더욱 지능적인 소프트웨어를 개발하고 소프트웨어 기능을 강화하는 데 도움을 주고 있습니다.
디지털화는 업계에서 ai를 구현하기 위한 기반이라고 할 수 있습니다. 이는 ai가 시나리오에 통합되고, 사람들과 협력하고, 과제에 대응하고, 심지어 스스로 학습하고 진화하기까지 하는 핵심 플랫폼입니다. 디지털화 없이는 ai를 이야기할 수 없습니다.
슈나이더 일렉트릭은 디지털화, 자동화, 전기화라는 업계 최고의 세 가지 주요 기술을 통합하여 ai가 비즈니스의 모든 측면에 침투할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 슈나이더 일렉트릭은 탄소 제로 스마트 공장을 구축하기 위해 ai 알고리즘을 신규 에너지 소비, 스마트 에너지 파견, 자산 운영 및 유지 보수, 공급망 관리 등 다양한 측면에 통합하여 비즈니스를 빠르고 정확하게 분석하고 최적화했습니다. 운영 및 에너지 관리를 통해 공장이 탄소 제로, 인텔리전스 및 효율성을 달성하도록 돕습니다. 슈나이더 일렉트릭의 우시 '라이트하우스 팩토리'에서는 사물인터넷, 소프트웨어, 5g 네트워크 등 다양한 디지털 기술과 결합된 ai 알고리즘이 연간 생산성을 14% 높이고 녹색 전력 소비량 100%를 달성하며 탄소 배출량을 약 2,400톤 줄였습니다. 매년, 수입이 상당합니다.
둘째, 기업은 시나리오의 요구 사항에 따라 제품을 "맞춤형"으로 만들어야 합니다. ai 시대에도 it와 ot의 결합은 여전히 가장 중요한 원칙이다. 다양한 산업의 비즈니스 시나리오는 매우 다양하며 일반적인 대형 모델은 요구 사항을 충족하기 어려운 경우가 많습니다. ot 경험과 특정 매개변수를 포함하는 맞춤형 ai 솔루션만이 신속하게 구현되고 효과적일 수 있습니다. 따라서 기업은 모든 것에 ai를 사용할 필요는 없지만 비즈니스 시나리오 요구 사항을 기반으로 ai 기술을 전체 솔루션에 내장하여 비용 이점을 극대화해야 합니다.
슈나이더 일렉트릭은 ai 기술을 풍부한 디지털 솔루션에 통합하고 100개 이상의 실제 사용 사례를 창출했으며, 다양한 산업에서 원스톱 ai 모델 구축, 배포, 운영 및 유지 관리를 지원하는 엔터프라이즈급 인공 지능 플랫폼 ecostruxure ai 엔진을 출시했습니다. 업계 경험을 결합한 이 ai 엔진은 자동차, 식품 및 음료, 건물, 데이터 센터 등 다양한 산업에서 널리 사용되어 왔으며, 생산 효율을 평균 3%~5% 높이고 에너지 소비를 5%~10% 줄일 수 있습니다. 매년 %.
또한 개방형 협업은 ai 애플리케이션을 홍보하는 데에도 핵심입니다. 현재 주류 ai 기술은 it 산업에서 나온다. 이를 제대로 구현하려면 it, ot 기술을 보유한 솔루션 제공자와 산업 사용자가 참여해 개방형 생태계를 조성하고 함께 추진해야 한다. 슈나이더 일렉트릭은 엔비디아와 협력해 업계 최초로 지능형 컴퓨팅 센터를 위한 맞춤형 레퍼런스 디자인을 출시했으며, 기술 협력을 통해 엣지 인공지능과 디지털 트윈 기술의 획기적인 변화를 촉진하고 산업 발전을 위한 기술 지원을 제공했습니다.
단기 이익부터 장기 성장까지, ai 기반 기업 구축
첨단 기술은 언제나 파괴적인 변화를 가져옵니다. ai 기술의 물결에 직면하여 슈나이더 일렉트릭은 기업이 특정 애플리케이션 시나리오에 집중하고 4가지 주요 단계로 ai 애플리케이션을 구현할 것을 권장합니다. 첫째, 기업은 '비즈니스'에서 시작하여 합의를 통합하고 전반적인 상황을 계획해야 합니다. 가치 성장, 신뢰성 및 탄력성, "효율성과 만족도, 지속 가능한 개발, 혁신적인 비즈니스 모델"의 5가지 차원은 ai의 가치와 영향을 종합적으로 평가합니다. 둘째, 시나리오에 집중하고, 작은 단계부터 빠르게 실행하며, 일반적인 시나리오의 심층 적용을 통해 적시에 피드백을 제공하고, 방향을 유연하게 조정하고, 빠르게 반복합니다. 셋째, 데이터가 축적되고 장벽이 형성되며, ai 응용을 통해 비공개적이고 고유한 산업 지식과 경험이 축적되어 미래를 위한 핵심 경쟁력이 형성됩니다. 마지막으로 ai 기술을 활용해 전 직원의 역량을 강화하고 직원 역량을 키우며 공동 혁신을 이룬다.
각 단계에서 기업은 ai의 비용 편익, 입력-출력, 투자-출력을 종합적으로 평가하고, 데이터 및 지식 거버넌스를 준수하며, 조직 변화를 지속적으로 촉진해야 합니다. 기업은 구체적인 애플리케이션 시나리오를 하나씩 구현함으로써 ai 애플리케이션을 기회로 활용해 기술, 비즈니스, 인재, 비전의 전면적인 변혁을 지속적으로 촉진하고 궁극적으로 ai 기반 기업으로 성장해 '혁신'을 형성할 수 있습니다. 주도적인 디지털, 친환경, 저탄소 기업입니다." "장기적인 성장 모델은 기술을 기업 발전의 진정한 핵심 원동력으로 만듭니다.
yin zheng은 다음과 같이 강조했습니다. "ai는 단지 도구일 뿐이며 기업 변혁의 궁극적인 목표는 성장입니다. 현재 기업은 포괄적인 경쟁력을 강화하고 미래의 경쟁 우위를 형성하기 위해 첨단 기술을 적극적으로 배치해야 합니다. 슈나이더 일렉트릭은 더 많은 중국 기업이 ai를 활용하여 효율적이고 지속 가능한 미래를 공동으로 만들어 보세요.”(chen dong)
