2024-10-03
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산업 시나리오에서 ai의 구현은 또 다른 폭발적인 시기를 가져왔고, 관련 산업 체인 기업 간의 새로운 경쟁도 시작되었습니다.
"기존 산업용 소프트웨어는 프로세스 관리, 데이터 분석 등 기본 기능에 집중하는 경우가 많아 급변하는 시장에서 기업의 유연한 대응 요구를 충족할 수 없습니다. ai 기술의 도입으로 산업용 소프트웨어에 새로운 기능이 주입되어 더욱 지능화되었습니다." 최근 dingjie digital intelligence(sz300378, 주가 2268위안, 시장 가치 62억 위안) 부사장 pei jing이 제24회 중국 국제 산업 박람회에서 '일상 경제'를 수락했다고 기자는 단독 인터뷰에서 말했습니다.
pei jing의 견해에 따르면, 제조 산업에서 대규모 ai 모델을 적용하는 것은 상당한 산업적 특징을 가지고 있습니다. 데이터는 대규모 ai 모델의 효율성을 좌우하는 핵심 요소입니다. 현재의 대형 ai 모델과 알고리즘은 주로 일반 오픈소스 플랫폼을 기반으로 하고 있지만, 제조업의 세분화된 산업에 진정으로 적응하기 위해서는 다년간 축적된 산업 데이터와 전문 지식에 의존해 훈련해야 한다.
실제로 제조 산업이 지능화와 디지털화로의 전환을 가속화함에 따라 물리적 세계와 디지털 세계를 연결하는 가교로서 산업용 소프트웨어의 중요성이 점점 더 부각되고 있습니다. "중국 산업용 소프트웨어 산업 발전 연구 보고서(2024)"에 따르면 2023년 글로벌 산업용 소프트웨어 시장 규모는 약 5028억 달러(약 3조 5600억 위안)에 달할 것으로 예상됩니다. 우리나라 산업용 소프트웨어 시장 규모는 약 2,414억 위안으로 전년 대비 12.3% 증가해 소프트웨어 산업 평균 성장 수준보다 높다.
ai 기술의 통합은 산업용 소프트웨어 기업에 새로운 비즈니스 성장 포인트를 제공할 뿐만 아니라 전체 산업의 미래 발전에 지대한 영향을 미칩니다.
특정 프로세스 관점에서 pei jing은 제품 개발 및 설계 단계에서 ai 기술이 기계 학습 알고리즘을 사용하여 대규모 설계 데이터를 심층적으로 마이닝하고 잠재적인 설계 규칙과 최적화 공간을 발견할 수 있다고 말했습니다.
예를 들어 시뮬레이션에 ai를 사용하면 제조 전에 제품 성능을 예측하고 시행착오 비용을 줄이는 동시에 시장 수요와 사용자 피드백을 기반으로 설계 계획을 자동으로 조정하여 제품의 신속한 반복과 최적화를 달성할 수 있습니다.
생산 관리 프로세스에서는 ai 기술을 적용하여 생산 프로세스의 정밀한 관리를 달성했습니다. pei jing은 ai 시스템이 실시간으로 생산 데이터를 수집함으로써 생산 과정의 이상을 신속하게 식별하고 생산 매개변수를 자동으로 조정하여 생산 라인의 안정적인 운영을 보장할 수 있다고 소개했습니다.
"또한 ai는 주문 정보를 기반으로 최적의 생산 공정 경로를 지능적으로 추천하고 공정 정보, 매개변수 설정 및 작업 시간 표준의 원클릭 생성을 실현하여 생산 효율성과 유연성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이러한 종류의 정밀 생산은 제어됩니다. 이 방법을 통해 기업은 시장 변화에 더 잘 대응하고 고객의 개별 요구 사항을 충족할 수 있습니다."라고 pei jing은 말했습니다.
판매 후 운영 및 유지 관리 단계에서도 ai 기술이 중요한 역할을 합니다.
pei jing은 지능형 운영 및 유지 관리 플랫폼을 구축함으로써 기업이 원격 모니터링, 결함 진단 및 장비 예측 유지 관리를 달성할 수 있다고 기자들에게 말했습니다. ai 시스템은 빅데이터 분석 기술을 활용해 장비 운영 데이터를 실시간으로 모니터링 및 분석하고 잠재적인 결함을 사전에 발견하며 그에 따른 유지보수 제안을 제공할 수 있다. 이러한 지능적인 판매 후 운영 및 유지 관리 모델은 기업의 운영 및 유지 관리 비용을 절감할 뿐만 아니라 고객 만족도와 충성도도 향상시킵니다.
화학 산업, 식품 및 기타 산업을 예로 들면, 포뮬러 연구 및 개발은 제품 혁신의 핵심 연결 고리입니다. 전통적인 포뮬러 개발 프로세스에는 많은 실험과 시행착오가 필요한 경우가 많아 비용이 많이 들고 비효율적입니다. ai와 ar(증강현실) 기술을 결합하면 기업은 가상 레시피 r&d 환경을 구축하여 레시피의 신속한 반복과 최적화를 달성할 수 있습니다.
ar 기술을 통해 r&d 인력은 공식 조정 효과를 직관적으로 확인할 수 있고, ai는 실험 데이터를 기반으로 최적의 공식 조합을 자동으로 추천할 수 있습니다. 이 시나리오 기반 애플리케이션은 공식 개발의 효율성과 정확성을 크게 향상시킵니다.
또 다른 시나리오는 공장 환경에서의 경로 선택입니다. pei jing은 제조 산업에서 공정 경로 선택이 생산 비용과 제품 품질에 직접적인 영향을 미친다고 말했습니다. 전통적인 프로세스 경로 계획은 수동 경험과 시행착오 방법에 의존하는 경우가 많으며 빠르게 변화하는 시장 요구에 적응하기 어렵습니다. 하지만 ai 기술을 도입하면 기업은 주문 정보를 기반으로 최적의 공정 경로를 자동으로 추천하고, 원클릭으로 해당 공정 정보와 매개변수 설정을 생성할 수 있다.
또한, 기업의 일상 업무에서 "문제 처리"는 중요하고 지루한 작업입니다. 기존의 문제 해결 방법에서는 많은 양의 정보를 수동으로 검토하거나 전문가와 상담해야 하는 경우가 많아 비효율적이고 오류가 발생하기 쉽습니다.
이러한 맥락에서 기업은 ai 기반 문제 처리 지식 기반을 구축함으로써 신속한 대응과 정확한 문제 해결을 달성할 수 있습니다. pei jing은 ai 시스템이 빅데이터 분석 기술을 활용해 방대한 데이터에서 유용한 정보를 추출하고, 업계 지식과 전문가 경험을 바탕으로 솔루션을 제공할 수 있다고 말했다. 이러한 지능적인 문제 처리 방법은 문제 처리의 효율성과 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라 회사의 운영 비용도 절감합니다.
ai의 축복 외에도 산업 인터넷, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 등의 기술도 성숙해지고 있습니다. 제조업의 지능적 전환은 산업 경쟁력을 강화하고 고품질 발전을 달성할 수 있는 유일한 방법이 되었습니다.
pei jing의 관점에서 지능형 혁신은 생산 효율성과 제품 품질을 크게 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 자원 할당을 최적화하고 운영 비용을 절감하며 기업의 시장 대응 및 혁신 역량을 향상시킬 수 있습니다.
그러나 지능형 전환을 촉진하는 과정에서 기업은 많은 과제에 직면합니다.
pei jing은 기자들에게 우선 수많은 제조 부문과 정보화 기반, 비즈니스 모델 및 다양한 기업의 전환 요구 사항이 크게 다르기 때문에 완전히 보편적인 솔루션을 찾는 것이 어렵다고 말했습니다. 이를 위해서는 기업이 지능형 전환을 수행할 때 자체 실제 조건을 기반으로 개인화된 최상위 설계 및 계획을 수행해야 합니다.
둘째, 기업의 기존 정보 시스템은 다양하고 복잡합니다. 이러한 시스템을 지능형 기술과 효과적으로 통합하여 데이터 상호 운용성과 비즈니스 프로세스 리엔지니어링을 달성하는 방법은 기업이 직면한 또 다른 주요 문제가 되었습니다. 또한 지능적 혁신에는 막대한 자본 투자와 인재 교육이 포함되므로 회사의 재무 건전성과 인재 보유에 대한 요구가 높아집니다.
pei jing은 이러한 배경을 바탕으로 dingjie digital도 시나리오 기반 애플리케이션에 중점을 두고 다양한 시나리오의 특정 요구 사항을 기반으로 해당 지능형 제품 및 서비스를 개발하여 기업이 변화를 달성할 수 있도록 지원한다고 말했습니다.
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