notícias

a implementação da ia ​​em cenários industriais deu início a outro período explosivo e também começou uma nova ronda de concorrência entre empresas da cadeia industrial relacionada.

"o software industrial tradicional geralmente se concentra em funções básicas, como gerenciamento de processos e análise de dados, que não podem atender às necessidades de resposta flexível das empresas no mercado em rápida mudança. a introdução da tecnologia de ia injetou novos recursos no software industrial, tornando-o mais inteligente " recentemente, pei jing, vice-presidente da dingjie digital intelligence (sz300378, preço das ações 22,68 yuans, valor de mercado 6,2 bilhões de yuans), aceitou a "economia diária" durante a 24ª exposição industrial internacional da china", disse o repórter em uma entrevista exclusiva.

na opinião de pei jing, a aplicação de grandes modelos de ia na indústria manufatureira tem características industriais significativas. os dados são a chave para a eficácia de grandes modelos de ia. embora os actuais grandes modelos e algoritmos de ia se baseiem principalmente em plataformas gerais de código aberto, para se adaptarem verdadeiramente às indústrias subdivididas da indústria transformadora, devem basear-se em dados da indústria e conhecimentos profissionais acumulados ao longo de muitos anos para formação.

na verdade, à medida que a indústria transformadora acelera a sua transformação rumo à inteligência e à digitalização, a importância do software industrial como ponte que liga o mundo físico e o mundo digital tornou-se cada vez mais proeminente. de acordo com o "relatório de pesquisa de desenvolvimento da indústria de software industrial da china (2024)", o tamanho do mercado global de software industrial em 2023 será de aproximadamente us$ 502,8 bilhões, equivalente a aproximadamente 3,56 trilhões de rmb. o tamanho do mercado de software industrial do meu país é de aproximadamente 241,4 bilhões de yuans, um aumento anual de 12,3%, que é superior ao nível médio de crescimento da indústria de software.

ai apoia p&d de fabricação industrial, produção e pós-venda

a integração da tecnologia de ia não só traz novos pontos de crescimento empresarial às empresas de software industrial, mas também tem um impacto profundo no desenvolvimento futuro de toda a indústria.

do ponto de vista do processo específico, pei jing disse que durante o estágio de desenvolvimento e design do produto, a tecnologia de ia pode usar algoritmos de aprendizado de máquina para explorar profundamente dados de design massivos e descobrir possíveis regras de design e espaço de otimização.

por exemplo, o uso de ia para simulação pode prever o desempenho do produto antes da fabricação, reduzindo os custos de tentativa e erro. ao mesmo tempo, a ia também pode ajustar automaticamente os planos de design com base na demanda do mercado e no feedback do usuário para obter rápida iteração e otimização dos produtos;

no processo de controle de produção, a aplicação da tecnologia de ia alcançou um gerenciamento preciso do processo de produção. pei jing introduziu que, ao coletar dados de produção em tempo real, o sistema de ia pode identificar rapidamente anormalidades no processo de produção e ajustar automaticamente os parâmetros de produção para garantir a operação estável da linha de produção.

"além disso, a ia pode recomendar de forma inteligente a rota ideal do processo de produção com base nas informações do pedido e realizar a geração de informações do processo com um clique, configurações de parâmetros e padrões de horário de trabalho, o que melhora muito a eficiência e a flexibilidade da produção. este tipo de produção precisa o controle este método permite que as empresas respondam melhor às mudanças do mercado e atendam às necessidades individuais dos clientes", disse pei jing.

na fase de operação e manutenção pós-venda, a tecnologia de ia também desempenha um papel importante.

pei jing disse aos repórteres que, ao construir uma plataforma inteligente de operação e manutenção, as empresas podem obter monitoramento remoto, diagnóstico de falhas e manutenção preditiva de equipamentos. o sistema de ia pode usar tecnologia de análise de big data para monitorar e analisar dados operacionais de equipamentos em tempo real, descobrir possíveis falhas com antecedência e fornecer sugestões de manutenção correspondentes. este modelo inteligente de operação e manutenção pós-venda não só reduz os custos de operação e manutenção da empresa, mas também melhora a satisfação e fidelização do cliente.

tomando como exemplo a indústria química, alimentícia e outras indústrias, a pesquisa e o desenvolvimento de fórmulas são um elo fundamental na inovação de produtos. o processo tradicional de desenvolvimento de fórmulas muitas vezes requer muita experimentação e tentativa e erro, o que é caro e ineficiente. ao combinar ia com tecnologia ar (realidade aumentada), as empresas podem construir um ambiente virtual de pesquisa e desenvolvimento de receitas para obter rápida iteração e otimização de receitas.

por um lado, a tecnologia ar permite que o pessoal de p&d veja intuitivamente o efeito dos ajustes de fórmulas, enquanto, por outro lado, a ia pode recomendar automaticamente a combinação ideal de fórmulas com base em dados experimentais. este aplicativo baseado em cenário melhora muito a eficiência e a precisão do desenvolvimento de fórmulas.

outro cenário é a seleção de rotas em um ambiente de fábrica. pei jing disse que na indústria manufatureira, a escolha da rota do processo afeta diretamente o custo de produção e a qualidade do produto. o planejamento tradicional de rotas de processo geralmente depende de experiência manual e métodos de tentativa e erro, e é difícil de se adaptar às rápidas mudanças nas demandas do mercado. no entanto, ao introduzir a tecnologia de ia, as empresas podem recomendar automaticamente a rota de processo ideal com base nas informações do pedido e gerar informações de processo e configurações de parâmetros correspondentes com um clique.

além disso, nas operações diárias das empresas, o “tratamento de problemas” é uma tarefa importante e tediosa. os métodos tradicionais de resolução de problemas muitas vezes exigem a revisão manual de grandes quantidades de informações ou a consulta a especialistas, o que é ineficiente e sujeito a erros.

neste contexto, ao construir uma base de conhecimento de tratamento de problemas baseada em ia, as empresas podem obter uma resposta rápida e uma resolução precisa dos problemas. pei jing disse que o sistema de ia pode usar tecnologia de análise de big data para extrair informações úteis de dados massivos e fornecer soluções baseadas no conhecimento do setor e na experiência de especialistas. este método inteligente de tratamento de problemas não apenas melhora a eficiência e a precisão do tratamento de problemas, mas também reduz os custos operacionais da empresa.

a transformação inteligente da indústria transformadora acelera

além da bênção da ia, tecnologias como a internet industrial, big data e computação em nuvem também estão a amadurecer. a transformação inteligente da indústria transformadora tornou-se a única forma de aumentar a competitividade industrial e alcançar um desenvolvimento de alta qualidade.

na opinião de pei jing, a transformação inteligente pode não só melhorar significativamente a eficiência da produção e a qualidade do produto, mas também otimizar a alocação de recursos, reduzir custos operacionais e melhorar a resposta ao mercado e as capacidades de inovação de uma empresa.

no entanto, no processo de promoção da transformação inteligente, as empresas também enfrentam muitos desafios.

pei jing disse aos repórteres que, em primeiro lugar, devido às numerosas subdivisões de produção e às enormes diferenças na base de informatização, nos modelos de negócios e nas necessidades de transformação das diferentes empresas, é difícil encontrar uma solução completamente universal. isto exige que as empresas realizem projetos e planejamentos personalizados de alto nível com base em suas próprias condições reais ao realizarem a transformação inteligente.

em segundo lugar, os sistemas de informação existentes nas empresas são diversos e complexos. como integrar eficazmente estes sistemas com tecnologia inteligente para alcançar a interoperabilidade de dados e a reengenharia de processos empresariais tornou-se outro grande problema enfrentado pelas empresas. além disso, a transformação inteligente também envolve grandes investimentos de capital e formação de talentos, o que impõe maiores exigências à solidez financeira e às reservas de talentos da empresa.

pei jing disse que com base neste histórico, a dingjie digital também se concentra em aplicações baseadas em cenários e desenvolve produtos e serviços inteligentes correspondentes com base em necessidades específicas em diferentes cenários para ajudar as empresas a alcançar a transformação.

notícias econômicas diárias