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la implementación de la ia en escenarios industriales ha marcado el comienzo de otro período explosivo y también ha comenzado una nueva ronda de competencia entre empresas de cadenas industriales relacionadas.

"el software industrial tradicional a menudo se centra en funciones básicas como la gestión de procesos y el análisis de datos, que no pueden satisfacer las necesidades de respuesta flexible de las empresas en un mercado que cambia rápidamente. la introducción de la tecnología de ia ha inyectado nuevas capacidades en el software industrial, haciéndolo más inteligente " recientemente, pei jing, vicepresidente de dingjie digital intelligence (sz300378, precio de las acciones 22,68 yuanes, valor de mercado 6.200 millones de yuanes), aceptó el "daily economy" durante la 24ª exposición industrial internacional de china", dijo el periodista en una entrevista exclusiva.

en opinión de pei jing, la aplicación de grandes modelos de ia en la industria manufacturera tiene características industriales importantes. los datos son la clave para la eficacia de los grandes modelos de ia. aunque los grandes modelos y algoritmos de ia actuales se basan principalmente en plataformas generales de código abierto, para adaptarse verdaderamente a las industrias subdivididas de la industria manufacturera, deben depender de los datos de la industria y el conocimiento profesional acumulado durante muchos años para la capacitación.

de hecho, a medida que la industria manufacturera acelera su transformación hacia la inteligencia y la digitalización, la importancia del software industrial como puente que conecta el mundo físico y el mundo digital se ha vuelto cada vez más prominente. según el "informe de investigación sobre el desarrollo de la industria del software industrial de china (2024)", el tamaño del mercado mundial de software industrial en 2023 será de aproximadamente 502.800 millones de dólares estadounidenses, equivalente a aproximadamente 3,56 billones de rmb. el tamaño del mercado de software industrial de mi país es de aproximadamente 241.400 millones de yuanes, un aumento interanual del 12,3%, superior al nivel de crecimiento promedio de la industria del software.

la ia respalda la i+d, la producción y el servicio posventa de fabricación industrial

la integración de la tecnología de ia no solo aporta nuevos puntos de crecimiento empresarial a las empresas de software industrial, sino que también tiene un profundo impacto en el desarrollo futuro de toda la industria.

desde el punto de vista del proceso específico, pei jing dijo que durante la etapa de diseño y desarrollo del producto, la tecnología de inteligencia artificial puede utilizar algoritmos de aprendizaje automático para extraer en profundidad datos de diseño masivos y descubrir posibles reglas de diseño y espacio de optimización.

por ejemplo, el uso de la ia para la simulación puede predecir el rendimiento del producto antes de su fabricación, lo que reduce los costos de prueba y error. al mismo tiempo, la ia también puede ajustar automáticamente los planes de diseño en función de la demanda del mercado y los comentarios de los usuarios para lograr una rápida iteración y optimización de los productos.

en el proceso de control de producción, la aplicación de la tecnología ai ha logrado una gestión precisa del proceso de producción. pei jing presentó que al recopilar datos de producción en tiempo real, el sistema de inteligencia artificial puede identificar rápidamente anomalías en el proceso de producción y ajustar automáticamente los parámetros de producción para garantizar el funcionamiento estable de la línea de producción.

"además, la ia puede recomendar de forma inteligente la ruta óptima del proceso de producción en función de la información del pedido y generar con un solo clic información del proceso, configuración de parámetros y estándares de horas de trabajo, lo que mejora en gran medida la eficiencia y la flexibilidad de la producción. este tipo de producción precisa el control este método permite a las empresas responder mejor a los cambios del mercado y satisfacer las necesidades individuales de los clientes", afirmó pei jing.

en la etapa de operación y mantenimiento posventa, la tecnología de inteligencia artificial también juega un papel importante.

pei jing dijo a los periodistas que al construir una plataforma inteligente de operación y mantenimiento, las empresas pueden lograr monitoreo remoto, diagnóstico de fallas y mantenimiento predictivo de los equipos. el sistema de inteligencia artificial puede utilizar tecnología de análisis de big data para monitorear y analizar los datos operativos del equipo en tiempo real, descubrir fallas potenciales con anticipación y brindar las sugerencias de mantenimiento correspondientes. este modelo inteligente de operación y mantenimiento posventa no solo reduce los costos de operación y mantenimiento de la empresa, sino que también mejora la satisfacción y lealtad del cliente.

tomando como ejemplos la industria química, la alimentaria y otras industrias, la investigación y el desarrollo de fórmulas son un vínculo clave en la innovación de productos. el proceso tradicional de desarrollo de fórmulas a menudo requiere mucha experimentación y prueba y error, lo cual es costoso e ineficiente. al combinar la ia con la tecnología ar (realidad aumentada), las empresas pueden crear un entorno virtual de i+d de recetas para lograr una rápida iteración y optimización de las recetas.

por un lado, la tecnología ar permite al personal de i+d ver intuitivamente el efecto de los ajustes de la fórmula, mientras que, por otro lado, la ia puede recomendar automáticamente la combinación óptima de fórmulas basándose en datos experimentales. esta aplicación basada en escenarios mejora enormemente la eficiencia y precisión del desarrollo de fórmulas.

otro escenario es la selección de ruta en un entorno de fábrica. pei jing dijo que en la industria manufacturera, la elección de la ruta del proceso afecta directamente el costo de producción y la calidad del producto. la planificación de rutas de procesos tradicionales a menudo se basa en experiencia manual y métodos de prueba y error, y es difícil de adaptar a las demandas del mercado que cambian rápidamente. sin embargo, al introducir la tecnología de inteligencia artificial, las empresas pueden recomendar automáticamente la ruta de proceso óptima en función de la información del pedido y generar la información del proceso correspondiente y la configuración de parámetros con un solo clic.

además, en las operaciones diarias de las empresas, el "manejo de problemas" es una tarea importante y tediosa. los métodos tradicionales de resolución de problemas a menudo requieren la revisión manual de grandes cantidades de información o consultas con expertos, lo cual es ineficiente y propenso a errores.

en este contexto, al construir una base de conocimientos sobre el manejo de problemas basada en ia, las empresas pueden lograr una respuesta rápida y una resolución precisa de los problemas. pei jing dijo que el sistema de inteligencia artificial puede utilizar tecnología de análisis de big data para extraer información útil de datos masivos y proporcionar soluciones basadas en el conocimiento de la industria y la experiencia de expertos. este método inteligente de manejo de problemas no solo mejora la eficiencia y precisión del manejo de problemas sino que también reduce los costos operativos de la empresa.

se acelera la transformación inteligente de la industria manufacturera

además de la bendición de la ia, tecnologías como internet industrial, big data y computación en la nube también están madurando. la transformación inteligente de la industria manufacturera se ha convertido en la única forma de mejorar la competitividad industrial y lograr un desarrollo de alta calidad.

en opinión de pei jing, la transformación inteligente no sólo puede mejorar significativamente la eficiencia de la producción y la calidad del producto, sino también optimizar la asignación de recursos, reducir los costos operativos y mejorar la respuesta al mercado y las capacidades de innovación de una empresa.

sin embargo, en el proceso de promover la transformación inteligente, las empresas también enfrentan muchos desafíos.

pei jing dijo a los periodistas que, en primer lugar, debido a las numerosas subdivisiones de fabricación y las enormes diferencias en la base de informatización, los modelos de negocio y las necesidades de transformación de las diferentes empresas, es difícil encontrar una solución completamente universal. esto requiere que las empresas lleven a cabo un diseño y una planificación personalizados de alto nivel en función de sus propias condiciones reales al llevar a cabo una transformación inteligente.

en segundo lugar, los sistemas de información existentes en las empresas son diversos y complejos. cómo integrar eficazmente estos sistemas con tecnología inteligente para lograr la interoperabilidad de los datos y la reingeniería de los procesos comerciales se ha convertido en otro problema importante al que se enfrentan las empresas. además, la transformación inteligente también implica grandes cantidades de inversión de capital y formación de talentos, lo que impone mayores exigencias a la solidez financiera y las reservas de talento de la empresa.

pei jing dijo que, con base en estos antecedentes, dingjie digital también se enfoca en aplicaciones basadas en escenarios y desarrolla productos y servicios inteligentes correspondientes basados ​​en necesidades específicas en diferentes escenarios para ayudar a las empresas a lograr la transformación.

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