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            定制化 AI 解決方案,決勝智造未來

            —— 西門子數(shù)字化工業(yè)軟件工業(yè)機(jī)械軟件戰(zhàn)略副總裁 Rahul Garg

            企業(yè)動(dòng)態(tài) 2026年02月26日 11:02:51來源:西門子工業(yè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域 18964
            摘要在競爭中搶占先機(jī),規(guī)避常見陷阱,關(guān)鍵在于讓AI驅(qū)動(dòng)的工具在正確的地方、由正確的人使用。

              【儀表網(wǎng) 企業(yè)動(dòng)態(tài)】在智能制造的浪潮下,制造商已無法忽視人工智能(AI)所帶來的變革性力量。今天的 AI 有望為設(shè)備制造商和終端工廠帶來生產(chǎn)力、效率乃至自動(dòng)化水平的三重躍升。然而,盡管 AI 能夠帶來的回報(bào)實(shí)實(shí)在在,企業(yè)在落地過程中卻極易遭遇瓶頸,導(dǎo)致無法釋放其全部潛能。因此,制造商必須以戰(zhàn)略思維部署 AI,而非將其盲目應(yīng)用于所有職能和工作流程。
             
              企業(yè)唯有親自掌控傳統(tǒng) AI、生成式與代理式 AI 技術(shù),并將其量身定制于自身的工作流程與目標(biāo),才能最大化地窺見 AI 的優(yōu)勢。那些為 AI 部署制定清晰路線圖的工廠,能確         保項(xiàng)目與需求精準(zhǔn)對(duì)齊,從而提高 AI 實(shí)施成功率,為未來的 AI 主導(dǎo)時(shí)代搶占先機(jī)。
             
              從蹣跚學(xué)步到展翅騰飛:中國市場的漸進(jìn)式 AI 之路
             
              加速 AI 整合,首先要厘清企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型旅程中的所處階段,從而實(shí)現(xiàn) AI 的規(guī)模化部署。每家企業(yè)的數(shù)字化成熟度進(jìn)程都是獨(dú)一無二的。在推進(jìn) AI 轉(zhuǎn)型時(shí),若能正視自身特定的痛點(diǎn),企業(yè)便能為解決未來日益復(fù)雜的問題奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
             
              尤其在中國市場,制造業(yè)門類齊全、自動(dòng)化水平參差不齊,盲目躍進(jìn)式地整合大語言模型(LLM)和代理式 AI 等先進(jìn)技術(shù),極有可能引發(fā)不可預(yù)見的業(yè)務(wù)中斷。因此,企業(yè)應(yīng)遵循“由簡入繁”的原則,逐步引入復(fù)雜的 AI 功能。例如,在產(chǎn)品或零部件設(shè)計(jì)階段,可先采用命令預(yù)測等簡單直觀的工具,減少工程師和設(shè)計(jì)師的重復(fù)勞動(dòng)。在企業(yè)逐步摸清自身獨(dú)特的 AI 需求、判別方案優(yōu)劣的過程中,一條專屬的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路也將隨之清晰。
             
              當(dāng)企業(yè)能夠熟練駕馭這些基礎(chǔ)解決方案,并對(duì)自身的 AI 未來有了清晰藍(lán)圖后,便可開始引入更高級(jí)的功能。例如,針對(duì)零部件設(shè)計(jì)采用 AI 增強(qiáng)的拓?fù)鋬?yōu)化技術(shù),或部署其他更貼合需求的定制化工具。這種漸進(jìn)式的爬坡,能讓企業(yè)在實(shí)踐中沉淀最佳實(shí)踐,并充分利用歷史數(shù)據(jù),全速推進(jìn) AI 落地。
             
              至此,企業(yè)便可著手訓(xùn)練專屬的 AI 模型,以增強(qiáng)和優(yōu)化核心流程。借助這些為解決企業(yè)特定挑戰(zhàn)而設(shè)計(jì)的定制化方案,設(shè)備制造商能夠?qū)⑸墒?AI 和智能體全面融入流程,自動(dòng)生成全新的工程與制造內(nèi)容,甚至實(shí)現(xiàn)復(fù)雜工作流的端到端自動(dòng)化。
             
              全民 AI:覆蓋全層級(jí)用戶的普惠之道
             
              數(shù)字化轉(zhuǎn)型沒有放之四海而皆準(zhǔn)的模板,即便是同一家公司的不同部門、不同員工,其轉(zhuǎn)型路徑也各不相同。正因如此,企業(yè)必須認(rèn)真思考“誰將使用這些解決方案”。為了讓組織內(nèi)每一個(gè)人(無論其是否具備 AI 專業(yè)知識(shí))都能充分利用 AI 的優(yōu)勢,企業(yè)必須部署適配所有崗位的工具。當(dāng)各個(gè) AI 技能水平的員工都能從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的制造中獲益時(shí),企業(yè)才能熟練運(yùn)用數(shù)據(jù)解決問題。
             
              目前市場上已有的例如設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)測性維護(hù)的解決方案,已經(jīng)可以在無需應(yīng)用開發(fā)或編程培訓(xùn)的情況下,讓機(jī)器數(shù)據(jù)變得易于理解。這些設(shè)計(jì)簡潔直觀的工具,能為一線員工提供設(shè)備狀態(tài)和關(guān)鍵績效指標(biāo)(KPI)的透明視圖,這對(duì)于中國制造業(yè)大量的工廠一線管理場景尤為適用。
             
              與此同時(shí),對(duì)于具備深厚機(jī)器編程和生產(chǎn)流程知識(shí)的設(shè)計(jì)工程師與生產(chǎn)工程師,可利用 AI 配置定制化工具,進(jìn)行質(zhì)量預(yù)測和工藝優(yōu)化。他們還能通過自然語言與 copilots 及其他 LLM 交互,完成命令搜索或設(shè)計(jì)相關(guān)問題咨詢等任務(wù)。
             
              得益于 AI 工具的多功能性,無論是大型企業(yè)還是中小企業(yè),都能高效利用其價(jià)值。在中國,中小企業(yè)占比極高,SaaS(軟件即服務(wù))模式的 AI 解決方案憑借其低門檻優(yōu)勢,無需企業(yè)投入大量本地基礎(chǔ)設(shè)施,成為中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理想選擇。而大型企業(yè)則可依托其可擴(kuò)展性,將這些能力輕松集成到現(xiàn)有系統(tǒng)中。總而言之,關(guān)鍵在于選用能支持各類企業(yè)、各層級(jí)員工,且適配其數(shù)字化成熟度任一階段的 AI 解決方案。
             
              定制化成功:中國智造的決勝未來
             
              企業(yè)將借助智能工具,驅(qū)動(dòng)工程領(lǐng)域各環(huán)節(jié)的效率、創(chuàng)新與變革。為了跟上競爭對(duì)手和合作伙伴的步伐,越來越多的中國企業(yè)正加大力度,將 AI 融入日常運(yùn)營。隨著 AI 解決方案的日益精進(jìn),那些早已啟動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè),已然收獲了實(shí)實(shí)在在的紅利。
             
              在競爭中搶占先機(jī),規(guī)避常見陷阱,關(guān)鍵在于讓 AI 驅(qū)動(dòng)的工具在正確的地方、由正確的人使用。AI 并非“一刀切”的萬能藥,但如今整合 AI 已變得前所未有的容易 —— 而這一切,都始于對(duì)組織自身需求的深刻理解。

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