“制造”变“智造”,才是企业提效的成功密码!

发布日期:2023-12-13 14:27
近日,“亿万富豪找回丢失25年儿子”相关话题引发全网关注。值得一提的是,此番寻子成功源于一家人工智能科技公司通过男孩人脸识别比对成功,该公司自主研发的“跨年龄同亲缘人脸比对算法”,能够筛选出相关性较高的疑似者进行赋分排名,以平台的算法支撑为依托,利用人像伴随分析算法,实现智能运转,提升寻亲效率。而这,才是人工智能应用的实际意义,也让我们意识到AI的本质,并不是“炫技”,更应该作为一种赋能技术。

为此,本期小编邀请到迅易科技合伙人&AI智能应用板块制造行业客户总监付雨鑫Mary,跟我们聊一聊关于企业中AI智能应用,如何帮助企业提升生产、业务流程效率。

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小编:现在大家都在说AI,AI到底是什么,怎么创新地运用到企业上呢?
付总监:人工智能AI是指通过模拟、仿真人类智能的方法和技术,以解决复杂问题和实现人类类似的复杂任务,AI的技术包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。如今AI应用市场比较热门的应用有生成式AI、分析型AI,其中生成式AI就是现下最火热的ChatGPT,通过AI可以输出文字、图像等多样化的内容,帮助大家摆脱机械性的劳动,把时间花在创意性工作上。另一种,分析型AI主要是借助机器分析数据,从而预测数据结果,比如我们曾携手某世界500强德国汽车品牌,通过AI进行汽车零部件的智能预诊断,基于多维度预警模型及时预警,帮助业务人员从繁重重复的数据标注和处理活动解放出来,从而提升了零件生产品质响应速度。
AI模型在企业应用中,优化业务流程,提高效率,增强决策能力,提升客户体验等方面有很大的好处。特别在制造业中,产品质量是非常重要的,AI技术则在产品质量控制中扮演了关键的角色。
小编:企业纷纷开始应用AI技术,您认为AI模型在企业技术创新和落地应用方面的发展趋势是怎样?
付总监:归根到底,人工智能的最终目的,就是服务于人类生活和社会发展,这就要求必须与应用场景结合起来,将技术用到实处。比如对于制造企业来说,利用人工智能技术,把AI 能力融入产品设计、生产、检测、辅助决策等应用场景,通过大模型补充原有的小模型算法或应用功能,提升原有应用的产品能力,解决实际问题,提升制造流程工作效率以创造更大价值。
小编:AI浪潮下,制造业的融合点在哪里?在应用的过程中遇到什么问题?
付总监:制造业正处在由数字化、网联化向智能化发展的重要阶段,制造业+AI应运而生。在制造企业的生产流程上,大模型在工业制造落地效果较好的场景,AI的高效能让企业之前很多需要花费很大投入才能进行的事情,变得相对容易。目前,各行业对于进一步提升生产效率都提出了更高的要求,制造企业也面临着种种难题,现有技术难以确保数据内容可靠无误;应用成本高;面向具体应用场景的模型开发和积累依然不可避免等等。
小编:从制造到智造,企业要解决的业务问题是什么?如何帮助企业通过AI以低成本的方式实现业务流程方面的升级和追赶?
付总监:制造业企业的智能化升级仍需解决成本和效率问题。人工智能技术的成熟,包括算法的优化和算力的提升,将助力制造业全生命周期实现智能优化和决策,从而实现降本提效。
正如最近热点新闻——AI算法寻亲,利用高效的分布式训练算法训练人脸识别大模型,通过不同年龄段的样本去生成不同人不同年龄段的人脸图像,从而提高跨年龄识别的准确率。类似这样的例子在制造行业的应用并不罕见,通过使用大量数据训练工艺制造企业的机器学习算法,这些算法可以将某些制造领域转变为完全自动化的生产产线,不仅能降低工艺制造产生的生产成本,还能提升工艺生产效率。
小编:那我们是否有类似项目,通过AI机器学习算法帮助企业实现增效吗?
付总监:相似的应用已经非常广泛,以一家国内背光LED龙头企业为例子简单讲讲,该企业主要围绕SMD LED器件、Mini/Micro LED器件等研发、生产与销售,专业从事光器件等技术研发和产品创新。LED行业是融合了光学、电子、材料等多学科的技术性产业,随着消费者对显示清晰度要求不断提升和新型显示领域逐步涌现,企业携手迅易科技实现AI配胶工艺系统,通过机器算法进行模型训练和应用,利用大数据与人工智能技解决日常配胶问题,为企业实现配胶配方标准化、智能化和效率优化,让企业配胶测试成本降低一半。
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小编:该企业在出现了什么问题?在配胶过程中,有哪些影响因素呢?
付总监:目前大部分LED封装厂商仍采用人力配比,这一环节看似微小,实则至关重要。由于客户对LED产品的个性化要求不断变化,LED工艺技术配方需要及时调整,而且材料和客户质量要求的变化,导致了配方质量难度加大。因为荧光粉的类型和浓度配比直接影响封装产品的光色和落bin率,而人力配比容易受外界因素及作业人员的技术素养,稍有不当就会给后段分光带来不便,甚至埋下品质隐患。即使是经验丰富的老专家都需要依赖多次配胶才能达到要求,因此配胶的材料和时间都让整个配胶成本极其高昂。
小编:我们是准备如何帮助企业解决问题,AI机器学习算法将会为企业带来了哪方面的改进?
付总监:由于上述的问题,该企业与迅易科技达成合作,而业界首创的AI配胶工艺系统有效弥补了这一短板,通过AI机器学习算法实现配胶的智能化。提升大模型适用于工艺方案设计的能力,离不开大量数据喂养。通过整理和采集10年的配胶历史数据,经过高效的回归算法和K相邻算法作为主要算法训练配胶模型,支持AI自动配胶,杜绝人工配粉产生的误差和不确定性,大大提高了配粉的精确性、稳定性和效率。
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 01通过大量的样本训练模型,利用不同配胶数据的样本去生成不同类型的配胶方案,从而提高AI配胶的准确率。
 
●  02:利用高效的机器学习算法训练配胶模型应用,该大模型对不同配胶方案有更强的泛化能力,使其能够适应不同需求的配方配比,节省更多人工成本。
小编:对于制造企业来说,AI机器学习应用有什么优势,对行业发展会有什么改变?
付总监:机器学习通过使用算法和模型,从大量数据中提取有用的信息,并对未知数据进行预测和推断。通过应用人工智能技术,可以提高机械设计的效率、准确性和可靠性,同时还可以降低设计成本和缩短设计周期。
像与国内背光LED制造龙头企业的合作,也标志着我们在企业的AI智能应用向前迈出了重要一步。我们作为荧光粉智能配比领域的“拓荒者”,尽管目前AI配胶技术应用度并不高,但随着LED封装行业集中度的提升,巨头企业规模越来越大,自动化、智能化生产也将会进一步普及,这对于LED行业是极具创新性的发展,这将成为行业智能化发展的标杆。同时我相信,AI未来也将逐步融入制造业的研发设计、生产工艺、质量管理、运营控制、营销服务、组织协同和经营管理的方方面面。
小编:您认为要想真正让企业用上AI、用好AI,未来我们该怎么做?
付总监:随着制造行业和市场需求更加碎片化、多样化,满足需求需要应用的技术难度加大,现有技术和自身积累实现偏“难+慢”。AI智能应用应用,能够将让制造企业的数智化发展实现“二次加速”,极大地提升对各类客户需求实现的服务能力。企业应当选择合适自己的AI工具,正如上述该企业挖掘出自身人工配胶等真正的痛点,从而对症下药,利用AI预测生产瓶颈,优化生产流程,提高生产效率。
同时,我们作为企业数字化转型服务商,更要不断优化和升级技术能力,并提供满足市场需求的新产品,依托创新的AI技术及贴心的客户服务助力更多的企业实现数智化转型。
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本次,我们从付总监访谈中了解到企业AI技术应用趋势,包括作为传统的制造业的数智化转型与其它制造企业的不同之处。如果您想了解更多AI智能应用板块的案例实践,欢迎关注我们,我们下期再会!如您有项目需求,欢迎联系我们~