每經(jīng)記者 李卓    每經(jīng)實習記者 張梓桐    每經(jīng)編輯 楊夏    

AI在工業(yè)場景中的落地迎來又一波爆發(fā)期，相關產(chǎn)業(yè)鏈公司的新一輪競賽也開始打響。

“傳統(tǒng)的工業(yè)軟件往往側重于流程管理、數(shù)據(jù)分析等基礎功能，難以滿足企業(yè)在快速變化市場中的靈活應對需求。而AI技術的引入，為工業(yè)軟件注入了新的能力，使其能夠更加智能地輔助企業(yè)決策、優(yōu)化生產(chǎn)流程、提升產(chǎn)品質(zhì)量。”近日，鼎捷數(shù)智（SZ300378，股價22.68元，市值62億元）副總裁裴菁在第24屆中國國際工業(yè)博覽會期間接受《每日經(jīng)濟新聞》記者專訪時表示。

在裴菁看來，AI大模型在制造業(yè)的應用具有顯著的行業(yè)特色。其中數(shù)據(jù)是AI大模型發(fā)揮效能的關鍵。雖然目前AI大模型和算法主要基于通用的開源平臺，但要真正適配制造業(yè)的細分行業(yè)，必須依賴多年積累的行業(yè)數(shù)據(jù)和專業(yè)知識進行訓練。

事實上，隨著制造業(yè)向智能化、數(shù)字化轉型的加速推進，工業(yè)軟件作為連接物理世界與數(shù)字世界的橋梁，其重要性日益凸顯。根據(jù)《中國工業(yè)軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究報告（2024）》，2023年全球工業(yè)軟件市場規(guī)模約5028億美元，折合人民幣約3.56萬億元。我國工業(yè)軟件市場規(guī)模約2414億元，同比增長12.3%，高于軟件行業(yè)平均增長水平。

AI加持工業(yè)制造研發(fā)、生產(chǎn)、售后多環(huán)節(jié)

AI技術的融入，不僅為工業(yè)軟件企業(yè)帶來了新的業(yè)務增長點，更對整個行業(yè)的未來發(fā)展產(chǎn)生了深遠的影響。

從具體流程來看，裴菁表示，在產(chǎn)品研發(fā)設計階段，AI技術可以通過機器學習算法，對海量設計數(shù)據(jù)進行深度挖掘，發(fā)現(xiàn)潛在的設計規(guī)律和優(yōu)化空間。

例如，利用AI進行仿真模擬，可以在產(chǎn)品制造前預測其性能表現(xiàn)，減少試錯成本；同時，AI還能根據(jù)市場需求和用戶反饋，自動調(diào)整設計方案，實現(xiàn)產(chǎn)品的快速迭代和優(yōu)化。

在生產(chǎn)控制環(huán)節(jié)，AI技術的應用更是實現(xiàn)了生產(chǎn)過程的精準化管理。裴菁介紹，通過實時采集生產(chǎn)數(shù)據(jù)，AI系統(tǒng)能夠迅速識別生產(chǎn)過程中的異常情況，并自動調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，確保生產(chǎn)線的穩(wěn)定運行。

“此外，AI還能根據(jù)訂單信息，智能推薦最優(yōu)的生產(chǎn)工藝路線，實現(xiàn)一鍵式生成工藝信息、參數(shù)設置及工時標準等，極大地提高了生產(chǎn)效率和靈活性。這種精準化的生產(chǎn)控制方式，使得企業(yè)能夠更好地應對市場變化，滿足客戶的個性化需求。”裴菁說道。

在售后運維階段，AI技術同樣發(fā)揮著重要作用。

裴菁告訴記者，通過構建智能運維平臺，企業(yè)可以實現(xiàn)對設備的遠程監(jiān)控、故障診斷和預測性維護。AI系統(tǒng)能夠利用大數(shù)據(jù)分析技術，對設備運行數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測和分析，提前發(fā)現(xiàn)潛在故障隱患，并給出相應的維修建議。這種智能化的售后運維模式，不僅降低了企業(yè)的運維成本，還提高了客戶滿意度和忠誠度。

以化工、食品等行業(yè)為例，配方研發(fā)是產(chǎn)品創(chuàng)新的關鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的配方研發(fā)過程往往需要大量的實驗和試錯，成本高昂且效率低下。通過將AI與AR（增強現(xiàn)實）技術相結合，企業(yè)可以構建虛擬的配方研發(fā)環(huán)境，實現(xiàn)配方的快速迭代和優(yōu)化。

一方面，AR技術使得研發(fā)人員能夠直觀地看到配方調(diào)整后的效果，而另一方面，AI則能根據(jù)實驗數(shù)據(jù)自動推薦最優(yōu)的配方組合。這種場景化的應用方式，極大地提高了配方研發(fā)的效率和準確性。

而另一場景則是工廠環(huán)境中的路線選擇。裴菁表示，在制造業(yè)中，工藝路線的選擇直接影響到產(chǎn)品的生產(chǎn)成本和質(zhì)量。傳統(tǒng)的工藝路線規(guī)劃往往依賴于人工經(jīng)驗和試錯法，難以適應快速變化的市場需求。但通過引入AI技術，企業(yè)可以根據(jù)訂單信息自動推薦最優(yōu)的工藝路線，并一鍵生成相應的工藝信息和參數(shù)設置。

此外，在企業(yè)的日常運營中，“問題處理”是一項重要且繁瑣的工作。傳統(tǒng)的問題處理方式往往需要人工查閱大量資料或咨詢專家意見，效率低下且容易出錯。

在這一背景下，通過構建基于AI的問題處理知識庫，企業(yè)可以實現(xiàn)對問題的快速響應和準確解決。裴菁表示，AI系統(tǒng)能夠利用大數(shù)據(jù)分析技術從海量數(shù)據(jù)中提取有用信息，并結合行業(yè)知識和專家經(jīng)驗給出解決方案。這種智能化的問題處理方式不僅提高了問題處理的效率和準確性還降低了企業(yè)的運營成本。

制造業(yè)智能化轉型加速

在AI的加持之外，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、等技術也在不斷成熟，制造業(yè)智能化轉型已成為提升產(chǎn)業(yè)競爭力、實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。

在裴菁看來，智能化轉型不僅能夠顯著提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，還能優(yōu)化資源配置，降低運營成本，增強企業(yè)的市場響應能力和創(chuàng)新能力。

然而，在推動智能化轉型的過程中，企業(yè)也面臨著諸多挑戰(zhàn)。

裴菁告訴記者，首先，由于制造業(yè)細分領域眾多，不同企業(yè)的信息化基礎、業(yè)務模式和轉型需求差異巨大，難以找到一套完全通用的解決方案。這要求企業(yè)在進行智能化轉型時，必須結合自身實際情況，進行個性化的頂層設計和規(guī)劃。

其次，企業(yè)現(xiàn)有的信息化系統(tǒng)種類繁多、錯綜復雜，如何將這些系統(tǒng)與智能化技術進行有效整合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)互通和業(yè)務流程再造，成為企業(yè)面臨的另一大難題。此外，智能化轉型還涉及大量資金投入和人才培養(yǎng)，這對企業(yè)的資金實力和人才儲備提出了更高要求。

裴菁表示，基于這一背景，鼎捷數(shù)智還注重場景化應用，針對不同場景下的具體需求，開發(fā)相應的智能化產(chǎn)品和服務，幫助企業(yè)實現(xiàn)轉型。

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