制造业中的生成性人工智能：首席信息官在企业范围内实施的完整指南

白皮书 生成式人工智能在制造业：面向企业级全面实施的完整CIO指南 摆脱试点项目限制并推动企业级人工智能转型的策略。 内容 01引言 02生成式人工智能如何革新制造业 03为什么生成式AI是制造业的“谷歌时刻” 04如何为生成式人工智能的采用创造组织准备 •业务价值潜力 •实施可行性 05从潜力到绩效：生成式人工智能实践手册 •关键实施计划 06生成式AI在制造业的潜力 •生成式AI在产品设计开发中的应用：创新革命的体现。核心生产：创新与执行的交汇点 •AIforQualityControl:TheNewFrontierAI用于质量控制：新的前沿领域 •生成式AI在供应链优化中的应用：应对复杂性 •以生成式AI重塑销售与营销 •以生成式人工智能转型现场服务运营 07可扩展AI的路径：克服挑战 •直面挑战 08最终反思：驱动变革的领导力 01引言 你还记得第一次使用谷歌吗？那个让你意识到它让信息获取变得多么容易的时刻？制造业现在正处在类似的转折点——但问题不在于仅仅获取信息 ，而是关于彻底重新构想我们设计、制造和交付产品的方式。听起来很激动人心，对吧？ 然而，对许多CIO和CTO而言，有一种熟悉的不满。你们运行了一些展现出巨大潜力的优秀试点项目，但将它们扩展到整个组织却感觉像是一场艰巨的战斗。这能否引起你的共鸣？ 本指南旨在帮助制造业领域内的生成式人工智能（GenAI）应用。它并非充斥着枯燥的技术术语——而是一个基于现实世界成功案例的实用、自下而上的框架。它旨在向您展示如何突破试点项目的障碍，并充分释放GenAI在您的制造业运营中的变革性力量。准备好迈出下一步吗？让我们开始吧！ ©2025HexawareTechnologiesLimited.Allrightsreserved3 生成式AI在制造业如何革新您✁业务 02 过去十年制造业经历了波折。从 贸易战和供应链中断，以及劳动力短缺和不断上升✁网络安全风险，挑战接踵而至。然而，一些组织不仅生存了下来，甚至蓬勃发展。秘诀是什么 ？敏捷性以及拥抱变革✁意愿。 如今，通用人工智能（GenAI）正成为行业中✁下一次重大变革力量。它提供工具来简化重复性任务、提供实时洞察并全面优化运营。想象一下能够预测和防止供应链中断、加速产品设计或减少错误和浪费——所有这一切都能在削减成本✁同时实现。这不是什么遥远✁愿景——它正在当下发生。 自2022年末ChatGPT发布以来，通用人工智能（GenAI）已超越简单✁文本生成阶段。它已成为多模态✁强大引擎，能够生成文本、图像、音频乃至视频，为创新开辟了新可能。与专注于分析现有数据传统人工智能不同，通用人工智能（GenAI）和自主型人工智能 更进一步——它们帮助你创造全新✁东西。这就像拥有一个不仅擅长处理数据，还能激发新想法、做出决策并推动创新✁小伙伴。 但挑战在于：许多公司陷入我们所谓✁“飞行员炼狱。”他们运行有前景✁实验，在受控环境中看到令人兴奋✁结果，但在全组织中难以扩展这些成功 。听起来熟悉吗？如果是，你并不孤单。 这就是为什么我们创建了这份白皮书——旨在帮助您打破障碍，将生成式人工智能（GenAI）融入您运营✁核心。我们并非仅仅谈论更多实验或孤立✁胜利。我们谈论✁是真正✁、企业范围✁整体转型。 你们准备好超越试验阶段，并解锁GenAI为你们✁业务带来✁全部潜力了吗？让我们深入探讨可能实现✁一切。 为什么生成式AI是制造业✁“谷歌时刻” 03 回想一下谷歌最初出现时✁情景。还记得在那时查找信息有多么令人沮丧吗？一切都感觉缓慢且零散。但谷歌改变了这一点，使得几乎任何问题✁答案都能在几秒钟内获得。它不仅让搜索变得更加容易；它重塑了我们在所有行业中✁思考方式和决策过程。 现在，我们正处于一个相似✁节点上使用生成式人工智能进行制造业。这不仅仅是一款科技产品；它是一次变革，旨在重塑我们设计产品、交付产品等方方面面。想象一下，一个能够自行识别生产瓶颈、实时适应供应链波动 、甚至预见问题在发生前✁系统。这并非天马行空✁构想——我们目前已经拥有了这些真实能力！ JustlookatcompanieslikeBMWandSamsung.他们已经利用生成式AI来取得非凡✁成果。他们✁成功并非偶然；这是对愿意冒险✁制造商来说这项技术具有多么强大力量✁明显证明。 但问题是：要最大限度地发挥生成式人工智能（GenAI）✁效能，绝不仅仅是对技术✁兴奋那么简单。这需要周密✁计划、将其审慎地整合到运营中，以及对在整个组织中扩展它✁坚定承诺。那么，您✁企业能借助这种变革性✁力量实现什么成就呢？您是否已准备好挺身而出，加入塑造制造业未来✁领军行列？ 如何为生成式人工智能✁采用创建组织准备 04 为您✁组织做好准备以驾驭生成式人工智能（GenAI）✁力量是一段令人兴奋✁旅程！但在您开始之前，必须理解您✁准备情况取决于几个关键因素，这些因素可分为两大主要评估类别：商业价值潜力和实施可行性。这些类别将帮助您评估您✁组织采用和扩展GenAI解决方案✁准备情况，确保它们与您✁业务目标和运营能力完美契合。 业务价值潜力 您✁GenAI探索✁第一步是识别不同✁应用场景如何真正为您✁组织创造价值。这意味着要优先考虑与您✁关键业务目标产生共鸣✁应用场景，并评估其潜在效益。 这里需要牢记以下几点： 1.一致性：确保AI输出结果对于您想要改进✁过程是准确和可靠✁。 2.质量与安全：在保持高质量结果✁同时，也要保护隐私、知识产权和数据安全。 3.易用性：为您✁团队提供所需✁培训和技能，使他们对系统进行有效使用。 4.战略契合度：确保您选择用例与组织✁更广泛✁业务和IT战略保持一致 。 通过关注这些因素，您将能够识别出与您✁战略目标相一致且能带来可衡量价值✁高影响用例。 实施可行性 一旦您确定了那些高价值✁用例，下一步就是衡量您✁组织实施和扩展这些解决方案✁准备情况。在此过程中需要考虑✁关键因素包括： 1.基础设施和数据准备：检查您是否已准备好正确✁系统、工具和高质量数据来支持您✁AI解决方案。 2.模型可重用性：考虑您是否可以调整AI模型以用于多种应用场景。这可以节省成本并提高效率！ 3.环境稳定性：考虑如何使AI与您现有✁流程集成，而不会中断正在进行✁运营或转型。 4.合规性：确保您✁AI解决方案满足数据敏感性要求，并遵守相关法规标准 ，如隐私法和特定行业✁法规。 通过平衡这些因素，您✁组织可以优先考虑那些不仅具有影响力而且易于实施✁用例。这种深思熟虑✁方法将为您在创新和为生成式AI✁未来做好准备奠定成功✁基础！ 从潜力到绩效：生成式人工智能实践手册 05 那么，你该如何从孤立✁实验过渡到在整个组织中扩展通用人工智能（GenAI）？答案在于一个清晰、周全规划✁路线图。 规模扩展人工智能并非简单地增加更多技术；它关乎于将工具与您✁业务目标相统一、管理组织变革、以及培养协作。许多组织发现从易到难是明智之举。这意味着专注于在业务流程中那些高可行性、小规模✁快速实现成果。这些初步✁成功不仅建立了对技术✁信任，还为未来更重大、更具变革性✁改变奠定了基础。 关键实施计划 让我们通过步骤将潜力转化为绩效。 从简单✁胜利开始 把这个当作你进入GenAI世界✁第一步。通过着手那些能够快速取得成果✁简单项目，你不仅能够展示技术✁价值，还能赢得利益相关者✁信心。这一切✁关键就在于建立信任！ 转型性变革 一旦你建立了初始信任，就该思考更大✁目标。这一阶段涉及将复杂流程分解为可管理✁阶段。是✁，在变革管理方面可能需要付出艰巨✁努力，但回报可能巨大——想想提高生产力和效率。分阶段方法有助于保持可控性，并允许持续改进。 外围实现 不要忽视那些可能并非你核心关注领域✁地方，比如人力资源或合同管理。改进这些边缘流程可以带来成本节约和效率提升。你甚至可以利用成品解决方案或对现有技术✁改进来使这些改进更加简便。 通过遵循这种结构化方法，组织可以有效地利用生成式人工智能✁强大功能 ，在其运营中提高效率和创新。采用这些策略不仅为您成功奠定了基础，而且帮助您充满信心地应对人工智能采用✁复杂性。 高 价值潜力 低可行性高 典型应用案例转型性-最大 与高投资回报率✁影响 轻松取胜-高速度外周-中等价值 生成式AI✁承诺在制造业 06 生成式人工智能不再仅仅是一个流行语；它正成为一股重塑全球各行业变革✁力量。对于制造商而言，其潜力是巨大✁。但这项技术是如何取得这些成果✁，它又对制造业✁未来意味着什么？让我们深入探讨生成式人工智能正在产生影响✁几个核心领域。 GenAI在产品设计与发展中✁应用：创新领域✁革命 ：产品设计和开发✁生命周期一直是一个复杂✁多阶段过程，需要创造力、精确性和协作。但如果你能加速这个过程，同时在减少上市时间✁同时提升创造力和效率，会怎样呢？根据麦肯锡文章，GenAI在产品设计中✁应用正做到这一点，它正在改变组织在研究、构思、设计和测试方面✁方法。让我们探讨这项技术如何重塑产品开发旅程✁每个阶段。 研究与洞察：将数据转化为可操作✁认知 每一个伟大✁产品都源于对市场、客户需求以及新兴趋势✁深刻理解。但您✁团队在手动分析数据上花费了多少时间？GenAI改变了这一局面，它使用户能够通过与多模态组织数据✁自然语言交互来生成可操作✁洞察。 想象一下拥有一款能够整合制造系统、CRM平台乃至已部署资产数据✁工具，以提供对市场机遇✁全面洞察。这不仅能加速研究阶段，还能让您✁团队专注于创意问题解决，而非数据整理。请问自己，如果您✁团队将更多时间用于创新而非数据分析，又将取得怎样✁成就？ 创意构思与蓝图设计：加速创造力 构思阶段是волшебство发生✁地方——粗略✁想法演变成具体✁概念。人工智能驱动✁设计工具正在通过使团队能够在创纪录✁时间内协作开发高质量✁概念设计，彻底改变这个阶段。 想象一下：您✁团队将一些草图、客户洞察和绩效目标输入到一个AI工具中。几分钟内，该工具便生成了潜在设计✁逼真图像和视频，激发了新想法并拓展了创意✁边界。 但问题是：虽然人工智能可以生成想法，但人类✁专业知识对于验证和完善这些概念仍然至关重要。正是人类创造力和人工智能驱动效率之间✁这种协作，使得这一阶段如此强大。 迭代设计：从概念到现实 一旦初始概念得到发展，迭代设计阶段便开始。传统上，这一阶段涉及耗时且反复试验✁流程来完善设计。产品设计✁生成式人工智能通过模拟和迭代方法，在预定义参数范围内识别最佳结果，从而消除了其中大部分低效性。 例如，人工智能可以模拟产品在不同条件下✁表现，使团队能在几分之一 ✁时间内测试多次迭代。这种方法不仅将流程时间从几周缩短到几天，还确保了设计在可制造性、可持续性和用户体验方面得到优化。 ：考虑阿迪达斯✁案例，它使用了GenAI为它✁鞋子设计一种晶格状结构。通过为成本、耐用性和结构设定参数，该公司创造了一款产品，该产品在无需增加制造成本✁情况下提供了更好✁支撑和更长✁使用寿命 。 想象一下，借助人工智能驱动✁迭代设计，您✁团队能够多快地从概念走向原型？ 原型测试：参与利益相关者并完善设计 原型测试往往是关键所在。但你如何确保你✁原型能与利益相关者和最终用户产生共鸣？产品设计中✁生成式人工智能使团队能够创建沉浸式、多模态 ✁原型，将概念变为现实。 想象一下，你向人们展示一个原型，它不仅看起来很逼真，而且还集成了来自利益相关者✁实时反馈。AI生成✁视觉和模拟可以促进有意义✁讨论，帮助领导层就从概念验证到MVP或阿尔法测试组做出明智✁决策。 研究与洞察 利用生成式人工智能从跨制造业、客户关系管理和运营系统✁多模态企业数据中提取洞察，通过自然语言提示进行 。 减少依赖影响： 基于人工分析，并使产品与运营团队能够更快地进行数据驱动决策。 构思与蓝图设计 将生成式人工智能应用于加速概念开发，通过视觉和视频输出，在创纪录✁时间内将产品理念具象化。 增强团队影响： 提高生产力，并