工业5.0：人工智能在现代制造业中的作用

1. 执行摘要8. 获得深厚的行业经验目录7. 实施您的通用人工智能战略的行动4. 制造业中通用人工智能的当前状态5. 第二部分：与产业5.0和生成式人工智能进行转型2. 第一部分：与第五次工业革命和生成式人工智能的转型6. 正确思考通用人工智能3. 制造 5.09. 第 3 部分：与产业 5.0 和生成式 AI 的转型10. 附录 – 进一步阅读和相关研究报告制造中的生成式AI趋势 *免责声明执行摘要生成式人工智能是一项技术。因此，将其集成到现有工作流程中，以创造或改进结果，而不是将其视为独立的解决方案至关重要。这确保了连贯的运营，从而最大限度地发挥洞察力和创新能力。与技术合作伙伴和生成式人工智能专家的合作至关重要，它们提供了成功采用生成式人工智能所需的技术能力和特定行业知识。这些合作伙伴关系使制造商能够弥合人才差距，应用生成式人工智能技术来推动制造效率，并在快速变化的市场中实现长期竞争力。艾玛伴侣和精密动力叙事是一个为说明目的而创作的虚构作品。虽然受到现实世界制造挑战的启发，但所有角色和事件完全是虚构的。它突出了工业5.0和生成式人工智能的影响，重点在于人类与技术协同在改造未来制造中的作用。与任何实际公司、产品或个人的相似之处纯属偶然，不得视为事实。许多组织尚未完全释放其价值，这是由于数据碎片化以及缺乏技术技能。以PrecisionMotive的CEO Emma Companion为例。Emma exemplifies the transformative journey toward a smart, autonomous manufacturing ecosystem, driven by Industry 5.0 principles. 她的愿景包括利用Gen AI解决业务挑战，并通过先进技术提高员工满意度。（关于Emma和PrecisionMotive的更多内容即将到来。*)报告制造中的生成式AI趋势尽管通用人工智能技术将带来许多能力，但如果未能确定正确的业务用例，它将无法带来期望的结果。随着第五次工业革命（Industry 5.0）的到来，制造业的格局已发生演变，它强调人机协作，并将生成式人工智能（Gen AI）等先进技术融入其中，以提高运营效率、灵活性和可持续性。关键挑战，如技能型劳动力短缺和数据准备问题，突显了这一转型的紧迫性。Gen AI提供了诸多益处，包括改进决策、预测性维护和简化运营。 3阅读全文研究本报告引用了我们委托福雷斯特咨询研究 制造中的生成式AI趋势报告当太阳穿透云层时，受到鼓舞的艾玛带着一个愿景回到了她的制造组织：将PrecisionMotive转变为一个面向未来的工厂，这是一段多年的旅程。着迷于人类与先进技术（如Gen AI）的概念，以创造更智能、更有效的工厂，艾玛拥抱了这一理念。作为自动化制造流程的早期数字技术采用者，她意识到这可以积极应对PrecisionMotive的业务挑战。在一个以科技创新而著称的繁华城市中，精密动力公司面临着巨大的运营挑战和日益激烈的国际国内竞争。这家曾以其专业汽车零部件而闻名的公司，正与不断上涨的运营成本、非计划停机时间的增加以及熟练工人的短缺作斗争。作为首席执行官，埃玛明白，为了生存和发展，精密动力公司需要进行彻底的变革。第一部分：与工业5.0和生成式人工智能的转型在一个湿冷的冬日，艾玛早起并前往她所在城市举办的会议，在那里她了解了工业5.0。她发现，工业5.0建立在工业4.0通过技术实现优化和高效的原则之上，但强调（并重新引入）将人的要素纳入制造方程。这一发展原则强调产品定制以及人与智能机器之间协作的重要性。 制造中的生成式AI趋势制造 5.0报告预测和预报。数据分析以预测市场趋势和需求波动。制造业的格局已经发生了重大转变，从工业4.0的原则过渡到更先进和集成的工业5.0框架。工业4.0以其制造业的数字化为特征，引入了智能工厂、物联网（IoT）和先进自动化。它通过采用网络物理系统、大数据分析和云计算重建了生产过程，提高了运营效率和生产力。制造 5.0 的核心是人类智能与先进技术模块的和谐融合。与人的创造力相结合，包括 Gen AI 在内的 AI 能力实现：根据 SoftServe 委托 Forrester Consulting 进行的 2024 年全球研究生成式人工智能的变革性价值藏于何处？— 制造业与其他行业一样，面临熟练劳动力严重短缺的困境。企业迫切需要采用第五次工业革命的原则来弥合技能差距，提升劳动力能力，并确保长期竞争力。然而，技术进步的快速步伐和不断变化的市场需求暴露了工业4.0的局限性。企业现在被迫转向工业5.0，以应对精密动力的挑战并利用新的商业机会。工业5.0在继承其前身的基础上，通过培养人与机器之间的共生关系而构建。它将生成式人工智能、机器人和数字孪生等先进技术与人类的创造力、批判性思维和解决问题的能力相结合。这种转型不仅仅是关于技术升级，还关于提升人类能力和增强制造业的敏捷性、韧性和可持续性。工业5.0旨在创建能够实时响应中断和变化的智能、更具适应性的制造生态系统。它强调以人为本的自动化的重要性，即技术赋能工人而非取代工人。 5计算机视觉。通过先进图像识别，加强质量控制与检查流程。 分类与检测。改进的排序和检测系统。市场需求快速变化。5.0的自适应系统迅速应对市场变化，确保生产与消费者需求保持一致。报告制造中的生成式AI趋势高级趋势监测。实时数据分析使制造商能够监测市场趋势并主动调整策略。预测能力。先进的生成式人工智能算法能够实现预测性维护和需求预测，减少停机时间并优化生产计划。此外，工业5.0着重缓解长期困扰制造业的若干关键挑战。请考虑：增强决策能力。通过高级分析做出更好的商业决策。 制造敏捷性。能够快速重新配置生产线和流程，确保制造商满足多样化且不断变化的市场需求。不断增长的维护成本。基于生成式人工智能的预测性维护可降低设备故障的频率和成本，延长机械和基础设施的使用寿命。供应链中断。自动化供应链管理减轻了中断风险，增强了整体复原力。新内容生成。基于生成式人工智能洞察的创新设计与产品开发。优化。优化生产流程，以最大化效率并减少浪费。 制造中的生成式AI趋势当前制造业中的生成式人工智能现状报告这主要是因为“用锤子找钉子”的综合征。像许多其他行业的领导者一样，制造业高管已经尝试了太多跨职能的使用案例，分散了他们现有的资源，并取得了令人失望的结果。相反，制造商必须寻找最适合生成式人工智能解决的业务使用案例，然后召集团队来确定在哪里能找到最大价值。根据 SoftServe 委托 Forrester Consulting 的一项研究，超过一半的行业领导者将生成式人工智能视为一项战略业务资产。然而，包括制造业在内的受访者中，只有 22% 表示他们已经在其组织内解锁了其价值。研究中发现的最紧迫的问题之一是数据准备方面的差距。根据研究，89%的受访者难以准备业务数据。许多制造商在处理零散和隔离的数据方面存在困难，这阻碍了Gen AI算法的有效性。此外，与数据治理相关存在重大挑战，包括数据质量、安全性和合规性。仅有32%接受调查的制造商已推行治理政策，而75%或更多面临关于Gen AI理解、软技能和倾向、硬技能和培训以及伦理、风险和隐私意识方面的挑战。缺乏完善的数据治理框架，组织发现难以充分发挥Gen AI的潜力。由 Forrester 咨询公司进行的全球性研究提供了关于 Gen AI 在制造业中所提供的当前价值与期望之间的全面概述。调查涵盖了来自包括制造业在内的各个行业的 750 多位决策者。虽然许多组织期望从 Gen AI 中获得显著效益，例如提高运营效率，但现实情况往往未能达到这些期望。 8制造中的生成式AI趋势报告该研究还说，46%的制造组织在他们自己的数据上训练生成式人工智能模型——这是最大化价值的关键能力。具体来说，服务贸易的检索增强生成（RAG）的实现，使用亚马逊床岩（Amazon Bedrock）高效地总结设备服务历史和提取维护计划，显示了应用企业数据如何显著提高运营效率。这符合该研究对数据准备性的强调，并突出了组织将如何通过有效利用自己的数据解锁更大的生成式人工智能（Gen AI）价值。此外，制造业劳动力在技术技能方面存在明显的不足。该研究突出了制造业的显著人才差距，特别是在生成式人工智能（Gen AI）和数据分析领域。这种差距常常阻碍生成式人工智能项目的实施和扩展，导致收益延迟和结果欠佳。为应对这一论点，制造业组织越来越多地转向技术合作伙伴和通用人工智能专家。从通用人工智能项目中获益的实现取决于有说服力的执行和持续优化。该研究表明，拥有强大技术合作关系的组织更可能获得成功的结果。Continental的虚拟工厂解决方案的开发，在协作以 SoftServe 为例，展示了 Gen AI 对特定行业挑战的改变性影响。Continental 的 ContiVerse 和软伺服的生成式人工智能工业助手应对汽车行业独特的挑战，例如更短的开发周期和更大的上市时间压力。这证明了定制化的 Gen AI 应用如何驱动显著的业务价值。 制造中的生成式AI趋势报告正确思考生成式人工智能在现有工作流程中进行全面集成将实现其预期价值。对于制造商而言，可将生成式人工智能视为智能、自适应和自主制造生态系统的强大赋能器。在SoftServe的例子中，生成式人工智能工业助手简化了设备手册的导航，加速了故障排除，并简化了维护任务。这些改进将确保在入职培训、备份或变更管理过程中，能够自信地进行技术知识转移。该组织过去六年致力于将自己转型为现代化制造商。它克服了沿途的挑战。自动化和简化流程使艾玛的员工能够专注于更具战略性和复杂性的任务，从而产生更好的业务成果并提高他们的工作满意度。创新技术的整合将提供实时数据分析、预测性维护和简化的生产流程。到了2030年。爱玛和她的团队将很快意识到，与工业5.0的旅程以及实施基于生成式人工智能的系统并非没有障碍。他们会发现，尽管他们将拥有必要的技术和基础设施，但要释放其全部潜力是一项艰巨的工作。让我们穿越时空看看Emma和PrecisionMotive在向Industry 5.0转型以及使用Gen AI方面的进展。第二部分：与产业5.0和生成式人工智能的转型例如，考虑一个制造商收到关于一台关键机器即将故障的Gen AI驱动的预测的故事。通过一个精确且宝贵的通知，使用解决方案，例如软 Serve 的生成式 AI 工业助手，提升了制造操作员的技能，使其能够快速识别和解决即将出现的问题。这一场景突显了将生成式人工智能与现有系统和流程集成的重要性，以增强人类决策能力、简化运营，并提供推动效率和创新的可操作见解。要明确，通用人工智能并不是一种解决方案。它是一种赋能技术，当它被集成到当前的 workflows（工作流程）和 tasks（任务）中时，将从根本上改进工作是如何完成的。 9 制造中的生成式AI趋势报告实施您的通用人工智能战略的行动同样重要的是在整个企业中认识和运用经过精心策划的数据。数据是生命之源，一个结构化、干净且精心策划的数据库至关重要。这意味着打破数据孤岛，承诺数据质量，并实施强大的数据治理实践。全面的数据战略确保生成式人工智能模型能够访问准确且相关的信息，从而生成可操作的见解。据说2023年是生成式AI实验的一年；2024年是生产的一年。在制造业中成功实施生成式AI技术，始于对组织准备情况在三个关键维度——人员、流程和技术——的至关重要而彻底的评估。它都始于理解将在最短时间内创造最大价值的业务用例。了解组织面临的具体问题是这段旅程的第一步。在深入 Gen AI 解决方案之前，找出当前运营中的痛点和发展机会。这种清晰度将指导 Gen AI 的战略应用，以有效地应对这些挑战。 10然而，在大多数情况下，由于技术专长不足和项目管理技能欠缺，通用人工智能项目时间表会延误。与具备深厚技术能力和行业能力的可信赖提供商建立合作伙伴关系，可以显著加快实施过程。这些合作伙伴带来经过验证的框架、工具和最佳实践