作者：副总裁兼首席信息官 Bipin Jayaraj
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人工智能 (AI) 成为热词很久了，而且一直在改变各行各业。对于生成式 AI 来说尤其如此，它是庞大的 AI 体系的一个分支，在 2022 年随着 ChatGPT 的推出而占据主流头条。ChatGPT 是一种能够紧密贴合上下文模仿人类进行交互的聊天机器人。
作为技术主管，我经常被问及这个话题的炒作和现实情况。在任何董事会层面的活动、会议和财报电话会议上，这都是一个常设议题。这个世界正在接受它，而且已经涌现了众多变革性应用领域，包括金融科技和社会治理。这是一个令人兴奋的突破，但是如同任何其他新技术一样，一些最初存在的小问题需要妥善处理。失败的案例也成了头条新闻，最近的 Google Gemini 惨败就是其中之一。
我将从我们所处的制造业出发，讨论 AI 及其在我们世界中的应用所能带来的一些优势。这只是一次极为浅显的涉猎，旨在让您思考“无限的可能”。
AI 已被用于优化生产流程、降低成本和提高终端产品质量。
生成式 AI 在制造业中最重要的用例之一就是预测性维护。预测性维护是使用数据分析、机器学习和 AI 来预测设备何时可能发生故障的做法。通过预测设备何时可能发生故障，制造商可以在设备发生故障之前安排维护，减少停机时间并提高生产率。生成式 AI 可以通过解读设备和机器的遥测数据来帮助制造商优化运营，从而减少意外停机时间，提高效率。下一步，如果发现问题，生成式 AI 还可以推荐潜在的解决方案和服务计划，以帮助维护团队纠正问题。这是真正的优势——针对潜在故障提供积极的解决方案，帮助我们做好准备。
生成式 AI 在制造业中的另一个用例是产品设计和开发。生成式 AI 可以帮助制造商创建新设计并优化现有设计。制造商可以创建针对特定要求进行优化的设计，例如重量、强度和耐久性。生成式 AI 还可以帮助制造商优化设计、降低成本，提高可制造性。它还可以通过缩短测试周期时长来缩短上市周期，并可能测试最初没有想到的真实场景，从而延长产品寿命。
生成式 AI 还可以改善制造业的质量控制。生成式 AI 可以对传感器和其他来源的数据进行实时分析，识别缺陷和其他质量问题。这使得制造商能够在产品发货前采取纠正措施，减少缺陷产品的数量，提高客户满意度。这样可以显著节约成本，能够帮助各家制造商避免召回成本和声誉损失。
Gartner 作为首屈一指的技术研究机构之一，做出了以下大胆预测：
我们预计，随着技术的发展，会出现更多的用例。将 AI 集成到工作场所可以带来许多优势，如果使用得当，就可以提高价值和效率。在各组织应对不断变化的商业环境时，利用 AI 可以成为关键的区别因素，使他们能够在全球市场中保持敏捷、创新和竞争力。我鼓励所有对 AI 好奇的人去了解它，并考虑它会如何改善您的日常工作和整体组织绩效。
发布于 2024 年 3 月 14 日
