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田園
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AI+制造:助力制造企業(yè)轉(zhuǎn)型升級
2024年9月9日

 

引言

 

近期,用友BIP智能和數(shù)據(jù)服務能力再升級,發(fā)布用友BIP 3 R6。YonAI作為用友BIP的智能平臺,以YonGPT企業(yè)服務大模型為核心,構(gòu)建全面的智能化平臺能力,打造企業(yè)數(shù)智化大腦,幫助企業(yè)實現(xiàn)智能化管理和運營,提高效率和競爭力。


那么,在企業(yè)的經(jīng)營管理中,AI如何走入業(yè)務場景,重塑生產(chǎn)、供應、交易、服務的流程與模式?我們將通過四期內(nèi)容,為大家揭開用友BIP AI+產(chǎn)品的強健能力以及豐富場景。



本期一起來看:AI+制造,助力制造企業(yè)轉(zhuǎn)型升級。



通過本文,您將了解到:

生成式AI與判別式AI的不同應用特點、價值、以及如何通過發(fā)揮生成式AI與判別式AI的融合作用,來更好加速制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。


點擊觀看演示視頻

如需完整課件,請在后臺私信“AI+制造


 

“生成式AI” 與“判別式AI”交相輝映


生成式AI(Generative AI)和判別式AI(Discriminative AI)是當前AI應用的主要的兩類模型。        


生成式人工智能(Generative AI)是一種先進的人工智能技術(shù),它能夠基于大量數(shù)據(jù)集學習并生成新的原創(chuàng)內(nèi)容,如文本、圖像、音頻、視頻和代碼等。這種技術(shù)的核心在于其能夠模擬和復制數(shù)據(jù)中的模式,進而創(chuàng)造出全新的數(shù)據(jù)實例,而不是簡單地復制或重復現(xiàn)有數(shù)據(jù)        


判別式AI(Discriminative AI)是機器學習中的一種方法,它側(cè)重于從數(shù)據(jù)中學習用于分類或預測的模型。與生成式AI不同,判別式AI的目標是確定輸入數(shù)據(jù)屬于哪個類別或預測特定輸出,而不是生成新的數(shù)據(jù)實例。判別式AI常用于分類、回歸、異常檢測等場景。判別式AI的優(yōu)點在于其模型通常更簡單、更快速,并且對于預測任務非常有效。


在實際應用中,判別式AI和生成式AI可以互補使用,例如,判別式模型可以用來實現(xiàn)運籌優(yōu)化或分類、回歸;而生成式模型可以用來人機交互、語義識別、分析結(jié)果生成新的文本或語言。相比生成式AI在制造企業(yè)服務領(lǐng)域仍處在探索階段,基于運籌學/統(tǒng)計學/機器學習等技術(shù)的判別式AI在制造業(yè)已有更豐富的場景和案例。        


生成式AI和判別式AI正呈現(xiàn)交相輝映的局面,形成了前所未有的協(xié)同效應。


 

智能制造AI運營中心

用友將判別式AI與生成式AI相融合,推出了智能制造AI運營中心,全面覆蓋了企業(yè)運營的多個關(guān)鍵環(huán)節(jié):     


供應網(wǎng)絡計劃:協(xié)調(diào)和管理整個供應鏈中各個環(huán)節(jié)的流程和活動,以確保產(chǎn)品或服務能夠高效、準時地從供應商流向最終用戶。


數(shù)智采購:自動尋源、自動下單;供應商整改報告自動生成;


智能排程:動態(tài)調(diào)整生產(chǎn)計劃,確保生產(chǎn)活動高效有序進行,最大化資源利用率。


智能配料:精準計算原材料配比,提升產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性、降低原料成本。


智能設備維修:實現(xiàn)語音報故障;精準定位設備故障動因;基于大模型的維修方案自動匹配;維修報告智能生成;實現(xiàn)智能設備維修。 


AIoT數(shù)字孿生:構(gòu)建設備孿生體的屬性和方法、異常識別條件;采集設備實時數(shù)據(jù),實時判斷異常,并與各管理系統(tǒng)深度融合。  

      

這一系列功能模塊的有機結(jié)合,不僅大幅提升了企業(yè)的生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量,還顯著降低了運營成本,為企業(yè)智能化升級提供了強大支撐。


未來,隨著技術(shù)的不斷進步與應用的持續(xù)深化,用友智能制造AI運營中心將成為推動企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新與高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵力量。


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