隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，AIGC(AI-Generated Content)已成為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力。AIGC在服務(wù)業(yè)中已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用，并創(chuàng)造出巨大社會價(jià)值;AIGC在制造業(yè)中的應(yīng)用則正在加速，不僅提高了生產(chǎn)效率、優(yōu)化了產(chǎn)品質(zhì)量，還推動了產(chǎn)業(yè)鏈的升級和轉(zhuǎn)型。連接器行業(yè)急需把握AIGC的發(fā)展機(jī)遇，推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，從而在全球制造業(yè)競爭中取得先機(jī)。
01 AIGC在全球制造業(yè)的應(yīng)用案例與意義
案例啟示：
中美兩國均有不少成功AIGC應(yīng)用案例，以下為網(wǎng)絡(luò)上收集的一些具體AIGC應(yīng)用案例。
在質(zhì)檢與缺陷檢測方面，富士康等EMS制造商、ODM制造商、以及PCB板行業(yè)、連接器行業(yè)，都已經(jīng)大規(guī)模應(yīng)用。
在材料研發(fā)方面，博威(深連協(xié)會員單位)的數(shù)字化研發(fā)平臺早在2021年10月底就 啟動上線，新材料數(shù)字化研發(fā)全鏈條由數(shù)字化市場洞察、數(shù)字化需求轉(zhuǎn)化、數(shù)字化成分設(shè)計(jì)、 數(shù)字化工藝設(shè)計(jì)、數(shù)字化應(yīng)用研究等五個階段構(gòu)成，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析、計(jì)算仿真、知識圖譜、數(shù)字孿生和數(shù)據(jù)中臺等前沿技術(shù)，將基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究有效融合，使得公司擁有第三、 第四范式研發(fā)能力;2023年11月，谷歌DeepMind 發(fā)明了一種新工具，該工具使用深度學(xué)習(xí)來顯著加快發(fā)現(xiàn)新材料的過程 ，這項(xiàng)被稱為材料探索圖形網(wǎng)絡(luò)(GNoME ，graphical networks for material exploration)的技術(shù)已經(jīng)被用于預(yù)測220萬種新材料的結(jié)構(gòu)，其 中700多種已經(jīng)在實(shí)驗(yàn)室中創(chuàng)造出來， 目前正在測試中。
在財(cái)務(wù)管理方面：某大型醫(yī)藥企業(yè)在進(jìn)行全面信息化升級過程中，發(fā)現(xiàn)在費(fèi)用報(bào)銷這一 流程，存在重復(fù)性高、效率低、數(shù)據(jù)量大等問題，企業(yè)員工需要核對卡號金額、區(qū)分30多個企業(yè)U盾、記住60多組密碼，平均每天需處理50筆付款，高峰期時則高達(dá)120筆， 容易出現(xiàn)復(fù)制粘貼出錯等人為風(fēng)險(xiǎn)。人工單筆操作需4~5分鐘，通過AIGC技術(shù)全程不超過1.5分鐘，且軟件機(jī)器人在7* 24小時不間斷工作的同時，還能保證100%的準(zhǔn)確率。
在設(shè)備預(yù)維護(hù)方面：GE(美國通用電氣)公司是AI技術(shù)應(yīng)用的先行者，通過直接分析飛機(jī)發(fā)動機(jī)的數(shù)據(jù)來識別潛在問題、進(jìn)行必要維護(hù)并確保飛機(jī)的整體安全。設(shè)備預(yù)維護(hù)的AIGC工具近年來發(fā)展較快，美國有SparkCognition、IS Predict等;中國的天澤智云、西安因聯(lián)已經(jīng)為海爾、富士康、上海電氣等眾多企業(yè)對生產(chǎn)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控和預(yù)測性維護(hù)， 可以有效降低設(shè)備故障率，提高設(shè)備利用率。
在平臺工具方面：2017年美國國防部高級研究計(jì)劃局(DARPA)， 提出實(shí)現(xiàn)“設(shè)計(jì)工具在版圖設(shè)計(jì)中無人干預(yù)能力 ”，即通過人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等方法將設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)固化，進(jìn)而形成統(tǒng)一版圖生成器，以實(shí)現(xiàn)通過版圖生成器在24小時之內(nèi)完成 SoC(系 統(tǒng)級芯片)、SiP(系統(tǒng)級封裝)及印刷電路板(PCB)版圖設(shè)計(jì)。2022年，Autodesk發(fā)布了新版本的 Fusion 360創(chuàng)成式設(shè)計(jì)軟件，可以在其三維CAD建模環(huán)境中直接運(yùn)行仿真。通過現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的GPU功能加速，這些仿真使設(shè)計(jì)人員能夠以交互的步伐做出明智的決策，而無需等待分析人員對設(shè)計(jì)進(jìn)行網(wǎng)格劃分并運(yùn)行有限元分析(FEA)。2023年4月，新思科技推出Synopsys.ai整體解決方案，涵蓋設(shè)計(jì)、驗(yàn)證、測試和模擬電路設(shè)計(jì)階段，Synopsys.ai 在減少功能覆蓋率漏洞方面實(shí)現(xiàn)10倍提升，IP驗(yàn)證效率提高30%，IBM、英偉達(dá)、微軟等公司已率先采用該解決方案。華大九天、西安星天外公司(聯(lián)合西工大智能 制造研究所)、等中國企業(yè)也已經(jīng)將AI技術(shù)應(yīng)該在相關(guān)產(chǎn)品中;2023年12月22日，中工互聯(lián)(北京)科技集團(tuán)有限公司發(fā)布了智工·工業(yè)大模型3.0產(chǎn)品，為業(yè)界提供了輕量化的開源大模型預(yù)訓(xùn)練底座和嵌入式多模態(tài)大模型產(chǎn)品。
技術(shù)潛力：
利用AIGC技術(shù)，可以處理和分析大量數(shù)據(jù)，為制造業(yè)提供洞察力，幫助企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn) 流程，提高質(zhì)量和效率，增強(qiáng)供應(yīng)鏈管理能力，提高決策運(yùn)營效率。AIGC作為前沿性、顛 覆性、基礎(chǔ)性技術(shù)，在制造業(yè)有巨大應(yīng)用前景，未來將為制造業(yè)的基礎(chǔ)能力帶來重大的改進(jìn)和提升，推動制造業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展。
競爭優(yōu)勢：
AIGC在制造業(yè)的應(yīng)用，必須和制造業(yè)的工業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)合，才能更好地了解行業(yè)內(nèi)的特定 術(shù)語、趨勢和應(yīng)用場景，從而生成更相關(guān)、更高質(zhì)量的內(nèi)容。率先應(yīng)用AIGC的制造業(yè)企業(yè)， 將獲得數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化和高質(zhì)量數(shù)據(jù)積累的先機(jī)，從而在全球競爭中取得領(lǐng)先優(yōu)勢。
02 AIGC在連接器行業(yè)應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)
技術(shù)挑戰(zhàn)：
盡管AIGC在制造業(yè)中的應(yīng)用前景廣闊，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)。AIGC技術(shù)，尤其是深度學(xué)習(xí)模型，通常非常復(fù)雜，需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源來訓(xùn)練和維護(hù)。其技術(shù)復(fù)雜性、技術(shù)可及性、以及與現(xiàn)有的制造系統(tǒng)和技術(shù)集成，需要額外的投資和時間，可能導(dǎo)致企業(yè)在技術(shù)實(shí) 施上面臨困難。
基礎(chǔ)薄弱：
根據(jù)深圳市連接器行業(yè)協(xié)會的調(diào)研，大部分連接器企業(yè) 在AIGC應(yīng)用方面還欠缺基礎(chǔ)能力， 硬件基礎(chǔ)如支持大模型私有化部署的AI服務(wù)器，軟件基礎(chǔ)如AI人才和體系建設(shè) 等，都幾乎是空白。
深圳市連接器行業(yè)協(xié)會會長熊藤芳指出，連接器行業(yè)應(yīng)用AIGC，數(shù)據(jù)缺失是一個挑戰(zhàn)。訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，支撐深度學(xué)習(xí)算法，都需要海量工業(yè)數(shù)據(jù)支撐，連接器行業(yè)一個個數(shù)據(jù)孤島如何打通?如果從技術(shù)方面引入加密計(jì)算，效率如何提高?要應(yīng)對上述挑戰(zhàn)，需要構(gòu)建政府、科研機(jī)構(gòu)、行業(yè)協(xié)會、企業(yè)等多個主體參與協(xié)同創(chuàng)新的新機(jī)制。
決策風(fēng)險(xiǎn)：
目前，AIGC大模型、大模型應(yīng)用開發(fā)框架(如LangChain)、基于大模型開發(fā)的垂直AIGC應(yīng)用，數(shù)量眾多，技術(shù)迭代迅速，如何評估其易用性、場景適配性、可持續(xù)性是一個難題，在選擇AIGC技術(shù)方案時面臨諸多風(fēng)險(xiǎn)。比如：選擇一個即將被淘汰的技術(shù)方案可能導(dǎo)致企業(yè)在短時 間內(nèi)就需要進(jìn)行技術(shù)升級，造成資源的浪費(fèi);不是所有先進(jìn)的技術(shù)都適合所有制造業(yè)場景， 選擇與業(yè)務(wù)需求不匹配的技術(shù)可能會導(dǎo)致效率低下甚至業(yè)務(wù)失敗;大模型的訓(xùn)練和運(yùn)行可能需要較高的計(jì)算資源，如果選擇不當(dāng)，可能會導(dǎo)致運(yùn)營成本的增加。
安全挑戰(zhàn)：
如何解決AIGC技術(shù)在數(shù)據(jù)隱私和安全、合規(guī)性和標(biāo)準(zhǔn)方面的問題，產(chǎn)業(yè)鏈還在探索階段。
03 AIGC在連接器行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀
從AIGC技術(shù)成熟度和業(yè)務(wù)影響度兩個關(guān)鍵維度，對AIGC在連接器行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行四象限初步分析：
高業(yè)務(wù)影響 - 成熟技術(shù)
CCD視覺識別：在連接器制造過程中，CCD視覺識別技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟。深耕連接器行業(yè)15年的三瑞科技，其CCD視覺識別系統(tǒng)搭載AIGC技術(shù)，可快速實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品瑕疵檢測、分類、聚類、識別等復(fù)雜任務(wù)，能夠高效地檢測產(chǎn)品缺陷，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，對業(yè)務(wù)有顯著的正向影響。
注塑(高級自動化和預(yù)測性維護(hù))：成熟的注塑技術(shù)結(jié)合高級自動化和預(yù)測性維護(hù)，能 夠減少停機(jī)時間，提高設(shè)備利用率，對連接器行業(yè)的生產(chǎn)效率和成本控制有重要影響。發(fā)那科的注塑系統(tǒng)中集成了AI功能，功能包括對注塑機(jī)螺桿工作狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測等，減少了非正常停機(jī)風(fēng)險(xiǎn)。
人力資源、法律顧問、財(cái)務(wù)分析、供應(yīng)鏈管理：上述AIGC應(yīng)用工具十分豐富，已經(jīng)相對成熟，并在制造業(yè)廣泛應(yīng)用，能夠?yàn)檫B接器企業(yè)提供高效、準(zhǔn)確的服務(wù)，降低運(yùn)營成本， 提升業(yè)務(wù)運(yùn)營效率。
高業(yè)務(wù)影響 - 不成熟技術(shù)
連接器工程制圖&仿真：雖然AI技術(shù)在連接器工程制圖&仿真等方面有著巨大的潛力，但目前應(yīng)用還不夠成熟。如果能夠進(jìn)一步發(fā)展和完善，整合連接器行業(yè)工業(yè)數(shù)據(jù)、知識資源、管理工具，AIGC應(yīng)用將對連接器企業(yè)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、優(yōu)化和測試等方面產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。
連接器專利檢索與分析：AIGC應(yīng)用在專利檢索和分析方面的應(yīng)用尚處于起步階段，但其潛力巨大。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，它將有助于企業(yè)更好地了解行業(yè)趨勢，規(guī)避潛在風(fēng)險(xiǎn)，提升創(chuàng)新能力。
生產(chǎn)流程優(yōu)化：雖然AIGC技術(shù)在生產(chǎn)流程優(yōu)化方面有著廣闊的應(yīng)用前景，但目前AIGC技術(shù)還不夠成熟，需要更多的研發(fā)和實(shí)踐來完善。
低業(yè)務(wù)影響 - 成熟技術(shù)
連接器產(chǎn)業(yè)研究：雖然AIGC技術(shù)在產(chǎn)業(yè)研究方面的技術(shù)已經(jīng)相對成熟，但由于其更多地關(guān)注宏觀趨勢和數(shù)據(jù)分析，對連接器行業(yè)具體業(yè)務(wù)的直接影響較小。
文檔處理工具、思維工具、會議助手： 這些AIGC應(yīng)用雖然能夠提高工作效率， 但對于連接器行業(yè)的核心業(yè)務(wù)影響有限。
低業(yè)務(wù)影響 - 不成熟技術(shù)
實(shí)驗(yàn)階段的技術(shù)：這部分AIGC技術(shù)可能還在實(shí)驗(yàn)室階段，尚未找到合適的應(yīng)用場景或商業(yè)模式，因此對連接器行業(yè)的業(yè)務(wù)影響較小。這些技術(shù)可能需要更多的研發(fā)和投資才能成熟并產(chǎn)生實(shí)際價(jià)值。
綜上所述，AIGC技術(shù)在連接器行業(yè)的應(yīng)用呈現(xiàn)出多樣化的特點(diǎn)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場景的不斷拓展，相信未來會有更多的AIGC應(yīng)用為連接器行業(yè)帶來更大的價(jià)值。
04 連接器中小企業(yè)應(yīng)用AIGC的一些建議
第一階段
初步建議先從“低業(yè)務(wù)影響-成熟技術(shù)入手”，公司行政體系對各種AI文檔處理工具、 思維工具、會議助手進(jìn)行試用。同時：
建立AI工具評價(jià)體系，比如從成本效益(此類工具大部分免費(fèi))、易用性與可集成性、 穩(wěn)定性、安全性和可靠性多個維度進(jìn)行評價(jià);
對公司業(yè)務(wù)流程進(jìn)行梳理，列出公司內(nèi)低度互動且高度標(biāo)準(zhǔn)化的工作與項(xiàng)目，作為AIGC應(yīng)用的初步方向;
指定專人學(xué)習(xí)AI應(yīng)用技術(shù)，掌握提示詞和提示詞工程技術(shù)，掌握人工智能體(AI Agent)搭建技術(shù)，了解服務(wù)器、LangChain、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等基本概念。
深連協(xié)秘書處正在對數(shù)十個AIGC大模型、專用模型和垂直領(lǐng)域AIGC應(yīng)用進(jìn)行試用、評價(jià)，歡迎會員單位聯(lián)系協(xié)會秘書處交流經(jīng)驗(yàn)。
第二階段
建議開始在人力資源、法律顧問、財(cái)務(wù)分析、供應(yīng)鏈管理等“高業(yè)務(wù)影響-成熟技術(shù) ”象限類別中進(jìn)行小規(guī)模試驗(yàn)，實(shí)時監(jiān)控AIGC應(yīng)用的效果，收集數(shù)據(jù)，評估試點(diǎn)項(xiàng)目的成效。 在取得經(jīng)驗(yàn)和成果后，將AIGC應(yīng)用推廣到更廣泛的區(qū)域或流程中;乃至進(jìn)行技術(shù)集成：將AIGC的成熟技術(shù)與現(xiàn)有系統(tǒng)進(jìn)行集成，實(shí)現(xiàn)流程的自動化和優(yōu)化。
第三階段
探索“高業(yè)務(wù)影響 - 不成熟技術(shù) ”的AIGC應(yīng)用。在中科院計(jì)算所郝沁汾研究員的指導(dǎo)下，深連協(xié)正在積極調(diào)研，征求會員企業(yè)意見，布局3至5年的長期工作規(guī)劃。力爭將AIGC應(yīng)用于連接器的研發(fā)輔助設(shè)計(jì)，并擴(kuò)展到?jīng)Q策層面，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)和高效的決策。
上述內(nèi)容，是結(jié)合深連協(xié)秘書處工作場景提出的一些粗淺的建議。不同的連接器企業(yè)，對“業(yè)務(wù)影響度”這個維度的評價(jià)指標(biāo)不一，因此，本文只是文拋轉(zhuǎn)引玉，希望大家積極參與AIGC討論。
05 結(jié)語：堅(jiān)持以“人為本”的基本方針
在AIGC應(yīng)用實(shí)施的過程中，要堅(jiān)持“以人為本”的基本方針。
制造業(yè)的核心是員工， 他們是企業(yè)運(yùn)營的重要支柱。以人為本意味著在引入AIGC技術(shù)時，要充分考慮員工的實(shí)際需求，確保技術(shù)能夠輔助他們更好地完成工作，而不是增加負(fù)擔(dān)。通過滿足員工的需求，可以提高員工的工作滿意度和忠誠度，從而有助于企業(yè)的長期發(fā)展。
AIGC技術(shù)旨在提高生產(chǎn) 效率和質(zhì)量，但這并不意味著要完全取代員工，在高度創(chuàng)造性、復(fù)雜協(xié)同、情感交流等多個場景中，AIGC替代不了人類。相反，人機(jī)協(xié)作是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵。以人為本的實(shí)施策略意味著要確保AIGC技術(shù)能夠與員工形成良好的互動和配合，共同完成任務(wù)。這樣不僅可以發(fā)揮技術(shù)的優(yōu)勢，還能充分利用員工的智慧和經(jīng)驗(yàn)。 |
