工业制造数字化进入「深水区」,云厂商能做什么?
来源 | 物联网智库2023-11-13 18:28:51
「我没有听懂你的意思,请再说一遍…」。一声苹果siri的反馈,打破了原本严肃的媒体交流会。中科创达物联网事业群副总裁杨新辉笑着说,你看,苹果的Siri还是不行,但推荐大家去试试OpenAI最新发布的G

「我没有听懂你的意思,请再说一遍…」。

一声苹果siri的反馈,打破了原本严肃的媒体交流会。

中科创达物联网事业群副总裁杨新辉笑着说,你看,苹果的Siri还是不行,但推荐大家去试试OpenAI最新发布的GPT语音版,效果非常好。

这段插曲来自11月9日的“亚马逊云科技赋能制造行业加速创新媒体沟通会”,其Slogan为“乘云驭智 开启新篇”。

在活动中,亚马逊云科技与合作伙伴施耐德、中科创达,围绕制造业数字化转型、生成式AI+制造业、制造业出海、绿色制造方面进行了相关介绍。智次方・物联网智库现场参与,将主要内容整理如下。

工业制造数字化进入深水区,云厂商能做什么?

亚马逊云科技顾总首先分享了行业洞察,目前中国工业企业发展上,面临全球供应链重构,出口承压等问题,出海建厂也已经成为趋势。此外,制造业客户在加速转型,关注AIGC技术,关注绿色、可持续发展。数字化正进入“深水区”。

亚马逊云科技能做的是什么?

其一是加速数字化手段研发上市。亚马逊云科技表示,如果产品延迟半年,利润就会减少33%,效率越来越重要,亚马逊云科技聚焦在CAE、EDA、eVDI三个部分。

以EDA为例,整个中国都在构建自己的芯片设计能力,但是否上云、如何上云,这是个问题。亚马逊云科技提供了端到端全流程的芯片设计及验证一整套方案,对于大客户,亚马逊云科技面向SoC需求,提供了混合模式的设计环境,在本地机房资源不够时,云上能把峰值资源接起来;对于连IT团队都没有的初创团队,也提供SaaS。

比如NXP的合作,这家芯片大厂选择了All in 云,数据量突破2.5PB,云上核心应用超过1亿小时,CPU峰值超过5000+个核。

其二,提高OEE优化生产;

亚马逊云科技透露,提高工厂整体设备效率OEE很难,当数字达到85%,可谓世界级制造企业,60%是大多数工厂设备的效率数值。

亚马逊云科技可以构建应用包括:工业数据平台,让IT与OT能够融合,进而构建OEE关键场景。

以化工企业INVISTA为例,其600台本地服务器迁移上云,利用了数据湖、数仓、Sagemaker等产品与技术,构建了整个数据基座,释放IT/OT价值;

在工业视觉检测方面,亚马逊云科技还可构建云边一体的方案,满足工厂内端到端的视觉检测需求。西门子成都工厂被认证为全球九大灯塔工厂,亚马逊云科技解决了工业废料自动分拣的需求,云端模型训练+本地部署推理方式,替代了人工。

该项目准确率95%,危险废料准确率100%,本地需要十多个小时的训练时间,在云上只需要2小时。此外,还提供模型迭代服务。

其三是优化供应链;

面向供应链效率和弹性增加上,亚马逊云科技认为,首先要把供应链数据打通,做到可见,再做可控、优化。

跟合作伙伴做的案例中,他们要将两部分数据,注入数据湖中。这包括业务数据及流程执行数据等方面,也包括物理供应链网络中实物的数据。依靠上述数据,再结合AI/ML进行评估和预估。面向某高科技制造客户,亚马逊云科技表示,对方库存周转率能平均缩短1天。

最后是创新的收入来源。亚马逊云科技可以让客户聚焦在设备和机器数据连接上云,存储之外再去分析,根据数据打造应用。比如边缘设备远程控制管理、边缘检测,以提供软硬件打包售卖。举例来说,英格索兰使用了亚马逊云科技服务,做到了空压机设备的集中监控,还能提供客户智联云产品。

生成式AI新场景

关于生成式AI,麦肯锡提出该技术新增的应用场景,能产生经济效益为6.1-7.9万亿美元。那么哪些场景率先产生价值?

亚马逊云科技认为,未来18个月内,生成式AI在制造3个领域起到作用:生成制造、产品开发、产品供应链和销售。

当然,不是所有人都希望把AI用到方方面面,比起大模型,还是应用为王。无论To谁,AI对场景的满足和重构才是最重要的。

对此,亚马逊云科技表示,他们能提供正确路径,包括:

(1)定义场景和用例;帮助客户了解并理解场景,这背后亚马逊云科技深入大量制造业场景,理解案例,并帮助客户找到适合的场景;
(2)选择基础模型/预训练;
(3)提示词工程、知识增强、微调+效果评估;
(4)部署模型及运行推理并构建基础模型驱动的APP

纵观整个过程,对话式AI贯穿始终,也比较成熟,一般用在知识管理部分。此外,生成产品创意设计、生成式产品营销也是亚马逊云科技看好的价值场景。

具体来举例看,原本工业的手工外观设计,提交渲染,再评审,但结合生成式AI后,变成了AI批量生成设计,挑选最优方案自动批量渲染,再放到数字资产管理平台里面去。

工业设计与消费设计不同,需要与传统工业的工作流及数字管理等方面联动起来。合作方比如神州泰岳、海尔。亚马逊云科技与计算美学、神州泰岳、Share Creators合作,服务于海尔,其效率提升了83%。

知识库场景方面,比如工厂设备维修知识库,原本用关键词匹配,提问相关的文档并不能提供直接回答,且文档中也需要读者自行查找相关内容。但生成式可以快速理解问题,并进行连续问答,对企业知识库场景提供质变,亚马逊云科技与国内LLM伙伴合作,基于检索增强技术,提供生成式知识库的方案。

比如在给西门子服务案例中,企业内部检索一直是个痛点,该项目由数据中台团队与业务部门合作,大家一起提供了知识库应用,生成式对话机器人,小禹。

该产品会先检索知识信息,再通过LLM拼成“人话”。

此外,亚马逊云科技还构建了生成式AI会话解决方案指南,帮助客户,基于80%的原有工作,结合20%定制化工作,满足需求。这背后是西门子自己完备的大数据平台“大禹”,进而在短时间构建AIGC应用。

生成式AI落地为什么难?亚马逊云科技的顾凡认为,原本云厂商及IT服务公司服务于电商、游戏,但现在,“最后一公里”变成了“最后三公里”。这当中的“最后三公里”,包括大量技术落地需要解决的问题,需要懂云、数据、AI。换而言之,制造业出海正进入“数字远航”时代。


关于亚马逊云科技

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