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GIO圆桌会议:2024AI使能工业创新白皮书(73页).pdf

上传人: 哆哆 编号:177121 2024-10-11 73页 4.85MB

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1、GIO白皮书白皮书AI使能工业创新使能工业创新2024年9月本文件由全球产业组织圆桌会议(GIO)倡议编写,该倡议旨在为多个垂直行业中参与数字化转型和/或ICT技术的全球产业组织提供一个讨论和公开交流的环境。本白皮书是涵盖制造业人工智能创新的多个产业组织共同努力的成果。它是对最新的“进行中工作”的持续研究,仅供了解一般信息,未考虑读者的具体情况,并且仅反映制造业和汽车行业的当前进展。发布时间:2024年9月20日,第14次GIO圆桌会议如需了解有关GIO的更多信息,请访问http:/www.gio.zone。来自“创新厨房”的问候AI甜点甜点制造业的创新开胃应用AI在制造业的应用由人类和AI厨

2、师组成的混合团队提供的意想不到的食谱编辑和关键作者Jrgen Grotepass博士教授、Christopher Ganz博士等人前言前言本用例选集的标题是“来自厨房的问候”制造业的创新开胃应用。我们设计的封面图片既包含了制造业中以人为基础的创新,也包含了尖端AI使能的创新,体现了信息比特和物理齿轮的融合。两位厨师拥有不同的能力和优势,象征着他们所走的不同道路。可以把彭罗斯阶梯视为两位厨师的“云服务”,预示着他们所走的不同道路终将相遇。在汇合点,创新灯泡被点亮。流动着的蓝色和黄色的能量让灯泡在菜肴上方闪耀着绿色的光芒。当人类和AI团队开始合作创新,在数据空间创造价值时,我们可能会大吃一惊。制造

3、业中AI使能的创新选集是GIO圆桌会议讨论的成果,也是作者在为跨国公司工作并活跃于各个行业组织的过程中,开发和部署跨行业、跨地域的工业4.0解决方案所形成的跨文化经验的结晶。创新就是以不同的方式处理事情,找到新的做事方法。创新就是要打破传统思维,接受新的想法,即使这些想法看起来不合常规或具有风险。这种创新方法要求我们勇于承担风险,拥抱惊讶,因为往往正是通过拥抱意外,我们才能找到最重要的突破和进步。创新还需要一定程度的适应性和灵活性,因为我们必须能够在事情没有按计划进行时调整方法。这可能具有挑战性,因为它要求我们放弃先入为主的观念,对新想法和新观点持开放态度。不过,抱着这种心态,我们就能接触到新

4、的机会和潜在的解决方案,而这些机会和解决方案可能是我们从未考虑过的。这本关于创新开胃应用的手册讲述了如何接受解决方案,即学会预料意外和应对惊讶。“创新开胃应用”章节列出的创新故事均以引文开头,每段引文都来自于历史、哲学和科学领域的思想领袖,或节选自对作者产生影响的艺术作品。这种在编写创新故事时从不同视角出发的设计是一种思维转换的实践,打破了传统的解决问题的方式。随着数字化使能行业转型,导致OT、IT和电信行业的融合,这样的实践变得越来越重要。不同的问题解决方式、不同的标准、痛点和KPI可能会在多个利益相关方的合作中导致意见冲突。这就需要进行对话,使解决方案提供商、集成商和最终用户/运营商这三个

5、关键角色之间的互动成为创新成功的使能器。目录目录引言引言预料意外预料意外在创新中与在创新中与AI合作合作创新开胃应用创新开胃应用第一道菜第一道菜设计和工程设计和工程一块又一块石头#生成式设计未来并非命运的安排#产品的二氧化碳跟踪孙子兵法中的战术#5G使能价值创造金锤定律#云机器人眼见为实?.#光学检测这是超感观感知吗?#具备视觉能力的未来网络主菜主菜运营运营用我朋友的一点帮助#制造即服务钟声为谁而鸣#流程中的质量监控灵魂之树#联邦学习未来已来#数据空间中的价值创造我们三人何时再见#动态预测性风险管理根据其自身规律#自主工厂甜点甜点维护维护哪颗种子会长成?#预测性维护预测的目标#面向铸造厂的规范

6、性AI三元组之美#协同状态监控六小时砍倒一棵树#基于AI的服务生态所有菜肴的新调料所有菜肴的新调料#生成式生成式AI展望展望13589121518202326273134404346495053586265681引言引言本手册总结了创新食谱,其中有些是“老式”AI,例如机器学习、神经网络(NN),有些则是新发展的AI,如基于模型的生成式人工智能,为开胃应用增添了风味。人类和AI能力的融合将设计出新的产品、流程甚至制造方式。正如我们从2011年诺贝尔经济学奖得主丹尼尔 卡尼曼那里了解到的那样,人类的决策过程很容易出错1。他的主要论点是产生决策的是两种思维模式:“系统1”是快速的、本能的、感性的和

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本文主要介绍了全球产业组织圆桌会议(GIO)编写的《GIO白皮书AI使能工业创新2024年9月》的内容。白皮书涵盖了制造业人工智能创新的多个产业组织共同努力的成果,旨在为多个垂直行业中参与数字化转型和/或ICT技术的全球产业组织提供一个讨论和公开交流的环境。 文章首先介绍了“创新开胃应用”的概念,即通过引文开头的创新故事来阐述不同的观点,打破传统的解决问题的方式。然后,文章详细介绍了多个创新用例,包括生成式AI在产品设计和工程中的应用、产品的二氧化碳跟踪、5G使能价值创造、云机器人、光学检测、5.5G网络的物理世界和网络世界融合等。 这些用例展示了AI在制造业中的应用,如通过生成式AI算法进行产品设计,通过5G技术实现生产灵活性和降低生命周期成本,通过光学检测系统提高汽车生产线的效率等。文章还指出,随着5.5G网络的发展,物理世界和网络世界的融合将为制造业自动化创新带来新的机遇。 总的来说,本文通过介绍多个创新用例,展示了AI技术在制造业中的应用和潜力,以及未来网络技术的发展对制造业的影响。
生成式AI如何助力产品设计创新? 如何利用5G技术实现制造业价值创造? 5.5G网络将如何改变未来制造业?
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