大小模型结合赋能工业制造革新：10个显效可落地的应用场景

推荐语

洞悉工业4.0时代制造业的数字化转型路径。
核心内容：
1. 极昆仑利用AI技术打造10个可落地的应用场景
2. 通过大模型和知识图谱，精准把握消费者需求，加速产品创新
3. 利用大数据和机器学习，实现库存的精准分析与优化

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

在工业4.0的汹涌浪潮中，制造业正面临着前所未有的转型挑战。传统制造模式在效率、成本、质量等方面逐渐难以满足市场需求，企业急需借助新技术实现数字化转型，以提升自身竞争力。在此背景下，基于先进大模型、知识图谱、深度学习等AI技术，极昆仑打造10个显效可落地的应用场景，助力制造企业突破困境，实现数字化转型的华丽升级。

制造企业在研发新产品时，常常面临消费者需求把握不准、创新方向模糊、多源数据分散难整合等诸多痛点。为解决这些问题，构建了多源数据融合平台，运用AI自然语言处理和机器学习算法，深入挖掘需求痛点、建立创新模型并精准预测市场趋势。

在技术实现上，引入行业大模型对海量的非结构化数据，如社交媒体评论、行业报告、用户调研反馈等进行深度语义理解。大模型凭借其强大的语言理解和生成能力，能够从复杂的文本中提取关键信息，洞察消费者潜在需求。同时，结合知识图谱技术，将不同领域的知识进行关联和整合，构建出丰富的产品知识体系。知识图谱可以帮助企业更好地理解产品功能、技术发展趋势以及市场竞争态势，为创新模型的构建提供坚实的语义基础。通过大模型与知识图谱的协同作用，企业能够精准定位消费者需求，设计出更具吸引力的产品，大幅缩短研发周期，提升企业在市场中的创新引领地位。

库存积压会占用大量资金，而缺货又会导致订单流失，且库存需求难以精准预测。运用大数据与时间序列预测技术，全面收集库存、销售等数据，经过机器学习算法的深入分析后，构建智能预测模型。该模型能够对库存产品进行分类管理，并提供直观的可视化看板与科学的补货建议。

在技术实现方面，大模型可以参与到数据的预处理和特征工程中。它能够对海量的库存和销售数据进行智能清洗和标注，提取出更具代表性的特征，提高模型的预测准确性。知识图谱则用于构建产品之间的关联关系和供应链网络，帮助模型更好地理解库存流动的规律。例如，当某一产品的需求发生变化时，知识图谱可以快速识别出与之相关的上下游产品，从而调整整个库存策略。通过大模型和知识图谱的辅助，企业可以实现库存的精准控制，有效避免积压或缺货现象，降低成本，保障资金周转顺畅，提高客户满意度。

采购环节存在供应商价格波动大、成本不透明、零部件规格不一致以及采购决策缺乏科学依据等问题。搭建了采购数据分析平台，通过爬虫技术广泛收集相关数据，并利用自然语言处理进行整理。同时，借助区块链技术保障数据安全，运用成本分析模型与供应商绩效评估体系，为企业提供最优采购策略。

在技术实现上，大模型可以对供应商的各种信息，如资质、信誉、产品质量等进行深度分析和评估。它能够从大量的文本和结构化数据中挖掘出供应商的潜在风险和优势，为供应商绩效评估提供更全面的视角。知识图谱则用于构建供应商之间的关系网络，帮助企业了解供应商之间的合作和竞争关系，从而更好地进行供应商选择和谈判。例如，通过知识图谱可以发现某些供应商之间存在互补性，企业可以与它们建立战略合作关系，实现采购成本的降低和供应链的稳定。

全球供应链复杂多变，企业常常面临供应中断等风险，却难以做到及时准确的预测。利用大数据与区块链技术收集全流程数据，构建供应链网络模型，借助机器学习算法进行实时监测与分析，提前识别风险并进行分级预警，同时提供应对预案。

在技术实现中，大模型可以对供应链中的各种风险因素进行实时监测和分析。它能够识别出潜在的供应中断风险，如自然灾害、政治动荡、贸易摩擦等，并根据风险的影响程度和发生概率进行分级预警。知识图谱则用于构建供应链的复杂网络结构，帮助企业了解供应链中的关键节点和脆弱环节。当某个节点出现问题时，知识图谱可以快速定位受影响的企业和产品，并提供相应的应对预案。通过大模型和知识图谱的结合，企业能够精准预警供应链风险，提前做好应对措施，保障供应链的稳定运行，增强企业的抗风险能力。

生产设备故障频繁，传统定期维护方式效率低、成本高，且难以发现潜在故障。借助物联网传感器采集设备运行数据，经边缘计算预处理后，建立性能分析与预测维护模型，运用聚类分析等技术预测设备故障，制定个性化维护计划，并结合数字孪生技术提供可视化支持。

在技术实现方面，大模型可以对设备的运行数据进行深度学习，学习设备的正常运行模式和故障特征。当设备运行数据出现异常时，大模型能够快速识别并预测可能发生的故障类型和时间。知识图谱则用于构建设备的知识体系，包括设备的技术参数、维护历史、故障案例等。当预测到设备可能出现故障时，知识图谱可以根据设备的具体情况提供个性化的维护建议，如更换零部件、调整参数等。通过大模型和知识图谱的协同作用，企业能够实现预防性维护，减少设备故障停机时间，提高设备利用率与生产效率，降低维修成本。

设备故障时，人工难以快速准确判断原因，维修依赖经验导致效率低下。利用设备多源数据，运用深度学习算法构建设备故障诊断模型，CNN提取图像特征、RNN建模时间序列数据，通过知识图谱提供维修建议。

在技术实现上，大模型可以对设备的各种传感器数据进行综合分析，包括温度、压力、振动等。它能够从复杂的数据中提取出故障特征，并与知识图谱中的故障案例进行匹配，快速准确地判断故障原因。知识图谱则提供了丰富的维修知识和经验，包括维修步骤、所需工具、注意事项等。当诊断出故障原因后，知识图谱可以自动生成维修建议，指导维修人员进行维修操作。通过大模型和知识图谱的结合，企业能够缩短维修时间，提高设备可靠性与稳定性，减少生产损失。

企业难以评估资产剩余寿命，资产退役决策缺乏依据且可能带来风险。收集资产多维度信息，运用数据分析与预测模型评估剩余寿命，预测退役风险，建立决策模型，提供退役时机建议与应对策略。

在技术实现中，大模型可以对资产的运行数据、维护记录、技术参数等进行综合分析，评估资产的剩余寿命。它能够考虑多种因素的影响，如设备的磨损程度、使用环境、维护质量等，提供更准确的评估结果。知识图谱则用于构建资产的关联关系和风险网络，帮助企业了解资产退役可能带来的影响，如对生产流程的影响、对供应链的影响等。当预测到资产存在退役风险时，知识图谱可以提供相应的应对策略，如资产置换、技术改造等。通过大模型和知识图谱的辅助，企业能够合理安排资产更新，提前应对风险，优化资产配置。

制造业资产能耗高，缺乏有效监测调控手段导致能源浪费严重。安装能耗传感器收集数据，结合运行与生产需求数据，运用智能调控算法优化能耗，利用能源管理系统集中管理分析，提供决策支持。

在技术实现方面，大模型可以对能耗数据进行实时监测和分析，学习设备的能耗模式和生产需求之间的关系。它能够根据生产计划自动调整设备的运行参数，实现能耗的优化。知识图谱则用于构建能源管理的知识体系，包括能源政策、节能技术、能源成本等。当能耗出现异常时，知识图谱可以提供相应的节能建议，如采用新的节能设备、优化生产流程等。通过大模型和知识图谱的结合，企业能够降低能源成本，提高利用效率，助力绿色发展，提升企业形象与竞争力。

设备表面缺陷人工检测难度大且效率低、漏检率高。采用图像识别与机器学习算法，安装摄像头采集图像，预处理后运用深度学习目标检测模型识别缺陷，结合图像分割与物联网技术，方便跟踪管理。

在技术实现上，大模型可以对采集到的设备图像进行深度学习，学习设备表面的正常特征和缺陷特征。它能够快速准确地识别出设备表面的各种缺陷，如划痕、裂纹、变形等。知识图谱则用于构建缺陷的知识体系，包括缺陷的类型、产生原因、影响程度等。当检测到缺陷时，知识图谱可以提供相应的处理建议，如修复、更换等。通过大模型和知识图谱的结合，企业能够及时发现设备缺陷，保障设备运行与产品质量，提高生产效率与市场竞争力。

生产工艺复杂，故障难诊断，参数设置不合理影响产品质量与生产效率。收集工艺各类数据，运用数据分析与故障诊断模型识别异常，建立故障分类模型，利用智能算法优化工艺参数，结合数字孪生模拟验证。

在技术实现中，大模型可以对工艺过程中的各种数据进行综合分析，包括温度、压力、流量、成分等。它能够识别出工艺过程中的异常情况，并与知识图谱中的故障案例进行匹配，快速准确地诊断故障原因。知识图谱则提供了丰富的工艺知识和经验，包括工艺流程、参数设置、故障处理方法等。当诊断出故障原因后，大模型可以利用智能算法对工艺参数进行优化，并通过数字孪生技术进行模拟验证，确保参数调整的合理性和有效性。通过大模型和知识图谱的协同作用，企业能够提高产品质量，降低成本，提升生产效率与市场竞争力。

在工业4.0的时代浪潮中，数字化转型是企业发展的必由之路。然而，面对众多的数字化应用场景，企业或许还在为从哪里起步而迷茫。以上这十大AI应用场景，涵盖了制造业研发、生产、供应链、资产管理等多个关键环节，为企业提供了全面且具有针对性的数字化转型参考。如果您正积极探索数字化转型之路，不妨从这些应用场景中寻找灵感与方向，开启制造业的辉煌未来！

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