IBM企业级AI驱动智能制造升级

作者简介：何金池 是 IBM 科技事业部的资深架构师，著有《Kubeflow：云计算和机器学习的桥梁》和《大数据处理之道》等书，是 Kubeflow、Tekton 多个开源社区的 Maintainer，亲自参与了 IBM 多款产品的研发，是人工智能、分布式计算、大数据处理和云原生等相关技术和产品的专家。 

当前，制造业正经历着一场以人工智能（AI）技术驱动的深刻变革，以大模型为代表的新一代 AI 技术，因其强大的数据处理能力、精准的预测分析和高效的自动化水平，正以前所未有的速度深度融入制造业的各个环节，重塑制造业的生产模式、管理方式和价值链，为传统制造业注入新的活力，推动着“智慧工厂”的加速到来。

跨国制造业在中国面临的挑战

跨国制造企业在中国市场面临着一系列复杂且严峻的挑战。首先，市场竞争的日益激烈使得跨国企业必须不断创新，以保持其竞争优势。随着中国本土企业的快速崛起，跨国企业不仅需要应对来自同行的压力，还需适应本土企业灵活多变的竞争策略。其次，成本的不断攀升和收益空间的缩减，使得跨国企业必须在成本控制和利润提升之间找到平衡点。此外，供应链的不确定性、数据本地化与网络安全的合规要求，以及本地化需求的差异化，进一步增加了跨国企业的运营难度。最后，本地化需求的差异化要求跨国企业深入理解中国市场，提供更贴近消费者需求的产品和服务。

面对日益严峻的挑战，跨国制造企业需要依托企业级 AI 的强大赋能，方能迎刃而解，助力实现高效运营和可持续发展。

IBM 企业级 AI 驱动智能制造升级

经过多年的技术积累和创新，IBM 企业级 AI（下文简称“IBM AI”）整合其新一代 AI 与数据平台 watsonx 的能力，不仅囊括了传统机器学习平台的优势，如数据处理、特征工程、模型训练和评估等，还具备当前备受瞩目的生成式 AI 功能。这一整合使得 IBM 的 AI 技术在处理复杂问题、提供精准预测和优化决策方面具备了更强大的能力，能够在多个关键领域为跨国企业带来深刻的数智化转型，助力企业实现高效运营和可持续发展。

在研发领域，IBM AI 通过构建知识图谱，整合并处理来自多方数据源的海量信息，深入挖掘数据间的隐秘关联与内在联系，为研发决策提供坚实的数据支撑。同时，IBM AI 打造统一的知识共享平台，利用智能问答与搜索技术，打破信息孤岛，提升知识共享效率。

在生产领域，IBM AI 利用机器学习技术，深入挖掘产线数据，识别出影响产品质量的关键因素，帮助企业从源头把控产品质量，降低生产成本。同时，IBM AI 针对企业有限的资源进行最优调配，通过决策优化技术，帮助企业制定最优生产计划，实现成本最小化、效率最大化。此外，IBM AI 对生产设备进行实时监测和数据分析，预测潜在故障，帮助企业提前制定维护计划，避免设备停机，保障生产连续性。借助于 IBM 视觉检测技术，提高产品质量和检测效率。

在供应链方面，IBM AI 融合多种算法与模型，进行多维度、多层次的需求预测，帮助企业精准把握市场需求，制定合理的采购和生产计划。同时，IBM AI 通过模拟预排产，为企业提供决策辅助参考，优化生产排程，提高生产效率，降低库存成本。此外，IBM AI 基于需求数据、备件类别等数据，输出最优库存策略，帮助企业实现库存成本最小化，提高资金周转效率。IBM AI 还基于调度规则与优先级，提供智能化的物流调度方案建议，优化物流资源配置，提高物流效率，降低物流成本。

在售后方面，IBM AI 驱动的售后服务助手，能够提供故障诊断、解决方案查询、服务商政策咨询、售后工单系统问题咨询等一站式服务，提升客户满意度。同时，IBM AI 从消费者各个触点的声音中进行数据分析，洞察消费者需求，帮助企业优化产品和服务，提升客户体验。

在运营方面，IBM AI 自动化和优化人力资源管理中的招聘、员工管理和绩效等任务，提高人力资源管理效率，降低人力成本。同时，IBM AI 根据自然语言输入或现有源代码，提供 AI 生成的代码推荐，帮助企业提升 IT 系统开发效率，降低开发成本。

在销售方面，IBM AI 提供智能问答和销售策略支持，帮助销售人员提升销售效率，达成销售目标。同时，IBM AI 基于销售历史数据及业务专家判断，建立销售数量预测模型，帮助企业制定合理的销售计划，提升销售业绩。此外，IBM AI 驱动的 7*24 智能客服机器人，能够提供全天候的客户服务，解答客户疑问，提升客户满意度。

IBM 企业级 AI 应用案例

1.智能视觉检测技术，打造“火眼金睛”

某大型汽车制造企业面临着传统人工质检效率低下、漏检率高、成本高昂等问题，亟需引入先进的 AI 技术提升生产质量。IBM 为其部署了基于 IBM Maximo Visual Inspection (VI) 技术的智能视觉检测系统。该系统融合了计算机视觉和深度学习等技术，能够对汽车零部件进行高精度、高效率的自动化检测。首先，收集大量汽车零部件图像数据，并进行人工标注，构建高质量的训练数据集。然后训练模型，并进行持续优化，提升模型识别精度和泛化能力。最后，将训练好的模型通过手机端和工控机部署到生产线上，实现实时在线检测。结果显示，AI 视觉检测系统能够以毫秒级速度完成检测，效率远超传统人工质检，漏检率降低至 0.1% 以下，显著降低了质检成本，同时提高了产品质量，减少了返工和报废成本。

2.大模型技术赋能，构建智能知识库

某全球领先的电子产品制造商拥有海量的技术文档、产品手册和客户服务记录，但这些信息分散在各个部门，难以有效利用，导致知识共享和协同效率低下。IBM 为其打造了基于 watsonx Assistant 和 watsonx Discovery 技术的智能知识库平台。首先，从企业内部系统、网站、文档库等渠道采集海量非结构化数据，并进行清洗、去重、格式转换等预处理操作。然后构建企业专属的智能知识库，将分散的知识点连接起来，形成知识网络。最后，基于 IBM watsonx Assistant，开发智能问答机器人，能够理解自然语言，并从知识库中快速检索相关信息，提供精准的答案和解决方案。结果显示，员工可以通过智能知识库平台快速获取所需信息，避免了信息孤岛，提升了知识共享和协同效率。智能问答机器人能够 7*24小时提供在线服务，快速解答客户疑问，提升客户满意度，减少了人工客服的工作量，降低了客户服务成本，同时提高了问题解决效率，减少了客户流失。

随着 AI 技术的不断发展和应用，AI 将在制造业中发挥越来越重要的作用，推动制造业向数字化、网络化、智能化方向转型升级。未来，AI 将与其他新兴技术深度融合，例如 5G、物联网、区块链等，共同构建更加智能、高效、绿色的智慧工厂，为制造业高质量发展注入强劲动力。AI 赋能制造业，是时代发展的必然趋势，企业需要积极拥抱 AI 技术，将其融入到生产、管理、研发等各个环节，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地，开创制造业高质量发展的新局面。