人工智能在制造業(yè)智能檢測(cè)中的應(yīng)用研究

楊文旭

（北京百度網(wǎng)訊科技有限公司，北京 100085）

1 引言

隨著人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的蓬勃發(fā)展，工業(yè)智能正以前所未有的速度成為現(xiàn)實(shí)。尤其以ChatGPT、文心一言等為代表的大模型應(yīng)用，正在加速推動(dòng)制造業(yè)踏上智能化升級(jí)之路，為制造業(yè)的智改數(shù)轉(zhuǎn)帶來(lái)深刻的變革。智能化的影響已經(jīng)深刻地滲透到制造業(yè)的各個(gè)層面，為工業(yè)化發(fā)展注入了嶄新的活力。

2 人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用簡(jiǎn)述

早期人工智能在制造業(yè)的嘗試主要體現(xiàn)在調(diào)度優(yōu)化方面，旨在解決資源分配、工人管理和機(jī)器協(xié)同的挑戰(zhàn)。在20世紀(jì)80年代，專家系統(tǒng)被引入制造業(yè)，這些系統(tǒng)通過(guò)模擬專業(yè)人員的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，幫助制造企業(yè)制定更有效的生產(chǎn)計(jì)劃。90年代，遺傳算法等優(yōu)化方法開(kāi)始應(yīng)用于生產(chǎn)調(diào)度，通過(guò)模擬自然選擇的過(guò)程優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃，以達(dá)到最大化提升生產(chǎn)效率和資源優(yōu)化利用的目標(biāo)。合理的成本控制及節(jié)能增效也是人工智能在制造業(yè)持續(xù)探索的重要方向。從2000年開(kāi)始，制造業(yè)嘗試在供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)中引入人工智能技術(shù)，通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)算法和優(yōu)化模型，幫助企業(yè)更好地管理供應(yīng)鏈，降低物流成本，確保原材料的及時(shí)供應(yīng)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)成本的控制。自2010年左右，制造業(yè)開(kāi)始采用智能能源管理系統(tǒng)，利用人工智能來(lái)監(jiān)測(cè)和分析能源使用情況，自動(dòng)調(diào)整設(shè)備的能源消耗，以及優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃，從而降低了能源成本。

早期人工智能視覺(jué)算法，特別是基于模式識(shí)別的方法，為制造業(yè)產(chǎn)品檢驗(yàn)和質(zhì)量控制領(lǐng)域帶來(lái)了革命性的進(jìn)展，這些算法以其高度智能化的圖像分析能力，能夠在制造流程中檢測(cè)和識(shí)別產(chǎn)品的缺陷、異?；虿缓细裉卣?，從而確保最終產(chǎn)品的質(zhì)量符合標(biāo)準(zhǔn)。制造業(yè)特性決定了質(zhì)檢工作應(yīng)以高速和高精度進(jìn)行，隨著計(jì)算機(jī)性能的提升，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)在90年代迎來(lái)了顯著的發(fā)展，系統(tǒng)利用攝像頭和傳感器捕捉產(chǎn)品圖像，然后通過(guò)圖像處理和深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和檢測(cè)。借助機(jī)器視覺(jué)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，人工智能質(zhì)檢系統(tǒng)能夠以毫秒級(jí)的速度處理大量圖像數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)高精度的檢測(cè)和分類，確保了產(chǎn)品質(zhì)量的一致性；2000年，隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展，人工智能開(kāi)始與大量傳感器數(shù)據(jù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)制造過(guò)程的全面監(jiān)控。此外，人工智能的靈活特性也決定了智能質(zhì)檢可以根據(jù)新的標(biāo)準(zhǔn)和要求進(jìn)行快速調(diào)整，保持了質(zhì)檢的準(zhǔn)確性和有效性。

在前三次工業(yè)革命中，歐美等國(guó)在生產(chǎn)技術(shù)及工業(yè)場(chǎng)景的深度積累，為其在傳統(tǒng)視覺(jué)算法領(lǐng)域的研發(fā)奠定基礎(chǔ)。在深度學(xué)習(xí)之前，智能檢驗(yàn)設(shè)備均基于精密光學(xué)及傳統(tǒng)視覺(jué)算法展開(kāi)檢驗(yàn)與分析，這均構(gòu)成了國(guó)外AI質(zhì)檢的先發(fā)優(yōu)勢(shì)。然而，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起，以及我國(guó)在制造業(yè)和人工智能領(lǐng)域的大量投入，在AI質(zhì)檢領(lǐng)域，中國(guó)和海外重歸同一起跑線，甚至展現(xiàn)出全球領(lǐng)先的趨勢(shì)，中國(guó)不僅擁有海量AI質(zhì)檢應(yīng)用場(chǎng)景，還涌現(xiàn)出多家在AI質(zhì)檢領(lǐng)域持續(xù)耕耘的人工智能服務(wù)商。因此，AI質(zhì)檢的發(fā)展有助于我國(guó)制造業(yè)智能化升級(jí)，進(jìn)而為我國(guó)制造業(yè)在細(xì)分賽道上“彎道超車”和“技術(shù)出海”提供重要契機(jī)。

3 AI質(zhì)檢的發(fā)展和局限

3.1 AI質(zhì)檢的發(fā)展及應(yīng)用

質(zhì)檢是制造生產(chǎn)過(guò)程中不可或缺的環(huán)節(jié)，它確保了產(chǎn)品從原料、工藝到成品都是符合標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的，是合格產(chǎn)品的“身份證”，是良好企業(yè)的“護(hù)城河”，是消費(fèi)信任的體系基礎(chǔ)。盡管人工智能和機(jī)器視覺(jué)等檢測(cè)技術(shù)逐漸成熟，但目前80%以上的工業(yè)表面缺陷檢測(cè)仍依賴于人工目檢法。且受制于人力成本、生產(chǎn)節(jié)拍、場(chǎng)地空間等因素，大量的行業(yè)仍以抽檢的形式進(jìn)行產(chǎn)品的質(zhì)檢工作。

抽樣檢測(cè)是通過(guò)一定規(guī)則從一批產(chǎn)品抽取樣本進(jìn)行檢測(cè)以反映整體質(zhì)量情況。樣本抽取本身不是產(chǎn)品檢測(cè)的必需環(huán)節(jié)，且依賴大量的人工經(jīng)驗(yàn)，既增加檢測(cè)成本又降低效率。部分產(chǎn)品的檢測(cè)顯然無(wú)法完整說(shuō)明一批產(chǎn)品的情況，無(wú)法避免“漏網(wǎng)之魚(yú)”，抽樣形成的樣品偏差也使得產(chǎn)品質(zhì)量與原料、生產(chǎn)工藝、操作人員等失去了直接聯(lián)系，質(zhì)量結(jié)果還需依靠大量的統(tǒng)計(jì)工作，難以形成質(zhì)量的追溯。企業(yè)不得不采用更昂貴的原料、更苛刻的工藝以保證產(chǎn)品合格，從而導(dǎo)致產(chǎn)品成本的增加和競(jìng)爭(zhēng)力的下降，而一次“漏網(wǎng)之魚(yú)”就會(huì)使企業(yè)的努力付諸東流。

隨著我國(guó)制造水平提升和對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的重視，產(chǎn)品的批次全檢被更多的應(yīng)用在包括醫(yī)療器械、食品藥品、航空航天、高端電子裝備、汽車安全零部件等涉及消費(fèi)者安全、健康，產(chǎn)品可靠性要求高，產(chǎn)品附加值高的行業(yè)中，全批次的質(zhì)量檢測(cè)已經(jīng)成為這些行業(yè)的標(biāo)配甚至強(qiáng)制性標(biāo)準(zhǔn)。而傳統(tǒng)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)往往需要目檢，也即在強(qiáng)光和工裝的輔助下用目力看出嚴(yán)格的尺寸、光滑的表面、完整的結(jié)構(gòu)、有序的布局等。但這種依靠目力的人工全檢會(huì)造成人力成本增加、生產(chǎn)節(jié)拍犧牲等，都在限制這些行業(yè)的發(fā)展。

機(jī)器視覺(jué)的引入代替了人工目檢實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品檢測(cè)的自動(dòng)化，并且形成了如產(chǎn)品尺寸檢測(cè)、零部件裝配的有無(wú)、機(jī)加工焊接成型是否到位等經(jīng)典應(yīng)用。但隨著機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)應(yīng)用的不斷深入，工程師們發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)視覺(jué)檢測(cè)方式需要依賴固定的成像環(huán)境、人工的編程能力、對(duì)檢測(cè)機(jī)理的深度認(rèn)識(shí)才能解決幾種非常相近的產(chǎn)品檢測(cè)，而且很難實(shí)現(xiàn)同類產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)化復(fù)制應(yīng)用，特別是在涉及不確定性缺陷、混檢、圖文標(biāo)簽檢測(cè)等場(chǎng)景上更是束手無(wú)策。

AI質(zhì)檢則成為解決這些問(wèn)題的一種很好的選擇，它解決了質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)一致性和對(duì)于復(fù)雜缺陷無(wú)法的問(wèn)題，且有著穩(wěn)定、高效的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)也節(jié)省了大量人力。生產(chǎn)過(guò)程中核心工藝段半成品檢測(cè)以及成品終檢是當(dāng)前需要大量人工質(zhì)檢的場(chǎng)景，通過(guò)AI質(zhì)檢，最大程度避免不符合標(biāo)準(zhǔn)的半成品流向后段，造成大量生產(chǎn)和人力資源浪費(fèi)，以及避免不合格產(chǎn)品流入市場(chǎng)，造成嚴(yán)重的質(zhì)量問(wèn)題導(dǎo)致客訴，給企業(yè)造成經(jīng)濟(jì)損失和品牌損害。

3.2 AI質(zhì)檢的局限

然而AI質(zhì)檢是涉及光、機(jī)、電、算、軟一體化的解決方案，不同質(zhì)檢需求場(chǎng)景難度也會(huì)決定整體方案復(fù)雜度，其中光學(xué)成像的復(fù)雜度和算法模型是否能夠收斂是決定AI質(zhì)檢ROI測(cè)算的關(guān)鍵因素，企業(yè)愿意擁抱AI質(zhì)檢的前提是質(zhì)檢效果需要達(dá)到人工檢測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)且在一定周期內(nèi)有好的投入產(chǎn)出效益。

現(xiàn)階段AI質(zhì)檢能夠較好落地的場(chǎng)景大多是以節(jié)省人力成本為驅(qū)動(dòng)的，這方面確實(shí)能夠緩解國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)當(dāng)前面臨的問(wèn)題，但是由于ROI的問(wèn)題，所能直接幫助到的行業(yè)和場(chǎng)景還不是很多。在一些節(jié)省人力不太明顯的行業(yè)，AI質(zhì)檢的價(jià)值只體現(xiàn)在更好的統(tǒng)計(jì)質(zhì)量問(wèn)題，因此ROI并不明顯，這些行業(yè)的規(guī)?；瘡?fù)制相對(duì)較慢。如果AI質(zhì)檢能夠和工藝的優(yōu)化形成閉環(huán)，質(zhì)檢環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)能準(zhǔn)確反映缺陷類別，并通過(guò)算法分析缺陷嚴(yán)重程度和變化趨勢(shì)，從而結(jié)合生產(chǎn)工藝實(shí)現(xiàn)質(zhì)量根因分析、質(zhì)量預(yù)測(cè)和生產(chǎn)工藝優(yōu)化，從源頭上提高產(chǎn)品質(zhì)量，則AI質(zhì)檢的價(jià)值會(huì)指數(shù)級(jí)放大，ROI將更加顯著，應(yīng)用的行業(yè)和場(chǎng)景會(huì)更加廣泛。

因此AI質(zhì)檢現(xiàn)階段的局限性，最終都可以歸結(jié)到ROI的測(cè)算上，不論是光學(xué)成像的通用型、模型的可收斂性、還是AI質(zhì)檢與生產(chǎn)工藝的可結(jié)合性，其實(shí)都是從客戶的投資回報(bào)比的角度來(lái)看的。這三種局限都會(huì)導(dǎo)致客戶投入在AI質(zhì)檢方面的成本過(guò)高，成本回收周期長(zhǎng)。目前看來(lái)，在PCB和3C結(jié)構(gòu)件的檢測(cè)場(chǎng)景，這三種局限性產(chǎn)生的影響最小，客戶能夠獲得清晰的ROI測(cè)算，因此該行業(yè)AI質(zhì)檢的應(yīng)用落地較為成熟。

4 AI質(zhì)檢未來(lái)的演進(jìn)方向

盡管在制造業(yè)中AI質(zhì)檢還有著諸多局限，然而其對(duì)未來(lái)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展仍有非常明確的價(jià)值和意義。

一方面，AI質(zhì)檢實(shí)現(xiàn)了質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)一致性和缺陷數(shù)據(jù)的復(fù)雜認(rèn)知，從而節(jié)省人力，在類似PCB的質(zhì)檢場(chǎng)景已有成熟的應(yīng)用落地。另一方面，AI質(zhì)檢為全局質(zhì)量提升和工藝改善提供了科學(xué)可靠的目標(biāo)，不僅要幫助客戶實(shí)現(xiàn)不良品的“不流出”，更要進(jìn)一步深入到生產(chǎn)工藝避免后續(xù)缺陷的產(chǎn)生。這意味著未來(lái)在優(yōu)化視覺(jué)模型的同時(shí)，需要從視覺(jué)模型向數(shù)據(jù)模型輻射，引入生產(chǎn)過(guò)程中的質(zhì)量、工藝、設(shè)備等數(shù)據(jù)，構(gòu)建模型，進(jìn)行質(zhì)量關(guān)鍵影響因素的挖掘分析、監(jiān)控預(yù)警、閉環(huán)管控，助力制造業(yè)從“不流出”不良品進(jìn)一步升級(jí)到“不制造”不良品。

4.1 視覺(jué)模型與數(shù)據(jù)模型相結(jié)合

將質(zhì)量與工藝形成閉環(huán)需要結(jié)合視覺(jué)模型和數(shù)據(jù)模型共同發(fā)揮作用。首先，基于數(shù)據(jù)模型可以建立產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)警系統(tǒng)。通過(guò)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中的關(guān)鍵因素進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警，我們可以在產(chǎn)品質(zhì)量出現(xiàn)問(wèn)題之前及時(shí)發(fā)現(xiàn)并采取相應(yīng)的措施進(jìn)行干預(yù)和解決，避免了產(chǎn)品質(zhì)量事故的發(fā)生。其次，基于數(shù)據(jù)模型可以對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中的各種因素進(jìn)行分析，通過(guò)關(guān)聯(lián)性分析找出影響產(chǎn)品質(zhì)量的根本原因，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題的反向溯源，減輕質(zhì)量工程師分析問(wèn)題的復(fù)雜度。最后，基于不斷迭代的數(shù)據(jù)模型可以針對(duì)關(guān)鍵控制參數(shù)推薦數(shù)值，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)工藝的不斷改進(jìn)和優(yōu)化。此外，我們還可以將工藝優(yōu)化與生產(chǎn)控制系統(tǒng)進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，形成閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)工藝的動(dòng)態(tài)優(yōu)化和調(diào)整，使生產(chǎn)過(guò)程更加穩(wěn)定、高效、靈活。應(yīng)用AI技術(shù)打造的數(shù)據(jù)模型，通過(guò)對(duì)海量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，可以幫助制造業(yè)挖掘出更多影響產(chǎn)品質(zhì)量的潛在影響因素，更好地理解生產(chǎn)過(guò)程的內(nèi)在機(jī)制和規(guī)律，更好地掌控產(chǎn)品質(zhì)量。

4.2 逐步向大模型演進(jìn)

AI技術(shù)的快速發(fā)展推動(dòng)了生產(chǎn)效率的提高，然而當(dāng)企業(yè)試圖引入AI技術(shù)的時(shí)候，往往會(huì)遇到數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，這對(duì)于許多企業(yè)來(lái)說(shuō)是難以實(shí)現(xiàn)的。大模型的誕生解決了這一難題。利用大模型技術(shù)，企業(yè)可以利用更加少量數(shù)據(jù)、高效地完成AI應(yīng)用的設(shè)計(jì)。大模型通過(guò)從大量的知識(shí)和數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)了復(fù)雜的模式和關(guān)系，在此基礎(chǔ)上，用戶只要進(jìn)行少量的數(shù)據(jù)標(biāo)注，即可讓模型執(zhí)行各種任務(wù)，通過(guò)在大量圖像數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，這些模型能夠?qū)W習(xí)到圖像中的深層特征和模式。對(duì)于擁有有限數(shù)據(jù)資源的企業(yè)來(lái)說(shuō)，利用這些大模型能夠在一定程度上解決其數(shù)據(jù)不足的問(wèn)題。此外，基于大模型的遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，企業(yè)還可以利用自己的小數(shù)據(jù)集進(jìn)行微調(diào)，從而使其模型更具針對(duì)性。

同時(shí)大模型結(jié)合跨模態(tài)技術(shù)，將進(jìn)一步擴(kuò)大AI模型的應(yīng)用范圍。AI質(zhì)檢大模型不僅僅可以加速AI質(zhì)檢應(yīng)用的落地，而且模型可以提供對(duì)缺陷影像的解讀能力。通過(guò)AI大模型對(duì)缺陷影像數(shù)據(jù)的解讀，用戶不僅僅可以對(duì)單一的質(zhì)量缺陷數(shù)據(jù)進(jìn)行深入了解，而且模型可以針對(duì)影像的特征，面向用戶提出改進(jìn)建議，進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)進(jìn)行工藝和質(zhì)量改進(jìn)。

4.3 大模型平臺(tái)加速產(chǎn)業(yè)提升

平臺(tái)的價(jià)值體現(xiàn)在資源的集約、信息的流轉(zhuǎn)、知識(shí)的沉淀，這些價(jià)值尤其能幫助中腰部企業(yè)加速發(fā)展，不僅能幫助企業(yè)節(jié)省私有化的軟硬件成本、不需要自建信息化維護(hù)團(tuán)隊(duì)，同時(shí)可以享受到AI智能對(duì)企業(yè)帶來(lái)的改變，因此對(duì)于整個(gè)產(chǎn)業(yè)，平臺(tái)的價(jià)值是巨大的。然而現(xiàn)階段AI質(zhì)檢均是基于私有化部署來(lái)實(shí)現(xiàn)，無(wú)論是因?yàn)閷?duì)于網(wǎng)絡(luò)安全的顧慮，還是希望自家樣本數(shù)據(jù)不外流并保持領(lǐng)先性，幾乎所有的企業(yè)均不使用平臺(tái)來(lái)進(jìn)行模型的迭代，這也造成了平臺(tái)的發(fā)展非常緩慢。內(nèi)置預(yù)訓(xùn)練大模型的平臺(tái)在未來(lái)可能會(huì)打消企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)安全的顧慮，同時(shí)保障自身模型的領(lǐng)先性，并且可以幫助中腰部企業(yè)快速部署高質(zhì)量的AI應(yīng)用，降低成本和風(fēng)險(xiǎn)，提高生產(chǎn)效率，并保持與最新技術(shù)同步。

預(yù)訓(xùn)練大模型通常是在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練得到的，具有較高的性能和準(zhǔn)確性。同時(shí)，這些模型通常遵循統(tǒng)一的接口和規(guī)范，使得企業(yè)可以輕松地在不同的平臺(tái)之間遷移和復(fù)用，對(duì)于研發(fā)能力比較薄弱的中腰部企業(yè)，預(yù)訓(xùn)練大模型平臺(tái)有著很好的技術(shù)支持和社區(qū)，可使企業(yè)從社區(qū)獲得幫助和建議，快速解決遇到的問(wèn)題。預(yù)訓(xùn)練大模型平臺(tái)還提供了靈活的API和工具，提供了模型微調(diào)（fine-tuning）和增量學(xué)習(xí)（incremental learning）的功能，使得企業(yè)可以根據(jù)自身需求和數(shù)據(jù)定制和擴(kuò)展模型，從而保持領(lǐng)先性。

在未來(lái)，平臺(tái)在加強(qiáng)與大數(shù)據(jù)平臺(tái)、服務(wù)網(wǎng)關(guān)、設(shè)備等集成的同時(shí)，也需要鼓勵(lì)細(xì)分行業(yè)的服務(wù)商基于平臺(tái)開(kāi)發(fā)、交易、運(yùn)維SaaS服務(wù)或模型，如果平臺(tái)能在運(yùn)營(yíng)推廣、交易和計(jì)費(fèi)上進(jìn)一步完善，將促進(jìn)服務(wù)商和客戶使用平臺(tái)能力，加快產(chǎn)品功能和模型效果提升，進(jìn)一步擴(kuò)展適配的行業(yè)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

5 結(jié)束語(yǔ)

作為制造業(yè)大國(guó)，我國(guó)擁有海量質(zhì)檢應(yīng)用場(chǎng)景，AI“智”檢在各場(chǎng)景的首個(gè)應(yīng)用對(duì)于產(chǎn)業(yè)智能化的提升都具有重要意義。但“萬(wàn)事開(kāi)頭難”，應(yīng)用的首次落地不但需要技術(shù)層面的創(chuàng)新和探索，也需要企業(yè)具有創(chuàng)新精神，敢于把場(chǎng)景痛點(diǎn)拿出來(lái)進(jìn)行研究，同技術(shù)伙伴共同探索解決方案。在中國(guó)制造業(yè)急需轉(zhuǎn)型升級(jí)的今天，企業(yè)一方面繼續(xù)保持精益生產(chǎn)的機(jī)制，但更重要的是如何更聰明的使用科技來(lái)保持領(lǐng)先不被淘汰，然而具有此類思想的企業(yè)還不多，大多企業(yè)嘗試智能化應(yīng)用的前提依然是在其他企業(yè)已經(jīng)有成熟的落地案例。

盡管如此，AI在制造業(yè)依然在加速擴(kuò)展和深化，從研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)、銷售到服務(wù)的各個(gè)場(chǎng)景都有著廣泛的應(yīng)前景。通過(guò)AI仿真和海量數(shù)據(jù)分析，助力產(chǎn)品在研發(fā)階段的快速性能提升和設(shè)計(jì)迭代優(yōu)化，輔助高效且精準(zhǔn)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和研發(fā)創(chuàng)新；通過(guò)生產(chǎn)要素實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)控和設(shè)備故障的預(yù)測(cè)，避免生產(chǎn)中斷和非計(jì)劃停機(jī)帶來(lái)的損失；通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析建模，幫助企業(yè)制訂精準(zhǔn)且靈活的生產(chǎn)計(jì)劃和采購(gòu)策略，優(yōu)化供應(yīng)鏈管理，避免庫(kù)存積壓并降低采購(gòu)和庫(kù)存成本；通過(guò)對(duì)市場(chǎng)趨勢(shì)和消費(fèi)者數(shù)據(jù)的分析建模，助力企業(yè)精準(zhǔn)的銷售策略和營(yíng)銷計(jì)劃的制訂；通過(guò)智能客服、數(shù)字人、文生圖、智能問(wèn)數(shù)等AI應(yīng)用，提供更加便捷和貼心的全天候服務(wù)體驗(yàn)，提升客戶復(fù)購(gòu)率和滿意度。