作者簡介：何金池 是 IBM 科技事業部的資深架構師，著有《Kubeflow：云計算和機器學習的橋梁》和《大數據處理之道》等書，是 Kubeflow、Tekton 多個開源社區的 Maintainer，親自參與了 IBM 多款產品的研發，是人工智能、分布式計算、大數據處理和云原生等相關技術和產品的專家。

當前，制造業正經歷著一場以人工智能（AI）技術驅動的深刻變革，以大模型為代表的新一代 AI 技術，因其強大的數據處理能力、精準的預測分析和高效的自動化水平，正以前所未有的速度深度融入制造業的各個環節，重塑制造業的生產模式、管理方式和價值鏈，為傳統制造業注入新的活力，推動著“智慧工廠”的加速到來。

跨國制造業在中國面臨的挑戰

跨國制造企業在中國市場面臨著一系列復雜且嚴峻的挑戰。首先，市場競爭的日益激烈使得跨國企業必須不斷創新，以保持其競爭優勢。隨著中國本土企業的快速崛起，跨國企業不僅需要應對來自同行的壓力，還需適應本土企業靈活多變的競爭策略。其次，成本的不斷攀升和收益空間的縮減，使得跨國企業必須在成本控制和利潤提升之間找到平衡點。此外，供應鏈的不確定性、數據本地化與網絡安全的合規要求，以及本地化需求的差異化，進一步增加了跨國企業的運營難度。最后，本地化需求的差異化要求跨國企業深入理解中國市場，提供更貼近消費者需求的產品和服務。

面對日益嚴峻的挑戰，跨國制造企業需要依托企業級 AI 的強大賦能，方能迎刃而解，助力實現高效運營和可持續發展。

IBM 企業級 AI 驅動智能制造升級

經過多年的技術積累和創新，IBM 企業級 AI（下文簡稱“IBM AI”）整合其新一代 AI 與數據平臺 watsonx 的能力，不僅囊括了傳統機器學習平臺的優勢，如數據處理、特征工程、模型訓練和評估等，還具備當前備受矚目的生成式 AI 功能。這一整合使得 IBM 的 AI 技術在處理復雜問題、提供精準預測和優化決策方面具備了更強大的能力，能夠在多個關鍵領域為跨國企業帶來深刻的數智化轉型，助力企業實現高效運營和可持續發展。

在研發領域，IBM AI 通過構建知識圖譜，整合并處理來自多方數據源的海量信息，深入挖掘數據間的隱秘關聯與內在聯系，為研發決策提供堅實的數據支撐。同時，IBM AI 打造統一的知識共享平臺，利用智能問答與搜索技術，打破信息孤島，提升知識共享效率。

在生產領域，IBM AI 利用機器學習技術，深入挖掘產線數據，識別出影響產品質量的關鍵因素，幫助企業從源頭把控產品質量，降低生產成本。同時，IBM AI 針對企業有限的資源進行最優調配，通過決策優化技術，幫助企業制定最優生產計劃，實現成本最小化、效率最大化。此外，IBM AI 對生產設備進行實時監測和數據分析，預測潛在故障，幫助企業提前制定維護計劃，避免設備停機，保障生產連續性。借助于 IBM 視覺檢測技術，提高產品質量和檢測效率。

在供應鏈方面，IBM AI 融合多種算法與模型，進行多維度、多層次的需求預測，幫助企業精準把握市場需求，制定合理的采購和生產計劃。同時，IBM AI 通過模擬預排產，為企業提供決策輔助參考，優化生產排程，提高生產效率，降低庫存成本。此外，IBM AI 基于需求數據、備件類別等數據，輸出最優庫存策略，幫助企業實現庫存成本最小化，提高資金周轉效率。IBM AI 還基于調度規則與優先級，提供智能化的物流調度方案建議，優化物流資源配置，提高物流效率，降低物流成本。

在售后方面，IBM AI 驅動的售后服務助手，能夠提供故障診斷、解決方案查詢、服務商政策咨詢、售后工單系統問題咨詢等一站式服務，提升客戶滿意度。同時，IBM AI 從消費者各個觸點的聲音中進行數據分析，洞察消費者需求，幫助企業優化產品和服務，提升客戶體驗。

在運營方面，IBM AI 自動化和優化人力資源管理中的招聘、員工管理和績效等任務，提高人力資源管理效率，降低人力成本。同時，IBM AI 根據自然語言輸入或現有源代碼，提供 AI 生成的代碼推薦，幫助企業提升 IT 系統開發效率，降低開發成本。

在銷售方面，IBM AI 提供智能問答和銷售策略支持，幫助銷售人員提升銷售效率，達成銷售目標。同時，IBM AI 基于銷售歷史數據及業務專家判斷，建立銷售數量預測模型，幫助企業制定合理的銷售計劃，提升銷售業績。此外，IBM AI 驅動的 7*24 智能客服機器人，能夠提供全天候的客戶服務，解答客戶疑問，提升客戶滿意度。

IBM 企業級 AI 應用案例

1.智能視覺檢測技術，打造“火眼金睛”

某大型汽車制造企業面臨著傳統人工質檢效率低下、漏檢率高、成本高昂等問題，亟需引入先進的 AI 技術提升生產質量。IBM 為其部署了基于 IBM Maximo Visual Inspection (VI) 技術的智能視覺檢測系統。該系統融合了計算機視覺和深度學習等技術，能夠對汽車零部件進行高精度、高效率的自動化檢測。首先，收集大量汽車零部件圖像數據，并進行人工標注，構建高質量的訓練數據集。然后訓練模型，并進行持續優化，提升模型識別精度和泛化能力。最后，將訓練好的模型通過手機端和工控機部署到生產線上，實現實時在線檢測。結果顯示，AI 視覺檢測系統能夠以毫秒級速度完成檢測，效率遠超傳統人工質檢，漏檢率降低至 0.1% 以下，顯著降低了質檢成本，同時提高了產品質量，減少了返工和報廢成本。

2.大模型技術賦能，構建智能知識庫

某全球領先的電子產品制造商擁有海量的技術文檔、產品手冊和客戶服務記錄，但這些信息分散在各個部門，難以有效利用，導致知識共享和協同效率低下。IBM 為其打造了基于 watsonx Assistant 和 watsonx Discovery 技術的智能知識庫平臺。首先，從企業內部系統、網站、文檔庫等渠道采集海量非結構化數據，并進行清洗、去重、格式轉換等預處理操作。然后構建企業專屬的智能知識庫，將分散的知識點連接起來，形成知識網絡。最后，基于 IBM watsonx Assistant，開發智能問答機器人，能夠理解自然語言，并從知識庫中快速檢索相關信息，提供精準的答案和解決方案。結果顯示，員工可以通過智能知識庫平臺快速獲取所需信息，避免了信息孤島，提升了知識共享和協同效率。智能問答機器人能夠 7*24小時提供在線服務，快速解答客戶疑問，提升客戶滿意度，減少了人工客服的工作量，降低了客戶服務成本，同時提高了問題解決效率，減少了客戶流失。

隨著 AI 技術的不斷發展和應用，AI 將在制造業中發揮越來越重要的作用，推動制造業向數字化、網絡化、智能化方向轉型升級。未來，AI 將與其他新興技術深度融合，例如 5G、物聯網、區塊鏈等，共同構建更加智能、高效、綠色的智慧工廠，為制造業高質量發展注入強勁動力。AI 賦能制造業，是時代發展的必然趨勢，企業需要積極擁抱 AI 技術，將其融入到生產、管理、研發等各個環節，才能在激烈的市場競爭中立于不敗之地，開創制造業高質量發展的新局面。