생성적 AI 기술은 제조업체가 비용을 절감하고 효율성을 높일 수 있도록 강력한 지원을 제공합니다.

2023년에는 인공지능 생성 콘텐츠(AIGC)가 기술 분야의 가장 뜨거운 화두가 될 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다

그렇다면 제조 업계에서는 새로 떠오르는 생성 AI 기술의 이점을 어떻게 활용해야 할까요? 디지털 트랜스포메이션을 추진하는 대다수 중소기업은 여기서 어떤 영감을 얻을 수 있을까?

최근 Amazon Cloud Technology는 제조 업계 대표들과 협력하여 중국 제조 산업의 현재 개발 동향, 전통 제조의 디지털 전환이 직면한 과제와 기회, 생성 인공 지능을 통한 제조의 혁신적인 재구성에 대해 논의했습니다. 심도있게 토론

제조업계 제너레이티브 AI 적용 현황

Amazon Cloud Technology Greater China의 전략 사업 개발부 총괄 관리자인 Gu Fan은 중국 제조 산업의 현재 상황과 발전 추세는 물론 생성 인공 지능이 제조 산업에 가져오는 기회에 대해 언급하면서 다음과 같이 말했습니다. 전통 제조업의 디지털 변혁과 업그레이드가 가속화되고 심화되고 있으며, 첨단화, 지능화, 친환경이 제조업 발전의 주요 추세가 되었습니다. 그러나 동시에 생성 인공지능과 대규모 언어 모델의 적용 측면에서 제조업에는 여전히 많은 문제와 과제가 남아 있습니다

우선 교육, 의료, 기타 산업에 비해 제조업 분야는 상황이 다릅니다. 제조 현장은 매우 단편적이며 핵심 프로세스에 대한 공개 데이터가 상대적으로 적기 때문에 관련 대규모 모델을 훈련하기 어렵고 생성 인공 지능도 응용 시나리오에서 구현하기 어렵습니다

제조업에서 대형 모델은 단지 도구일 뿐입니다. 두 번째이자 가장 중요한 것은 핵심 비즈니스 적용 시나리오를 식별하고, 가장 적절한 시나리오에 다양한 도구를 적용하고, 이를 결합하여 최적의 솔루션을 찾는 것입니다. 비즈니스 문제를 해결하고 비용 절감 및 효율성 향상

게다가 현재 제조업 현황으로 볼 때, 대형 모델과 소형 모델의 공존은 여전히 ​​큰 추세입니다. 소규모 모델 솔루션의 경우 Amazon Cloud Technology는 산업 육안 검사, 도착 시간 예측 등 다양한 시나리오에 대한 소규모 모델 구축 기반 솔루션을 제공합니다. 대규모 모델 솔루션의 경우 Amazon Cloud Technology는 Siemens와 같은 일반적인 사례에도 파트너와 협력합니다. 지능형 지식 베이스와 하이얼 혁신 디자인 센터가 건설되었습니다.

마지막으로, 제조 회사의 경우 적용 시나리오가 있을 때 추론이 발생합니다. 추론 비용을 통제할 수 없고 맹목적으로 더 큰 모델을 추구한다면 결국 회사는 압도당할 것입니다. 따라서 제조 회사에서는 대규모 모델 애플리케이션을 구현할 때 모델 정확도와 추론 비용 간의 균형을 찾아야 합니다.

중소기업의 디지털 혁신 과제

현재 중소기업의 디지털 혁신이 겪고 있는 어려움에 대해 Gu Fan은 Amazon의 현 CEO인 Andy Jassy가 한때 Amazon Cloud Technology를 만들겠다는 비전을 공유했다고 말했습니다. 언제 어디서든 나만의 혁신 여정, 기숙사나 차고에서도 대기업과 동일한 고급 인프라를 확보하고 매우 저렴한 비용으로 나만의 혁신을 실현할 수 있습니다.

Amazon Cloud Technology는 이렇게 말하고 이렇게 합니다. 2006년 클라우드 컴퓨팅이 탄생한 이후 Amazon Cloud 기술을 통해 수천 개의 중소기업이 서버, 스토리지 등 물리적 하드웨어를 구매하는 데 막대한 비용을 들이지 않고도 인터넷 애플리케이션을 구축할 수 있게 되었습니다.

현재 핫한 생성 AI도 그해 등장한 클라우드 컴퓨팅과 유사점을 가지고 있습니다. Amazon Cloud Technology는 생성 AI를 진정으로 포괄적으로 장려하기 위해 열심히 노력하고 있습니다. 기술 및 애플리케이션 임계값을 낮추면 중소기업도 이 새로운 기술의 혜택을 누릴 수 있습니다. 제너레이티브 AI의 도움으로 중소기업은 비즈니스 시나리오를 파악하고 고품질의 프라이빗 데이터만 제공하면 맞춤형 모델 구축을 통해 비용을 절감하고 효율성을 높일 수 있으며, 심지어 중소기업과도 경쟁할 수 있다.

중견기업과 대기업에 비해 중소기업의 취약한 비즈니스 측면도 생성적 AI 애플리케이션을 개발하는 데 어려움이 되었습니다. 이를 위해 Amazon Cloud Technology는 생성적 AI 애플리케이션을 구축하는 중요한 경로의 임계값을 낮추는 데 전념하고 있으며 이를 통해 중소기업은 Amazon Bedrock의 풍부한 기능을 사용하여 다양한 주요 기본 모델에 보다 쉽고 편리하게 액세스할 수 있습니다. API를 통해 자체 독점 데이터를 사용하여 원하는 모델을 사용자 정의합니다. 동시에 Amazon Bedrock을 사용하면 중소기업이 인프라를 관리할 필요 없이 Amazon 클라우드 기술 서비스를 통해 생성적 AI 기능을 애플리케이션에 직접 통합하고 배포할 수 있습니다.

Amazon 클라우드 기술은 제조 산업에 힘을 실어주는 데 많은 이점을 제공합니다

제조 업계에 힘을 실어준 Amazon Cloud Technology의 축적된 경험과 다른 서비스 제공업체에 비해 경쟁 우위에 대해 이야기하면서 Gu Fan은 이것이 주로 다음 측면에 반영된다고 말했습니다.

다시 쓴 내용은 다음과 같습니다. 세계 최대 온라인 소매업체인 Amazon과 클라우드 컴퓨팅 자회사인 Amazon Cloud Technology도 제조 회사입니다. 예를 들어 Kindle, Fire TV 스마트 TV, 에코 스마트 스피커, 로봇과 같은 Amazon의 스마트 하드웨어 제품은 모두 크고 복잡한 생산 및 제조 과정을 거쳤습니다. Amazon과 클라우드 컴퓨팅 자회사인 Amazon Cloud Technology도 제조 산업의 핵심 기술과 프로세스를 포함하는 IC 칩을 독립적으로 개발했습니다. 따라서 Amazon Cloud 기술 자체는 제조 자동화 및 공장 운영 분야에서 풍부한 경험을 축적해 왔습니다

2. 수년 동안 Amazon Cloud Technology는 디지털화를 통해 제조 고객의 역량을 강화하여 고객이 제품 R&D 및 설계, 공장 운영, 공급망 관리, 장비 서비스 등 핵심 비즈니스에 디지털 기술을 유기적으로 통합하고 고객이 데이터를 사용할 수 있도록 지원해 왔습니다. 기업 운영을 개선하고 디지털 혁신을 심화하기 위한 분석 및 통찰력을 제공합니다.

3. Amazon Cloud Technology는 완전하고 강력한 지능형 제조 생태계를 갖추고 있으며 파트너와 협력하여 지능형 제조 부문 고객을 위한 "라스트 마일" 솔루션을 만들고 제조 산업의 혁신적인 개발과 발전을 지원하기 위해 최선을 다하고 있습니다. . 파트너로는 Advantech, Adlink, Lenovo, Accenture, Deloitte, Dassault, Infosys 등과 같은 유명한 국제 기업뿐만 아니라 Zhongke Yungu, Root Internet, Speedstone Technology, Zhongke Chuangda, Ziyun Technology 및 Zhongke Cloud Technology가 포함됩니다. 및 기타 잘 알려진 국내 제조업체. 전 세계에 걸쳐 있는 이 거대한 파트너 네트워크(APN) 또한 다른 경쟁사에 비해 Amazon Cloud Technology가 갖는 큰 장점입니다

제조업계의 생성 AI 시나리오 적용

제너레이티브 AI와 다른 IT 기술의 차이점은 산업에 혁신을 위한 거대한 공간을 가져올 수 있다는 것입니다. Gu Fan은 생성 AI 기술이 제조 산업에서 풍부하고 다양한 응용 시나리오를 가지고 있다고 지적하고 몇 가지 일반적인 응용 시나리오를 나열했습니다

산업 디자인 현장에서 전통적인 산업 개념 디자인은 일반적으로 인건비가 높을 뿐만 아니라 디자인 주기가 길고 컨셉 출력이 비효율적이며 디자인 품질이 변동하고 디자인 품질이 인력 흐름에 쉽게 영향을 받습니다. 뿐만 아니라 디자이너의 비즈니스 운반 능력으로는 급속도로 증가하는 비즈니스 요구를 따라잡을 수 없는 경우가 많습니다. 이를 위해 Amazon Cloud Technology는 파트너인 Computational Aesthetics(Nolibox)와 협력하여 생성 AI를 사용하여 Wensheng 다이어그램 및 Tusheng 다이어그램과 같은 계획을 만들고 신속한 컨셉 프로토타입 및 마케팅 자료 디자인을 수행하여 여러 개선된 아이디어를 빠르게 생성할 수 있습니다. 한 번에 계획 다이어그램. 하이얼 혁신 디자인 센터는 국내 최초의 AIGC 산업 디자인 솔루션을 개발해 설계 주기를 크게 단축했을 뿐만 아니라 전체 개념 설계를 83% 가속화하고 통합 렌더링 효율성을 약 90% 높이며 개념 설계 비용을 크게 절감했습니다. .

마케팅 시나리오에서 Amazon Cloud Technology는 생성적 AI 기술을 사용하여 텍스트 기반 다이어그램과 그래픽 다이어그램을 사용하여 마케팅 자료를 생성할 수 있으며, 제품 판매 포인트를 설명함으로써 해당 제품과 관련된 이미지 갤러리를 기반으로 이미지를 자동으로 생성할 수 있습니다. 다양한 커뮤니케이션 채널과 회선에 적합하며 온라인과 오프라인 모두에서 완벽한 마케팅 자료 세트입니다.

기능 지원 시나리오에서 현재 기업 데이터의 80%가 비정형 데이터라는 점을 고려하면 기업 직원은 키워드를 사용하여 내부 문서를 검색할 때 부정확한 콘텐츠, 핵심 정보 쿼리의 어려움 등의 문제점에 직면하는 경우가 많습니다. 검색 엔진과 대규모 언어 모델을 통합한 기업 수준의 지능형 지식 기반을 통해 기업 직원은 가장 정확하고 효과적인 콘텐츠를 신속하게 찾아 생산 및 사무실 효율성을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. Amazon Cloud Technology의 도움으로 Siemens China는 자체 모델을 기반으로 한 지능형 지식 기반 및 지능형 대화 로봇 Xiaoyu의 유연한 구축을 단 3개월 만에 완료하여 내부 직원 정보 수집의 효율성을 크게 향상하고 인력 비용을 효과적으로 절감했습니다. 출시 첫 주에 4,000명 이상의 직원이 사용했으며, 12,000개 이상의 질문에 대한 답변이 이루어졌습니다.

위 내용은 생성적 AI 기술은 제조업체가 비용을 절감하고 효율성을 높일 수 있도록 강력한 지원을 제공합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!