Keadaan semasa pembuatan pada tahun 2024: pendigitalan penuh
Dunia, terutamanya industri pembuatan, nampaknya telah beransur-ansur mengatasi kesukaran semasa wabak dan gangguan rantaian bekalan beberapa tahun lalu. Walau bagaimanapun, pengeluar dijangka menghadapi cabaran baharu menjelang 2024, yang kebanyakannya boleh diselesaikan melalui aplikasi teknologi digital yang lebih meluas.
Penyelidikan industri terkini telah memfokuskan pada cabaran yang dihadapi oleh pengeluar tahun ini dan cara mereka merancang untuk bertindak balas. Kajian daripada State of Manufacturing Report mendapati bahawa pada tahun 2023, industri pembuatan menghadapi ketidaktentuan ekonomi dan cabaran tenaga kerja, dan terdapat keperluan mendesak untuk menggunakan teknologi baharu untuk menyelesaikan masalah ini.
Deloitte menyatakan perkara yang sama dalam "Tinjauan Pembuatan 2024", menyatakan bahawa syarikat pembuatan akan menghadapi ketidaktentuan ekonomi, gangguan rantaian bekalan dan cabaran dalam merekrut tenaga kerja mahir. Walau apa pun keadaannya, Deloitte percaya teknologi akan memainkan peranan penting pada masa hadapan. Ini juga konsisten dengan kesimpulan kajian lain, menekankan kepentingan teknologi dalam pembangunan pembuatan.
Secara khusus, teknologi termasuk Internet Perkara (IoT), automasi dan analitik yang menyokong pembuatan keputusan dipacu data boleh membantu pengeluar meningkatkan kecekapan operasi, mengawal kos, dsb. Teknologi ini digunakan dalam persekitaran pengeluaran untuk memberikan cerapan masa nyata dan keterlihatan hujung ke hujung ke dalam proses. Cerapan dan keterlihatan ini membolehkan pengilang mengenal pasti kesesakan pengeluaran, ketidakcekapan dan pembaziran. Setelah isu ini dikenal pasti, langkah boleh diambil untuk membantu mengurangkan masa henti dan menambah baik operasi.
Dalam jangka panjang, kebanyakan pengeluar akan meningkatkan pelaburan digital mereka dengan mengguna pakai sepenuhnya Industri 4.0 dan pembuatan pintar. Menurut tinjauan oleh Deloitte, 83% pengeluar percaya bahawa penyelesaian kilang pintar akan mengubah cara produk dikeluarkan dalam tempoh lima tahun akan datang. Walau bagaimanapun, dalam jangka pendek, pengenalan dan aplikasi IoT, teknologi automasi dan analitik boleh membawa faedah segera dan ketara.
Rangkaian Bekalan Digital dan Teknologi Lain
Walaupun industri pembuatan terjejas teruk semasa wabak, ia telah mencapai pemulihan yang luar biasa walaupun menghadapi cabaran isu rantaian bekalan berskala besar. Namun, masih terdapat beberapa isu yang perlu ditangani. Banyak pengeluar sedang mencari untuk meningkatkan kebolehpercayaan rantaian bekalan dengan menyepadukan peranti IoT dan analisis data barisan pengeluaran. Mereka berharap dapat menghubungkan data teknologi operasi lantai kilang (OT) dengan sistem IT perusahaan tradisional seperti ERP, CRM, dll., untuk menghadapi cabaran dengan lebih baik. Penyepaduan ini boleh memberikan pengilang dengan cerapan yang lebih komprehensif untuk membantu mereka mengurus dan mengoptimumkan proses pengeluaran dengan lebih baik, sekali gus meningkatkan kecekapan dan mengurangkan kos.
Dalam laporan tinjauannya, Deloitte menyatakan bahawa dengan menggunakan alat digital, pengilang boleh meningkatkan ketelusan rantaian bekalan. bagaimana anda melakukannya? Dengan menggabungkan sistem OT dan IT, pengeluar boleh menjadi proaktif dalam proses pesanan. Data ini, digabungkan dengan data daripada pembekal, membolehkan pengeluar mendigitalkan proses rantaian bekalan mereka.
GenAI ada di sini
Sementara industri pembuatan terus memperkenalkan teknologi baharu, permintaan untuk bakat juga semakin meningkat secara beransur-ansur. Walau bagaimanapun, pengilang menghadapi beberapa kesukaran mencari tenaga kerja mahir, menurut tinjauan oleh Deloitte dan lain-lain.
Cabaran ini tidak terhad kepada pembuatan. Nasib baik, merentasi industri, ramai orang melihat ke dalam kecerdasan buatan generatif (GenAI), automasi dan alatan lain untuk menjadikan kerja mereka lebih cekap.
GenAI boleh digunakan untuk membantu pekerja teknikal dan membantu mereka menjadi lebih cekap. Contohnya, GenAI boleh digunakan untuk meringkaskan manual pengguna peranti yang besar dengan cepat, mencari tetapan khusus dalam helaian spesifikasi peranti atau mencari anomali dalam output log peranti.
Dengan memunggah tugas biasa ini, GenAI membebaskan kakitangan teknikal untuk melaksanakan lebih banyak tugas khusus dalam masa tertentu. Ini boleh mengurangkan keperluan untuk mengupah lebih ramai pekerja mahir dalam pasaran di mana bakat mahir sukar dicari.
Satu lagi kegunaan biasa GenAI adalah untuk membantu mereka yang kurang cekap dari segi teknikal daripada pekerja berpengalaman. Contohnya, pengeluar peralatan asal yang mengeluarkan peralatan barisan pengeluaran mungkin meletakkan hujung hadapan GenAI pada konsol pengurusannya. GenAI boleh membenarkan pekerja menaip atau bercakap permintaan, seperti menetapkan kelajuan larian kepada X, tanpa perlu memahami arahan baris perintah yang samar. GenAI menukar input atau permintaan yang dinyatakan kepada arahan yang boleh difahami oleh mesin. Di sini sekali lagi, aplikasi teknologi ini mengurangkan keperluan untuk mengupah bakat teknikal yang sukar dicari.
Begitu juga, automasi pintar proses pembuatan berdasarkan data status masa nyata boleh menjimatkan masa pekerja. Begitu juga, dengan menyingkirkan tugas hafalan, pekerja mempunyai lebih banyak masa untuk diluangkan untuk perkara yang penting. Sebagai contoh, bukannya meminta pekerja secara rutin berjalan di sekitar lantai kilang dan menilai kesihatan peralatan, automasi boleh semudah menghantar makluman automatik apabila data pemantauan kesihatan peralatan melebihi ambang.
Apakah masa depan teknologi?
Memperluaskan penggunaan teknologi berusia bertahun-tahun seperti IoT, ketersambungan perusahaan dan analitik adalah kunci untuk menyelesaikan cabaran utama yang dihadapi pengeluar pada tahun 2024.
Teknologi lain dan inisiatif lebih luas yang sedang diguna pakai pastinya akan memainkan peranan penting pada masa hadapan, termasuk penggunaan penuh Industri 4.0 dan perpindahan ke kilang pintar. Teknologi asas yang menggerakkan usaha ini adalah teknologi yang sama yang memberikan manfaat hari ini.
Atas ialah kandungan terperinci Keadaan semasa pembuatan pada tahun 2024: pendigitalan penuh. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
