亞馬遜雲端:以生成式AI協助製造企業實現商業變革
在數位化浪潮蓬勃發展、新技術引領的產業變革環境下,工業4.0 促使資訊科技、數位科技、人工智慧等技術與製造業加速融合。人工智慧和生成式AI的發展,為製造業帶來了巨大的機會和挑戰。如何利用這些技術提高效率、降低成本、優化產品設計,成為了製造業亟待解決的問題。
根據Gartner《2022年人工智慧技術成熟度曲線》報告顯示,預計到2027年,將有30%的製造商將採用生成式人工智慧技術來提升產品研發的效率
日前,亞馬遜雲端科技與製造業領先的客戶與合作夥伴一起,就當前中國製造業發展趨勢洞察、製造業企業字化轉型與創新階段面臨的挑戰與機會等議題進行探討。亞馬遜雲端科技大中華區策略業務發展部總經理顧凡表示:「目前,傳統製造業的數位轉型升級不斷加速與深化——高端化、智慧化、綠色化已成為製造業發展的主要趨勢。 ”
亞馬遜雲端科技與數十萬家合作夥伴在全球範圍內,共同研發了適用於多種場景和應用的解決方案,涵蓋了製造業企業價值鏈上的各個環節。其中,生成式AI技術的應用尤其突出,為企業帶來海外競爭力,推動製造業朝著綠色、永續的方向發展
進入中國市場十年來,亞馬遜雲端科技一直專注於為各行各業企業的數位轉型與創新提供解決方案。目前,中國製造業正經歷從「數量」到「品質」的數位轉型實踐,但傳統製造業面臨諸多挑戰,例如技術產品創新時間長、工廠整體設備效率OEE(Overall Equipment Effectiveness)不高、供應鏈效率和彈性低,以及缺乏新的收入來源等。現在,亞馬遜雲端科技希望透過數位轉型來賦能傳統製造業,幫助其實現創新和轉型
隨著傳統製造業的數位轉型升級不斷加速與深化,亞馬遜雲端科技在賦能製造業數位轉型和創新的道路上發揮重要作用。亞馬遜雲端科技不僅能夠為產業提供雲端運算動力和新技術,包括生成式人工智慧,還與合作夥伴共同孵化出關鍵製造場景的解決方案,協助製造業將數位技術與核心業務有機融合。此外,亞馬遜雲端科技也能夠為產業帶來豐富的產業實務經驗,實現持續的商業變革
當生成式AI正在加速嵌入製造業的業務場景,亞馬遜雲端科技透過降低建置生成式AI應用關鍵路徑中的門檻,充分滲透進製造業價值鏈場景,與合作夥伴一起提供業界領先的端到端技術解決方案。
亞馬遜雲端科技與中科創達在五月共同宣布成立了人工智慧聯合創新實驗室,利用亞馬遜雲端科技的Amazon SageMaker等技術與服務,共同挖掘創新體驗場景,探索雲端運算和大型語言模型在產業中的應用,為製造業客戶提供全新的產業解決方案,協助他們加速應用人工智慧和基礎模型,實現數位轉型和業務創新。中科創達利用亞馬遜雲端科技廣泛而深入的雲端服務,建構技術底座,貫穿端、邊、雲端三個層面,持續為製造業提供生產連續性、業務全球化拓展、技術創新和安全合規等方面的支持。未來,雙方將持續在人工智慧賦能數位轉型、人工智慧賦能智慧製造、人工智慧賦能智慧汽車等領域深入合作與探索
事實上,在傳統工業設備與服務領域,如何創造新的收入模式是大型製造設備OEM企業十分關心的問題。製造業需要推動自身從「製造業」轉型為「高科技」企業,藉助智慧化提升產品的效能與價值,進而打造加值服務,拓展獲利模式與空間。亞馬遜雲端科技提供強大的物聯網IoT以及數據處理與分析能力,幫助製造業公司解鎖設備和機器數據價值,協助其透過打造新的產品與服務模式獲得持續的營收。
亞馬遜雲端科技的工業資料湖和機器學習服務,在智慧製造領域的應用可以提高企業的即時分析能力,從而幫助企業大幅提高產量、優化生產並實現預測性維護,從而延長機器正常運行時間
以英威達(INVISTA)作為例子,該全球綜合纖維和聚合物公司選擇了亞馬遜雲端科技作為首選的雲端供應商,以建構、訓練和部署內部開發的第三方機器學習模型,使用了Amazon SageMaker來進行資料科學工作流程。實施系統後,英威達將600臺本地伺服器遷移到雲端上,包括多個製造應用程式和全球INVISTA SAP足跡,每年節省了超過200萬美元的成本,並從全公司數據中創造了3億美元的價值
In the manufacturing field, product design usually requires consideration of materials, processes, costs and other factors. Generative artificial intelligence can generate better product design solutions by analyzing large amounts of data. For example, artificial intelligence technology can be used to optimize the structure, performance and cost of products and improve the competitiveness of products. In the manufacturing process, the cost of hiring data scientists and model tuning engineers is very high. Artificial intelligence can predict equipment failures through data analysis, optimize production plans, etc., and improve production efficiency
In China, as one of the first companies to be selected into the “List of National Industrial Design Centers”, Haier Innovation Design Center chose Amazon Cloud Technology to create a generative AI solution and introduced this solution into new product design, upgrades, and channels. Customization and other industrial design business scenarios have been built, and the country's first known AIGC industrial design enterprise-level solution that is combined with actual business scenarios has been built. Through this solution, the overall conceptual design of Haier Innovation Design Center has been accelerated by 83%, and the integrated rendering efficiency has been increased by about 90%, effectively solving the problems of high labor costs in the design stage and low concept output and approval efficiency.
On November 16, Deloitte China and Amazon Cloud Technology jointly announced the establishment of a generative AI joint laboratory. It is composed of product experts, architects, data scientists, AI experts and industry experts appointed by both parties. Amazon Cloud Technology invests in cloud computing resources, industry best practices and partner resources, and Deloitte China invests in industry solution assets and business best practices. , development and operation capabilities, as well as generative AI business application strategy consulting services and generative AI security compliance consulting services. The two parties provide joint solutions to enterprises by participating in different innovative cooperation projects. It will also use Amazon Cloud Technology's new managed generative AI service Amazon Bedrock and fully managed machine learning service Amazon SageMaker in overseas regions to launch a series of solutions to meet the needs of enterprises for various overseas application scenarios.
Gu Fan said, "Amazon Cloud Technology provides advanced technology platforms and solutions to help manufacturing companies achieve digital transformation and innovative development. At the same time, by jointly developing solutions with partners, Amazon Cloud Technology can better meet the needs of enterprises And reduce costs." In addition, for China's global operating companies, they can also use generative AI to achieve global operations
Based on the infrastructure of Amazon Cloud Technology covering 32 geographical areas, 102 availability zones, 33 local expansion zones, and 29 wavelength zones around the world, it can fully support the global expansion of Chinese enterprises. Not only can it help companies achieve consumer insights in target regions through big data and data analysis services, but it can also help hardware companies use cloud technology to build intelligent interconnected devices and value-added services that meet overseas needs; such as leveraging global infrastructure coverage and IoT capabilities to help quickly build an IoT platform and provide localized value-added services. In addition, Amazon's smart voice assistant Amazon Alexa has been integrated with hundreds of millions of smart devices around the world. By connecting to Amazon Alexa, smart device manufacturers can better access the smart ecosystem in overseas regions.
In addition, in order to achieve the "double carbon goals" of the manufacturing industry, Amazon Cloud Technology also joined hands with partners to launch the "Sustainable Development Partner Program" to provide a complete set of data collection, energy consumption management and optimization, to carbon emission measurement and prediction. end-to-end green manufacturing solutions. Currently, more than ten partners have joined the program as the first members.
Gu Fan said, "Amazon Cloud Technology will continue to explore the combination of generative AI and existing business scenarios in the manufacturing industry, create a new business model, and use new technologies to continue to empower customers in the manufacturing industry to move towards a new development pattern."
以上是亞馬遜雲端:以生成式AI協助製造企業實現商業變革的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

熱門話題

·美國總統科技顧問委員會成立的生成式AI工作小組旨在幫助評估人工智慧領域的關鍵機會和風險,並就盡可能確保公平、安全、負責地開發和部署這些技術向美國總統提供意見。 ·AMD的執行長蘇姿豐(LisaSu)和Google雲端首席資訊安全長菲爾·維納布爾斯(PhilVenables)也是這個工作小組的成員。華裔數學家、菲爾茨獎得主陶哲軒。當地時間5月13日,華裔數學家、菲爾茨獎得主陶哲軒公佈消息,他和物理學家勞拉·格林(LauraGreene)共同領導美國總統科技顧問委員會(PCAST)的生成式人工智慧工作小組。

圖片來源@視覺中國文|王吉偉從“人+RPA”到“人+生成式AI+RPA”,LLM如何影響RPA人機互動?換個角度,從人機互動看LLM如何影響RPA?影響程式開發與流程自動化人機互動的RPA,現在也要被LLM改變了? LLM如何影響人機互動?生成式AI怎麼改變RPA人機互動?一文看得懂:大模型時代來臨,基於LLM的生成式AI正在快速變革RPA人機交互;生成式AI重新定義人機交互,LLM正在影響RPA軟體架構變遷。如果問RPA對程式開發以及自動化有哪些貢獻,其中一個答案便是它改變了人機互動(HCI,h

生成式AI是人類一種人工智慧技術,可以產生各種類型的內容,包括文字、圖像、音訊和合成資料。那什麼是人工智慧?人工智慧和機器學習之間的差異是什麼?人工智慧是學科,是電腦科學的一個分支,研究智慧代理的創建,這些智慧代理是可以推理、學習和自主執行動作的系統。從本質上講,人工智慧與建築像人類一樣思考和行動的機器的理論和方法有關。在這個學科中,機器學習ML是人工智慧的一個領域。它是根據輸入資料訓練模型的程序或系統,經過訓練的模型可以從新的或未見過的資料中做出有用的預測,這些資料來自於訓練模型的統一數據

▲本圖由AI生成酷家樂、立體家、東易日盛等已出手,裝潢裝潢產業鏈大舉引進AIGC生成式AI在裝潢裝潢領域有哪些應用?對設計師有啥影響?一文看懂告別各種設計軟體一句話生成效果圖,生成式AI正顛覆裝飾裝修領域使用人工智慧增強能力提升設計效率,生成式AI變革裝飾裝修行業生成式AI對裝飾裝修行業有哪些影響?未來發展趨勢如何?一文看懂LLM變革裝飾裝修,這28款流行生成式AI裝修設計工具值得上手體驗文/王吉偉在裝飾裝修領域,最近與AIGC關聯的消息著實不少。 Collov推出了生成式AI驅動的設計工具Col

根據市場研究公司Omdia的最新報告,預計到2023年,生成式人工智慧(GenAI)將成為一個引人注目的技術趨勢,為企業和個人帶來重要的應用,包括教育。在電信領域,GenAI的用例主要集中在提供個人化行銷內容或支援更複雜的虛擬助手,以提升客戶體驗儘管生成式AI在網路營運中的應用並不明顯,但EnterpriseWeb進行了一項有趣的概念驗證,展示了該領域中生成式AI的潛力生成式AI在網絡自動化方面的能力和限制生成式AI在網絡運營中的早期應用之一是利用交互式指導替代工程手冊來幫助安裝網絡元件,從

亞馬遜雲端科技大中華區戰略業務發展部總經理顧凡2023年,大語言模型和生成式AI在全球市場“狂飆”,不僅引發了AI和雲端運算產業的“排山倒海”式跟進,也在強力吸引製造業巨頭們的入局。海爾創新設計中心就打造了全國首個AIGC工業設計解決方案,大幅縮短設計週期,並降低概念設計成本,不僅將整體概念設計提速了83%、集成渲染效率也提升了約90%,高效解決了設計階段人力成本高、概念產出與通過效率低等問題。西門子中國基於自有模型的智慧知識庫暨智慧會話機器人“小禹”,具備自然語言處理、知識庫檢索、透過資料訓練大語言

大模型落地加速,「產業實用」成為發展共識。 2024年5月17日,騰訊雲生成式AI產業應用高峰會在北京召開,公佈大模型研發、應用產品的系列進度。騰訊混元大模型能力持續升級,多個版本模型hunyuan-pro、hunyuan-standard、hunyuan-lite透過騰訊雲對外開放,滿足企業客戶、開發者在不同場景下的模型需求,落地最優性價比模型方案。騰訊雲大模型知識引擎、影像創作引擎、影片創作引擎三大工具發布,打造大模型時代原生工具鏈,透過PaaS服務簡化資料存取、模式精調、應用開發流程,協助企業

人工智慧的崛起正在推動軟體開發的快速發展。這項強大技術有可能徹底改變我們建構軟體的方法,對設計、開發、測試和部署等各個方面都會產生深遠影響。對於企圖進入動態軟體開發領域的企業來說,生成式人工智慧技術的問世為它們提供了前所未有的發展機會。將這項前沿技術納入其開發流程後,公司可以大幅提升生產效率、縮短產品上市週期,並推出在激烈競爭的數位市場中脫穎而出的優質軟體產品。根據麥肯錫的報告,預測2031年,生成式人工智慧市場規模可望達到4.4兆美元。這項預測不僅反映了一種趨勢,更顯示出技術和商業格局
