隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，AI正逐步滲透進(jìn)我們生活的方方面面——“AI+辦公”“AI+家政”“AI+診療”等層出不窮。在被譽(yù)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的命脈——工業(yè)領(lǐng)域，AI同樣具有極為多樣的功能和廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。

一般認(rèn)為，被應(yīng)用于制造業(yè)的人工智能可大致分為兩種，分別是生成式AI和非生成式AI。生成式AI可基于深度學(xué)習(xí)模型創(chuàng)造新的內(nèi)容或解決方案，提高企業(yè)運(yùn)營管理效率；非生成式AI則專注于數(shù)據(jù)抓取識(shí)別，常被用于生產(chǎn)的調(diào)度、檢測(cè)和任務(wù)執(zhí)行等環(huán)節(jié)。

目前，樹根互聯(lián)獨(dú)立自研的工業(yè)AI已有四大典型應(yīng)用：從海量數(shù)據(jù)中挖掘規(guī)律，輔助科學(xué)決策；通過流程管控或控制機(jī)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)管理；精準(zhǔn)調(diào)度資源，優(yōu)化生產(chǎn)與運(yùn)營排程；轉(zhuǎn)化專家經(jīng)驗(yàn)為可復(fù)用的數(shù)字資產(chǎn)，促進(jìn)知識(shí)傳承。

此前，工信部發(fā)布的人工智能賦能新型工業(yè)化典型應(yīng)用案例的名單共收錄了151個(gè)案例。在這上百種應(yīng)用場(chǎng)景中，哪些對(duì)當(dāng)前企業(yè)發(fā)展和生產(chǎn)制造最為重要？哪些具體問題可以通過AI解決？哪些功能已實(shí)現(xiàn)成熟落地使用？

為求解其中答案，樹根互聯(lián)不斷總結(jié)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，與行業(yè)伙伴攜手開展工業(yè)場(chǎng)景仿真驗(yàn)證，找出當(dāng)下最具價(jià)值并成熟落地的7大工業(yè)AI應(yīng)用場(chǎng)景，其中生成式AI在企業(yè)決策中樞、智能客服交互等領(lǐng)域展現(xiàn)革新性價(jià)值，而非生成式AI則在節(jié)拍優(yōu)化、能耗管控、產(chǎn)品質(zhì)檢等環(huán)節(jié)凸顯不可替代性優(yōu)勢(shì)。

樹根互聯(lián)打造生成式AI，為企業(yè)管理裝上“智能大腦”

企業(yè)績效塔

隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，工業(yè)設(shè)備所帶來的如成本、質(zhì)量、訂單交期等相關(guān)數(shù)據(jù)井噴式增長，數(shù)據(jù)在企業(yè)決策中的權(quán)重越來越高，為緩解人工維護(hù)數(shù)據(jù)質(zhì)量低，生產(chǎn)數(shù)據(jù)散落分離等痛點(diǎn)，企業(yè)績效塔應(yīng)運(yùn)而生。某大型汽車零部件供應(yīng)商曾向樹根互聯(lián)表示數(shù)據(jù)采用原始的人工方式維護(hù)、上報(bào)，導(dǎo)致管理層獲取信息不及時(shí)、不完整，嚴(yán)重影響決策的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。為此，樹根互聯(lián)為其建立了覆蓋從銷售到生產(chǎn)的全流程數(shù)據(jù)的企業(yè)績效塔，通過LLM協(xié)同根因分析實(shí)時(shí)分析經(jīng)營數(shù)據(jù)，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)潛在問題、定位瓶頸，生成優(yōu)化建議并預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)，輔助企業(yè)管理者高效決策。

客戶服務(wù)

在客戶服務(wù)領(lǐng)域，樹根互聯(lián)依托RAG-GPT技術(shù)，讓AI化身為7×24小時(shí)數(shù)字員工提高服務(wù)效率。一方面，它可以精準(zhǔn)理解客戶訴求，結(jié)合歷史知識(shí)庫提供專業(yè)答復(fù)，顯著提升用戶的滿意度和忠誠度；另一方面，它能有效修復(fù)“AI幻覺”問題，確保回答質(zhì)量，并具備擴(kuò)展和升級(jí)能力，可適應(yīng)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的需求。

文書處理

除了在企業(yè)管理、客戶服務(wù)等主職工作上表現(xiàn)出色，工業(yè)AI還是一個(gè)技多不壓身的多面手，在許多細(xì)微場(chǎng)景也具有強(qiáng)大的適配度。例如，在基礎(chǔ)性文書閱讀與撰寫領(lǐng)域，樹根互聯(lián)曾幫助某船舶維修龍頭企業(yè)，通過AI的多模態(tài)識(shí)別能力，快速理解文本內(nèi)容，捕捉關(guān)鍵信息并輸出結(jié)構(gòu)性內(nèi)容，在報(bào)價(jià)單生成環(huán)節(jié)提升20倍效率。時(shí)至今日，AI已然成為表格填寫、會(huì)議紀(jì)要整理、工作報(bào)告編寫、工藝審核等方面的專業(yè)寫手，將人從重復(fù)性的工作中解放出來，讓人力資源聚焦于更具價(jià)值的創(chuàng)新工作。

樹根互聯(lián)研發(fā)非生成式AI，助力企業(yè)生產(chǎn)降本提質(zhì)增效

生產(chǎn)調(diào)控

在工業(yè)生產(chǎn)場(chǎng)景中，對(duì)產(chǎn)品線的實(shí)時(shí)監(jiān)控和調(diào)整十分重要。樹根互聯(lián)為流水線裝上“聰明大腦”，通過學(xué)習(xí)歷史經(jīng)驗(yàn)，把復(fù)雜的參數(shù)調(diào)整變成“按方抓藥”，讓成品產(chǎn)出更加平穩(wěn)高效。比如，在煙草制絲工藝中，樹根互聯(lián)曾針對(duì)煙絲松散回潮的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，形成一個(gè)歷史知識(shí)錯(cuò)題本，再通過錯(cuò)題本反向測(cè)算出最適宜煙絲生產(chǎn)的設(shè)備參數(shù)，推送給控制系統(tǒng)，確保高品質(zhì)煙絲的穩(wěn)定產(chǎn)出。

節(jié)能降耗

能源是工業(yè)的“血液”，調(diào)控能源是企業(yè)生產(chǎn)的必修課。樹根互聯(lián)運(yùn)用工業(yè)智能算法和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，結(jié)合排產(chǎn)計(jì)劃、用能規(guī)律、工藝要求等現(xiàn)實(shí)情況，制定好能源使用方案，讓供能設(shè)備們排好隊(duì)按次序工作。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，該技術(shù)預(yù)測(cè)能耗的精準(zhǔn)度達(dá)95%以上，可使電耗降低15%左右。

精準(zhǔn)質(zhì)檢

隨著產(chǎn)業(yè)升級(jí)和消費(fèi)者需求的提升，企業(yè)對(duì)于產(chǎn)品質(zhì)量的要求水漲船高，與之相應(yīng)的質(zhì)檢方式也在與時(shí)俱進(jìn)。與檢測(cè)覆蓋率低且人力消耗大的傳統(tǒng)質(zhì)檢相比，樹根互聯(lián)的工業(yè)AI擁有高精度攝像頭般的“雙眼”，可準(zhǔn)確捕捉細(xì)如發(fā)絲的產(chǎn)品質(zhì)量問題。現(xiàn)在，樹根互聯(lián)的AI視覺檢測(cè)技術(shù)已被應(yīng)用于裝備制造、汽車等多個(gè)領(lǐng)域，其缺陷檢測(cè)過殺率和漏殺率均低于5%，努力做到不錯(cuò)判任何一個(gè)優(yōu)等品，也不放過任何一個(gè)瑕疵品。

性能優(yōu)化

不僅如此，樹根互聯(lián)的工業(yè)大模型和智能算法還在諸多工業(yè)生產(chǎn)的小場(chǎng)景中廣為運(yùn)用。如在拋丸機(jī)性能優(yōu)化過程中，通過設(shè)備互聯(lián)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集獲取工藝參數(shù)，當(dāng)出現(xiàn)異常時(shí)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并改進(jìn)工藝，讓拋丸全過程精確、透明化管控，大幅提升拋丸機(jī)作業(yè)有效率。

其實(shí)，無論是生成式AI還是非生成式AI，它們都如同樹的枝椏，延伸進(jìn)無數(shù)多無窮廣的應(yīng)用場(chǎng)景，其帶來的無盡價(jià)值如蔥蘢的樹冠生機(jī)勃發(fā)，但不管大樹多么枝繁葉茂，都離不開扎實(shí)根系的滋養(yǎng)。樹根互聯(lián)對(duì)制造業(yè)“1+2+N”的解決方案，就是基于1套企業(yè)數(shù)字基座的根，通過“企業(yè)經(jīng)營智能化”和“生產(chǎn)制造智能化”2類方法，實(shí)現(xiàn)N項(xiàng)數(shù)字化場(chǎng)景的實(shí)地應(yīng)用。

作為工業(yè)智能賽道的領(lǐng)軍者，樹根互聯(lián)正依托“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”雙輪驅(qū)動(dòng)，通過生成式AI的創(chuàng)造性賦能與非生成式AI的精準(zhǔn)控制，不僅破解了傳統(tǒng)的企業(yè)管理難、客服效率低、基礎(chǔ)工作重復(fù)等問題，更在生產(chǎn)調(diào)控、能耗控制、質(zhì)量檢測(cè)等多領(lǐng)域開辟出新價(jià)值空間，成為“AI+制造”范式轉(zhuǎn)型的典型標(biāo)桿。

立足數(shù)字化浪潮奔涌的新時(shí)代，樹根互聯(lián)正高速推進(jìn)工業(yè)設(shè)計(jì)大模型、工業(yè)代碼大模型、工業(yè)視頻生成大模型等多個(gè)大模型的研究，持續(xù)釋放AI賦能的乘數(shù)效應(yīng)，為企業(yè)突破效率天花板、培養(yǎng)新型競(jìng)爭(zhēng)力構(gòu)筑關(guān)鍵支點(diǎn)，助推中國制造在高質(zhì)量發(fā)展賽道上步履堅(jiān)定，行穩(wěn)致遠(yuǎn)。

樹根互聯(lián)以“賦萬物智能，助工業(yè)進(jìn)步，創(chuàng)社會(huì)富足”為使命，是國內(nèi)工業(yè)智能領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)。作為工業(yè)智能大模型的開拓者，我們正快速推進(jìn)多個(gè)大模型的研究，加快新一代大模型工業(yè)智能在生產(chǎn)制造、銷售、售后等具體場(chǎng)景的智慧升級(jí)。

其中，根靈工業(yè)大模型于2025年1月完成國家級(jí)備案，由海量高質(zhì)量數(shù)據(jù)形成了多維度數(shù)據(jù)資產(chǎn)；通過沉淀的運(yùn)維數(shù)據(jù)與專家經(jīng)驗(yàn)，生成可復(fù)用的大模型底座，助力行業(yè)提高問題解決效率和知識(shí)復(fù)用率。目前，根靈大模型已在企業(yè)績效管理、客戶服務(wù)、售后運(yùn)維、生產(chǎn)維修等工業(yè)核心場(chǎng)景落地，今后將全面促進(jìn)企業(yè)管理質(zhì)效齊飛，持續(xù)為工業(yè)智能發(fā)展注入新活力。