李楠在演講中指出,制造業轉型升級是一個持續過程,歷經了機械化、電氣化、自動化、信息化、數字化時代。未來10~20年,將進入智能化升級時代。與此同時,企業發展模式也正在從“規模擴張”轉變為“高質量發展”。在智能化時代下,制造業工廠的最終形態即將實現。比如場景智能決策+自動化控制、AI區塊鏈賦能雙碳運營等……而智能工廠的打造,依賴于多種創新技術疊加作用,AIoT將成為驅動工廠數智升級的關鍵。

AIoT集合工業互聯網等技術,正在重新定義產業協同,為制造業收集、處理、分析大量的生產和設備數據,數據越豐富,數據越開放,產業鏈協作效率越佳。李楠介紹,比如鋰電行業質量管理領域,存在安全性、一致性要求高,異常電芯未及時攔截,造成異常品后流,以及據分析效果不佳等痛點,若通過化成分容數據去分析電池質量,便能夠實現對電池質量的反饋,進而實現電芯質量判定,異常電芯及時攔截,減少異常品后流,提升良率,指導優化生產。

同時,大模型/生成式AI技術的突破,更有望加速制造業對于AIoT的深度應用。例如在質量管理方面,引入GPT技術,實現通過AI智能來識別改進過程及過程中的各項輸出,產出AIGC類型的8D報告,進行數據及過程有效性管控。

作為源自半導體制造業的國家級雙跨平臺,格創東智具備雄厚的平臺技術實力、成熟的智能化工廠規劃能力,已經將AIoT技術應用至數據全面采集、制造系統集成、業務閉環驅動,實現AI助力數據決策。

在質量管理數字化方面,格創東智具備完整的產品和服務矩陣,包括QMS質量管理、MFA多因子分析、視覺檢測方案ADC等,可通過整合的一站式數字化解決方案,助力制造業有效提升品質管理。

在能碳管理數字化方面,格創東智雙碳平臺集成了設備物聯、AI算法、邊緣控制,形成云邊一體化操作系統。通過設備互聯、大數據處理、AI建模,結合設備機理與算法等多技術棧融合,形成工業雙碳Know-how模型,充分發揮數字化在實現“雙碳”目標中的關鍵作用,實現企業能碳效益最大化。