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    中國“燈塔工廠”的四大新貌

    已有802次閱讀2024-11-19標簽:
     每一批“燈塔工廠”都為未來三到五年的運營提供了洞見,而新一批“燈塔工廠”不僅在快步向前,而且在躍向未來。這是一個決定性時刻,那些能夠大規模駕馭人工智能的企業將定義行業的未來。

    作為中國實體經濟的主體,制造業是推動中國經濟乃至全球制造業持續增長的重要引擎。站在歷史與未來交匯的新起點上,中國制造業將背負新的使命:推動中國速度向中國質量飛躍,加速中國制造向中國創造轉型,實現制造大國向制造強國轉變。面對當前錯綜復雜的國內外形勢,中國制造業應砥礪前行,加速升級轉型。

    隨著第四次工業革命的推進,制造業的技術創新將繼續帶來顯著的經濟和社會效益。到2025年,第四次工業革命預計將創造高達3.7萬億美元的價值。領跑者將占據先機,與落后者的鴻溝也將進一步擴大。

    “全球燈塔網絡”是匯聚全球領先制造企業的協作平臺,而燈塔成員以其先進技術為績效和可持續性帶來可衡量的積極影響。如通過利用人工智能、3D打印和大數據分析等創新技術,“燈塔工廠”得以顯著提升效率、增強競爭力、大規模變革商業模式,從而有力促進經濟增長。同時,“全球燈塔網絡”也為新型勞動者隊伍的打造與環境保護賦能助力,并為全球各種規模的制造企業提供了協作學習之旅。

    2024年10月8日,“全球燈塔網絡”迎來22家新成員。新一批“燈塔工廠”正在大規模且富有成效地運用數字技術推動新一代的卓越運營、環境可持續發展和勞動者現代化。這一影響力不斷擴大的創新者網絡,已在多個行業部署了1000多個解決方案。目前全球“燈塔工廠”數量達到172座,來自31個國家的35個不同行業。

    由于游戲化技術開發與培訓、基于物聯網的智能Andon(安燈)系統,深度學習和基于視覺的自動化系統等數字解決方案,讓全球新晉“燈塔工廠”的勞動生產率平均提高了50%。過程建模和根因分析也推動了“燈塔工廠”端到端供應鏈的效率提升,使能耗平均降低22%,庫存平均降低27%,廢品或浪費平均降低55%……

    麥肯錫全球董事合伙人侯文皓提出,“本輪新晉中國燈塔的四大新貌:一是燈塔的影響力擴展到了各行各業,涌現出許多新面孔。比如,迎來了全球首家風能設備、首家乳業、首家煤礦機械、首家核電、首家軌道交通設備的燈塔;二是得益于持續的數字化、智能化、綠色化的投入,這一輪中國的‘燈塔工廠’在全球占比約60%,創歷史新高。更難能可貴的是,3家新獲評可持續燈塔均來自中國;三是生成式AI等新技術的應用方興未艾。幾乎每座‘燈塔工廠’都有相關的落地應用,這說明AIGC(人工智能生成內容)的試點速度比以往傳統人工智能用力更快,當然,具體效果還有待進一步檢驗;四是中國企業在海外發出了第一顆新芽,誕生了首家‘海外燈塔工廠’,希望這是中國企業邁向大航海時代的良好開端。”

    麥肯錫全球資深董事合伙人艾家瑞(Karel Eloot)認為:“第四次工業革命正在顯著提速。燈塔工廠真正超越了試點階段,目前近60%的核心應用案例采用了先進的人工智能技術。相比之下,2019年僅為11%。這反映出人工智能正在重塑制造業,并已達到前所未有的成熟度。2024年的‘燈塔工廠’作為一個群體再次證明,我們正處在一個關鍵轉折點。它具有兩個鮮明特征:首先,人工智能技術貫穿整個價值鏈,從規劃、生產到交付,并且已被資產化,以利于快速部署;其次,領先公司正在利用生成式人工智能將影響力大幅拓展,通過在數周甚至數天,而不需要經年累月,實施新技術,大大加快了采納速度。每一批‘燈塔工廠’都為未來三到五年的運營提供了洞見,而新一批‘燈塔工廠’不僅在快步向前,而且在躍向未來。這是一個決定性時刻,那些能夠大規模駕馭人工智能的企業將定義行業的未來。”

    例如,通用電氣醫療北京工廠在26條生產線上部署了45個數字解決方案,滿足了復雜的制造和質量要求。該廠利用人工智能進行缺陷檢測和深度學習,將生產周期縮短了66%。為了滿足對于全定制液壓支架和更快交付的需求,鄭州煤礦機械集團部署了48個第四次工業革命技術用例,物聯網、機器學習和自適應自動化等創新技術,轉型成為高效、靈活的智慧工廠,將訂貨交付時間縮短了66%,將人均產量提高了205%。

    生成式AI的涌現預計將為全球經濟帶來年產值高達2.6萬億~4.4萬億美元的增長。其中,近四分之一的增值有望來自于制造及供應鏈相關活動,因為生成式AI將為相關活動領域帶來高達兩倍的生產力提升,以及近70%的任務自動化。

    相關技術已展現出超過50個潛力巨大的應用場景,覆蓋了六大主要領域(設計、采購、計劃、制造、交付、服務)以及兩大能力領域(數據與技術部署、人才與組織賦能)。而這一變革主要由內容生成、洞察提取和用戶交互等新能力所推動。

    通過對“燈塔工廠”的深入研究,我們總結出AI和生成式AI部署的五大洞察:一是AI用例已遍布整個運營價值鏈;二是資產化是實現AI快速大規模部署的有效方式;三是AI指揮中心正推動自動化達到新層次和系統級別;四是生成式AI正將其影響擴展到車間之外;五是生成式AI的發展速度遠超預期。

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