专访鼎捷数智副总裁裴菁：数据是AI大模型发挥效能的关键
AI在工业场景中的落地迎来又一波爆发期，相关产业链公司的新一轮竞赛也开始打响。
“传统的工业软件往往侧重于流程管理、数据分析等基础功能，难以满足企业在快速变化市场中的灵活应对需求。而AI技术的引入，为工业软件注入了新的能力，使其能够更加智能地辅助企业决策、优化生产流程、提升产品质量。”近日，鼎捷数智（SZ300378，股价22.68元，市值62亿元）副总裁裴菁在第24届中国国际工业博览会期间接受《每日经济新闻》记者专访时表示。
在裴菁看来，AI大模型在制造业的应用具有显著的行业特色。其中数据是AI大模型发挥效能的关键。虽然目前AI大模型和算法主要基于通用的开源平台，但要真正适配制造业的细分行业，必须依赖多年积累的行业数据和专业知识进行训练。
事实上，随着制造业向智能化、数字化转型的加速推进，工业软件作为连接物理世界与数字世界的桥梁，其重要性日益凸显。根据《中国工业软件产业发展研究报告（2024）》，2023年全球工业软件市场规模约5028亿美元，折合人民币约3.56万亿元。我国工业软件市场规模约2414亿元，同比增长12.3%，高于软件行业平均增长水平。
AI加持工业制造研发、生产、售后多环节
AI技术的融入，不仅为工业软件企业带来了新的业务增长点，更对整个行业的未来发展产生了深远的影响。
从具体流程来看，裴菁表示，在产品研发设计阶段，AI技术可以通过机器学习算法，对海量设计数据进行深度挖掘，发现潜在的设计规律和优化空间。
例如，利用AI进行仿真模拟，可以在产品制造前预测其性能表现，减少试错成本；同时，AI还能根据市场需求和用户反馈，自动调整设计方案，实现产品的快速迭代和优化。
在生产控制环节，AI技术的应用更是实现了生产过程的精准化管理。裴菁介绍，通过实时采集生产数据，AI系统能够迅速识别生产过程中的异常情况，并自动调整生产参数，确保生产线的稳定运行。
“此外，AI还能根据订单信息，智能推荐最优的生产工艺路线，实现一键式生成工艺信息、参数设置及工时标准等，极大地提高了生产效率和灵活性。这种精准化的生产控制方式，使得企业能够更好地应对市场变化，满足客户的个性化需求。”裴菁说道。
在售后运维阶段，AI技术同样发挥着重要作用。
裴菁告诉记者，通过构建智能运维平台，企业可以实现对设备的远程监控、故障诊断和预测性维护。AI系统能够利用大数据分析技术，对设备运行数据进行实时监测和分析，提前发现潜在故障隐患，并给出相应的维修建议。这种智能化的售后运维模式，不仅降低了企业的运维成本，还提高了客户满意度和忠诚度。
以化工、食品等行业为例，配方研发是产品创新的关键环节。传统的配方研发过程往往需要大量的实验和试错，成本高昂且效率低下。通过将AI与AR（增强现实）技术相结合，企业可以构建虚拟的配方研发环境，实现配方的快速迭代和优化。
一方面，AR技术使得研发人员能够直观地看到配方调整后的效果，而另一方面，AI则能根据实验数据自动推荐最优的配方组合。这种场景化的应用方式，极大地提高了配方研发的效率和准确性。
而另一场景则是工厂环境中的路线选择。裴菁表示，在制造业中，工艺路线的选择直接影响到产品的生产成本和质量。传统的工艺路线规划往往依赖于人工经验和试错法，难以适应快速变化的市场需求。但通过引入AI技术，企业可以根据订单信息自动推荐最优的工艺路线，并一键生成相应的工艺信息和参数设置。
此外，在企业的日常运营中，“问题处理”是一项重要且繁琐的工作。传统的问题处理方式往往需要人工查阅大量资料或咨询专家意见，效率低下且容易出错。
在这一背景下，通过构建基于AI的问题处理知识库，企业可以实现对问题的快速响应和准确解决。裴菁表示，AI系统能够利用大数据分析技术从海量数据中提取有用信息，并结合行业知识和专家经验给出解决方案。这种智能化的问题处理方式不仅提高了问题处理的效率和准确性还降低了企业的运营成本。
制造业智能化转型加速
在AI的加持之外，工业互联网、大数据、云计算、等技术也在不断成熟，制造业智能化转型已成为提升产业竞争力、实现高质量发展的必由之路。
在裴菁看来，智能化转型不仅能够显著提升生产效率和产品质量，还能优化资源配置，降低运营成本，增强企业的市场响应能力和创新能力。
然而，在推动智能化转型的过程中，企业也面临着诸多挑战。
裴菁告诉记者，首先，由于制造业细分领域众多，不同企业的信息化基础、业务模式和转型需求差异巨大，难以找到一套完全通用的解决方案。这要求企业在进行智能化转型时，必须结合自身实际情况，进行个性化的顶层设计和规划。
其次，企业现有的信息化系统种类繁多、错综复杂，如何将这些系统与智能化技术进行有效整合，实现数据互通和业务流程再造，成为企业面临的另一大难题。此外，智能化转型还涉及大量资金投入和人才培养，这对企业的资金实力和人才储备提出了更高要求。
裴菁表示，基于这一背景，鼎捷数智还注重场景化应用，针对不同场景下的具体需求，开发相应的智能化产品和服务，帮助企业实现转型。
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