【多点AI】未来十年：生成式人工智能AI如何改写制造业？从管理实践与技术结合谈起

【GAI的应用】

●人力替代方案：GAI可以通过设计生成灵活的协作机器人（Cobots），可以根据生产需求调整任务，并学习多样化的操作技能，减少对熟练工人的依赖。

●生产力模拟与优化：利用数字孪生技术，管理者可以在引入设备前模拟其对生产效率的影响，作出更准确的投资决策。

如果当年有这些技术，我们可能不需要花费大量时间在设备选型的试错上，而是可以直接找到最适合生产需求的自动化方案。

2. 技术投资的风险与管理的困难

当时，我们引入了多台小型机器来进行半自动化生产。然而，没有数据模型和参考工具的支持，很难评估这些设备的实际效果，甚至不知道投入资金是否能带来回报。这对于管理层来说，是极大的压力。

●信息不对称：现场工程师的经验和管理层的理解之间存在差距，导致设备选型和实施策略不一致。

●资金风险高：每一次购置设备都可能成为财务负担，却无法确保其效果。

【GAI的应用】

●虚拟模型验证：GAI能生成设备运行的虚拟模型，提前测试其运行状况，预测可能出现的问题并优化。

●数据驱动的决策支持：生成式AI能根据历史数据生成多种投资场景，提供对比分析，帮助管理层进行最佳选择。例如，未来在选择新的机械臂或半自动化设备时，GAI可以根据产品需求生成精准的生产规划模拟，避免不必要的试错成本。

3. 从经验到数据：管理透明化的实现

过去的管理模式高度依赖师傅或工程师的经验来指导生产决策。对于非技术背景的管理者来说，这意味着需要花费大量时间学习技术知识，却仍然难以全面掌控生产细节。例如，当年在东莞，我经常需要在工厂现场和工程师长时间讨论，以理解每个零件如何安装、整个流程的瓶颈在哪里。

【GAI的应用】

●自动化流程分析：GAI可以基于生产数据自动生成流程图，并标注出流程中可能的瓶颈或低效环节。

●直观化数据呈现：利用GAI生成的可视化模型，管理者可以更直观地理解生产流程，减少对专业知识的依赖。

这些技术的应用不仅提升管理透明度，还帮助非技术背景的管理层快速掌握生产全貌，进一步提升决策效率。

4. 供应链与产品定制的革新

供应链管理也是当年的一大挑战，尤其是在应对多零件组装的小家电产品时，原材料供应的延误会影响整条生产线的运行。此外，随著市场需求的多样化，产品定制成为一个新趋势，但传统的生产模式难以快速应对。

【GAI的应用】

●动态供应链调配：GAI能基于市场变化和物流数据，快速生成最佳的供应链调整方案，确保原材料供应稳定。

●个性化生产：生成式设计技术让工厂能够快速适应不同的产品需求，实现“按需生产”。

这些技术让工厂在应对市场波动时更加灵活，避免了过去因供应链不稳定导致的生产中断。

如今，生成式人工智能技术不仅提供了人力资源短缺、设备选型风险等解决方案，还为管理者带来了更多数据驱动的工具。对于未来的制造业，技术只是手段，管理的核心在于如何利用这些技术提升决策透明度和效率。我相信，随着GAI的普及，管理者将不再是技术的追随者，而是变革的推动者。

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