在全球制造业竞争日益激烈的背景下,企业如何通过技术创新实现降本增效、提升核心竞争力,成为决定生存与发展的关键命题。随着Deepseek等大模型的普及,AI技术正以更低的成本、更强的推理能力渗透至制造全流程,推动生产模式转型。AI技术赋能企业制造管理,不仅重构了生产逻辑,更开启了智能生产的新时代。
传统制造业中,AI多作为辅助工具应用于质检、设备监控等单一环节,而今其角色已发生根本性变化。以金蝶云·星瀚为例,其通过将Deepseek大模型集成至全线SaaS应用,构建了覆盖研产供销服的AI+全场景服务体系。这一转变的核心在于:AI不再局限于局部优化,而是通过深度融合生产计划、供应链协同、制造执行等环节,成为驱动企业高效运营的“数字大脑”。
合同与订单管理是供应链的起点,也是客户体验的关键触点。传统模式下,人工评审交期易受经验局限,导致订单延迟或资源浪费。AI技术通过多维数据建模(如需求优先级评估、动态风险评估),结合历史订单数据与实时产能信息,可自动生成最优交期方案。
供应链的复杂性在于多组织、多环节的协同。AI技术通过构建智能协作平台,整合供应商、物流、库存等数据,实现流程自动化与风险预警。以金蝶云·星瀚为例,它能够自动生成最优采购量,将库存成本降低的同时,确保供应链韧性。此外,其供应链运营中心能实时监控内外部数据,快速识别异常(如供应商延迟、需求波动),帮助企业提前应对风险。
生产环节的智能化是降本增效的核心。AI技术通过构建多层级精益生产计划体系,覆盖战略规划、主生产计划、物料需求计划到作业控制的全流程。例如,金蝶云·星瀚的分层计划系统可基于有限产能模型,自动生成周/日级生产计划,并通过齐套分析确保物料齐备,减少停工待料时间。
从Deepseek大模型引发的AI普及浪潮,到金蝶等企业构建的AI+制造生态,AI技术赋能企业制造管理已从概念走向实践。它不仅重塑了生产流程,更推动了制造业从“规模竞争”向“智能竞争”的转型。未来,随着技术的持续进化,AI将成为制造企业突破效率瓶颈、构建核心竞争力的“关键钥匙”,引领全球制造业迈向智能生产的新时代。
在医疗行业中,医药管理系统软件扮演着至关重要的角色。它不仅能够提高药品管理的效率和准确性,还能保障患者安全,同时符合法规要求。一个好用的医药管理系统软件应具备以下特点。 首先,系统的界面应直观易用,允许用户无障碍地进行操作。 复杂的
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10月18日,在2023全球工业互联网大会期间,沈阳芯源微电子设备股份有限公司(以下简称“芯源微”)与金蝶软件(中国)有限公司(以下简称“金蝶”)在辽宁沈阳签署战略合作协议。此次合作,将基于金蝶云·星空,建设芯源微运营管控平台,从而实现公司产研一体化、业财一体化,提升公司整体业务水平。
近日,深圳市帝迈生物技术有限公司(以下简称帝迈)数字化升级项目上线汇报会在深圳圆满召开。帝迈携手金蝶软件(中国)有限公司(以下简称
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AI技术是人工智能的缩写,人工智能的发展时时刻刻影响着人们的生活,日新月异的人工智能科技正在不同领域改变着我们的生活方式。人工智能的发展有没有好处呢?人工智能的发展好处都要哪些呢?是否是利大于弊呢?
智能化、AI、数字化,这些都是近些年来提到的比较多的名词,随着科技的发展,这种以前想都不敢想的科技已经进入了我们生活中。拿AI来说,我们身边的智能音响就是一个很好的例子,但是这种家用的小型智能设备,对于企业来说就有些不足为道了。
AI技术是当前世界上的一项变革技术,不管是对于我们日常生活,还是企业的经营管理都有着非常强力的推动性。在我们日常生活中,便有智能机器人、智能音响、智能家居等等,而对于企业更是有智能智造、智能研发、智能管理等方面的帮助,在推动企业数智化变革的路上,有着很明显的优势。
AI已经被提出来许多年了,但是最初的时候因为各方面的原因,发展被严重制约,直到近些年,通信技术、物联网的高速发展,才促进了AI技术的飞速发展,逐渐应用到了我们生活中的方方面面。
人工智能的概念第一次被提出,是在20世纪50年代,距今已六十余年的时间。然而直到近几年,人工智能才迎来爆发式的增长,究其原因,主要在于日趋成熟的物联网、大数据、云计算等技术。
时至今日,AI技术不断成熟,成为越来越多企业与一线人员能力组合中的重要部分。AI技术融入到生产生活的方方面面,推动着智慧时代的到来,也为企业智能化发展按下了加速键。
现在,AI技术被频繁应用和提及。AI技术是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,为计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
AI技术简单来说就是人工智能,对人工智能的定义大多可划分为四类,即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动,或制定行动的决策,而不是肢体动作。从整体的角度来看,AI技术包括器学习和知识获取、指纹识别、人脸识别、智能搜索计算机视觉、智能机器人、自动程序设计、逻辑推理,信息感应与辨证处理等方面。