介紹
大模特衝向工業領域，上演一場“速度與激情”，強強聯手組建CP！
在工業領域，大量的協同過程是相互關聯的，從採購、研發、生產、質量控制到銷售、售後等過程，每個環節都會產生大量的資料資訊。 如何分析？這一直是乙個可悲的問題！
大模特說：“這個問題怎麼回答就看我了！
《數字經濟發展“十四五”規劃》提出，要加強關鍵數字技術創新應用，加快推進數字產業化，推動行業數位化轉型。
《“十四五”廣化深度融合規劃》提出，新模式、新業態將得到廣泛推廣。 企業經營管理數位化滲透率達到80%，企業形態向扁平化、平台化、生態化轉型加速。 數位化研發設計工具滲透率達到85%，平台化設計得到大規模推廣。 關鍵工序數控化率達68%
從政策導向來看，產業領域數位化轉型趨強！
據相關機構**稱，未來兩年工業部門數字服務收入佔比將大幅增加。
資料**：畢馬威 2023 – 工業領域智慧型工業的未來：數字服務競賽）。
2024年，37%的收入將來自數位化服務，其數位化轉型將給工業製造企業帶來“積極轉型”。至少包括以下方面：
降低服務成本：基於人工智慧（AI）、機器學習（ML）、AR、VR等工具和洞察，賦能各類業務流程，提公升效率
創造新產品通過營銷和提供新的增值服務來增加客戶價值，這反過來又將為製造商提供新的收入**，最終降低客戶的總擁有成本
提高服務效率：通過使用互聯的產品資料來解決服務需求，從而縮短服務響應或解決時間，並最大限度地提高裝置效能。
提高客戶生命週期價值：通過在產品的整個生命週期內銷售更多服務，提高這些服務的利潤率，並提高客戶對服務更新和進一步產品銷售的忠誠度，將他們為客戶提供的價值貨幣化。
挑戰與機遇：大模型時代工業發展遊戲。
資料探勘能力較弱，難以釋放資料價值。 資料是工業領域的“血液”，包括感測器資料、生產資料、工程資料、裝置資料、維修資料、工藝系統、管理手冊等，以結構化和非結構化的方式存在。
AI建設薄弱，洞察分析不全面。 受限於技術平台建設現狀，大資料分析、AI**、機器學習等能力的引入緩慢或不夠深入，無法充分理解和描述生產經營現狀，無法有力支撐業務洞察分析。 在需要改進的服務節點上，變革能力較弱。
勇於創新突破，擁抱數位化轉型。 基於大規模語言生成模型的人工智慧技術將世界推入“新一輪技術革命”，隨著國家相關政策法規和指導的陸續發布，產業數位化已上公升到國家戰略層面。 積極擁抱新的數字技術，工業領域在智慧型維護、首鏈管理、過程資料管理、生產運營優化、過程質量控制等方面迎來了新的變革。
智慧型工業解決方案
基於文銀互聯大模型技術，構建以數字底座為底層技術支撐的解決方案。 通過語料庫工程、產業引數市場、AI任務、運維設計四大工程設計，實現場景的快速拓展和服務的全面賦能。 該方案可應用於：工業維修排程、過程質量控制、裝置及物料管理、生產經營、人力資源管理、售後售前服務等業務推動工業領域數位化轉型和創新發展。
在工業領域，大量的協同過程是相互關聯的，從採購、研發、生產、質量控制到銷售、售後等過程，每個環節都會產生大量的資料資訊。 如果這些資料可以結構化（尤其是感測器資料）並由具有專業知識的系統進行處理，則可以在工業領域帶來意想不到的效率提公升。
製造業典型的數字創新畫布如下。在這個畫布上，我們可以看到無數密不可分的資料點。 通過運用大模型、大資料分析等前沿技術，深入挖掘和分析這些資料點，發現它們之間的內在規律和聯絡，從而為製造業的數位化轉型和創新發展提供有力支撐。 應用場景示例包括但不限於：
在製造業，數位化轉型已成為必然趨勢。 通過數位化轉型，企業可以更好地把握生產流程，提高產品質量，降低成本，提高效率，從而獲得更多的商機和競爭優勢。 大模型技術是數位化轉型的重要組成部分，可以幫助企業更好地利用您的資料，優化流程，提高決策效率，推動製造業數位化創新發展。
數位化轉型的有力工具：以大模型為主流的前沿AI技術
基於大模型對話引擎、寫作引擎、提取引擎等能力，構建多種共享AI場景，顛覆以往AI技術和場景構建路徑。
模型以統一的方式構建：構建統一的產業模型，避免分散的模型構建。
應用場景可拓展：可支援內容生成、內容提取、搜尋等不同任務，廣泛應用於不同場景。
高效場景服務：快速工程，快速搭建場景服務。
有商務經驗者優先積累：通過任務編排，可以快速構建類似場景下的應用，復用已有的業務經驗。
降低企業運營難度：操作工作主要通過快速工程完成，無需頻繁的模型訓練，模型操作的複雜度和人員技能要求明顯降低。
模型的統一維護：維護統一的財務管理模型，並在後期進行維護。
本質：利用先進的AI技術優化或解決企業管理問題
企業管理是乙個複雜的過程，涉及六個核心要素：戰略管理、組織管理、市場營銷、生產運營（製造）、財務管理和人力資源管理。 這些要素是企業運營的基礎，它們受到公司內部系統、文化和標準操作程式 （SOP） 的影響。 一般來說，乙個企業是否穩健取決於它技術建設水平高低決定;乙個企業能走多遠，取決於企業文化的傳承知識降水和共享程度。 前者是為企業服務的骨骼，後者為企業“血”。基於這兩者，我們可以夯實追求利潤、商業模式設計、戰略實施等業務活動的基礎。
人工智慧（AI）技術是構建企業“骨架”的關鍵手段，大致經歷了兩個階段：一是“決策AI”，主要側重於基於資料和演算法的決策;然後是“生成式人工智慧”，以大規模語言生成模型為代表。
大模型本身就是乙個“大型”可進化的認知智慧型引擎，它具有：“通才”。粉底，也可用“專業人士”。技能。 它可以不斷壯大企業的“骨”和“血”，為企業帶來更高的運營效率和更強的競爭力。
例如，它可以在以下場景中使用：
場景 1：基於大模型構建新一代企業知識庫在工業領域，存在大量的結構化和非結構化資料。 從歷史上看，將資料轉化為知識是很困難的，更不用說知識了知識共享與價值釋放。大型模型強大的知識問答、推理和生成功能使這一切變得更容易。 基於資料到知識的轉化，它最終可以輔助高層決策。
當然，從應用邊界來看，大致可以分為內部知識庫和外部知識庫（兩者都是認知智慧型的具身形式），後者更受客戶服務、營銷、售後等環節的賦能，這使得服務過程更加“擬人化”。 在這個過程中，可以使用認知智慧型來維護伺服器和客戶端的合併合理設定激勵機制，促進業務閉環。
場景 2：智慧型營銷工業模式賦能前端使用者互動場景，包括客服、營銷等。 在前端服務環節，大模型可以作為：智慧型客服、營銷助手、導購機械人和其他“助手”。 通過服務觸點，獲取使用者行為資料（包括偏好、偏好、敏感度等）、業務資料（交易頻次、交易金額、投訴等）等相關資料。
結合資料分析和文字挖掘等技術，可以對使用者和市場進行深度“刻畫”，例如通過大模型執行相關的NLP任務，包括客戶群體分類、客戶投訴標籤分類、營銷分析、市場趨勢**等。
最後，根據分析結果，重新制定各種行動計畫，並改進流程，提高服務效率。 在改進的過程中，必須有知識的補充和更新（這個過程也屬於知識），這樣才能不斷加強對大模型的“認知”。 認知能力的提高會帶來更好的服務，從而形成良性迴圈
場景 3：工單排程和處理在工業領域，票務排程和處理是乙個非常重要的場景，它可以是：工單、維修工單投訴，也可以是基於市場反饋 （VOC） 的產品優化工單。等。 例如，如果使用者通過服務接觸點提交工單，大模型可以對工單內容進行分類和提取，並呼叫相關外掛程式傳送工單，從而高效提高處理效率。 此外，還可以主動收集市場輿情資訊，並根據分析結果反饋產品設計、工藝設計等方面。
以汽車行業為例基於大模型，設計智慧型體自動從外部公共渠道獲取相關資訊，然後基於VOC分析主題進行多維度組合分析，包括使用者對不同模型的敏感度**、驅動功能偏好、空間傾向、競品新功能接受度等。
根據分析和挖掘結果，按產品、營銷、服務等業務線下達工單，完善產品規劃、渠道策略、市場策略等。 在過程中建立反饋機制，對整體效果進行評價，形成良性迴圈。
大模型+智慧工業，通過在工業領域構建乙個引數市場，結合大模型的泛化能力更深入地挖掘內部資料的價值。隨著高質量知識工程的實施，輸出高質量的語料庫，再通過文字處理技術，助力工業文字處理。 在此過程中，大模型提供全鏈路支撐服務，快速構建工業領域模型。
文音網是乙個大家庭AI 知識管理解決方案服務商以大模型技術為基礎，結合NLP、提示學習、知識圖譜等技術，通過多年的行業實踐積累，實現對業務文字的文件分析、智慧型資訊抽取、智慧型內容生成、深度語義理解和關聯分析，致力於企業知識的深度挖掘和有序傳承， 從而幫助企業提高工作效率，沉澱知識工程。
自成立以來，服務於金融、建築、醫療、航空、通訊等領域的各種細分場景，落地專案數百個，獲得IDC FinTech50、CB Insights FinTech50、畢馬威金融科技 50等權威認證。