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人工智能热度重燃
(资料图片)
重点关注工业机器人、工业设计等大模型落地相对较快的智能制造环节;并紧密跟踪工业领域垂类大模型落地的标杆案例。
AI大模型赋能智能制造
各环节的应用方向及难度判断
资料来源:申万宏源研究
大模型赋能智能制造:
设计流程
设计是工程的源头,帮助优化从产品设计到流程规划、生产工程、和制造的流程,如何在短周期内推出更多样的产品。
大模型赋能方向:大模型可以通过自然语言生成代码、图像生成、三维可视化设计等方式,提升产品的易用性和个性化程度,压缩设计和迭代的过程。
资料来源:申万宏源研究
CAD:计算机辅助设计 | ||
EDA:电子设计自动化软件 | ||
CAE:计算机辅助工程 | ||
CAPP:计算机辅助工艺规划 | ||
CAM:计算机辅助制造 |
资料来源:申万宏源研究
大模型赋能智能制造:
生产制造流程
生产制造的底层设备,产品要求稳定可靠;同时实现对设备资产运行的全生命周期管理。
大模型赋能方向:多模态大模型高效生成机器视觉、机器人控制算法;通过对设备的工艺参数、操作指引、故障诊断等方面的理解和生成,帮助工人精准设定设备的工艺参数,提供精细化操作指引,在突发故障时提供快速诊断和应急解决方案建议。
资料来源:申万宏源研究
大模型赋能智能制造:
管理流程
关注生产的计划:解决生产什么、在什么时候生产、生产多少的问题。
大模型赋能方向:生成更高效科学的生产和管理计划;更智能的客户服务和支持;通过对ERP、CRM、SRM等系统的运营数据与模型代码的理解,用户直接使用自然语言描述需求,生成仪表盘、报告或AI分析。同时也能与图像识别处理系统、时间序列分析等系统融合, 实现深层次、多维度的数据分析。
资料来源:申万宏源研究
APS:高级计划与排程 | ||
SCM:供应链管理系统 | ||
MRP:物资需求计划 | ||
MES:制造执行系统 | ||
QMS:质量管理体系 | ||
APC:高级过程控制 | ||
WMS:仓库管理系统 | ||
WCS:仓储控制系统 | ||
CRM:客户关系管理 |
资料来源:申万宏源研究
大模型赋能智能制造:
工业互联网
大模型赋能方向:助力制造过程数据分析、物流过程数据分析、装备运维数据分析;实现更强大的预测性维护、能耗管理、绩效管理等能力。
大模型赋能智能制造:
工业机器人
工业机器人行业持续高成长
大模型的应用将极大提升机器人的开发效率和应用场景
资料来源:申万宏源研究
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百度、阿里巴巴、腾讯均已陆续发布大模型,应用逐渐落地。
重点公司营业收入同比增速
注1:快手、美团为调整后净利润率;其余公司为调整后归母净利润率
注2:阿里巴巴年度财务数据
资料来源:各公司财报,申万宏源研究
重点公司调整后归母净利润率
注1:快手、美团为调整后净利润率;其余公司为调整后归母净利润率
注2:阿里巴巴年度财务数据
资料来源:各公司财报,申万宏源研究
风险提示:大模型可能无法有效克服可靠性等瓶颈,导致在制造领域落地慢于预期;下游制造业客户对大模型接受度可能低于预期;各国对数据安全和隐私的保护,可能影响AI对数据的采集分析,拖慢应用落地节奏。
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