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GIO白皮书
AI使能工业创新
2024年9月
来自“创新厨房”的问候
AI甜点
制造业的创新开胃应用
AI在制造业的应用
由人类和AI厨师组成的混合团队提供的意想不到的食谱
编辑和关键作者
JürgenGrotepass博士教授、ChristopherGanz博士等人
前言
本用例选集的标题是《“来自厨房的问候”——制造业的创新开胃应用》。我们设计的封面图片既包含了制造业中以人为基础的创新,也包含了尖端AI使能的创新,体现了信息比特和物理齿轮的融合。
两位厨师拥有不同的能力和优势,象征着他们所走的不同道路。可以把彭罗斯阶梯视为两位厨师的“云服务”,预示着他们所走的不同道路终将相遇。在汇合点,创新灯泡被点亮。流动着的蓝色和黄色的能量让灯泡在菜肴上方闪耀着绿色的光芒。当人类和AI团队开始合作创新,在数据空间创造价值时,我们可能会大吃一惊。
制造业中AI使能的创新选集是GIO圆桌会议讨论的成果,也是作者在为跨国公司工作并活跃于各个行业组织的过程中,开发和部署跨行业、跨地域的工业4.0解决方案所形成的跨文化经验的结晶。
创新就是以不同的方式处理事情,找到新的做事方法。创新就是要打破传统思维,接受新的想法,即使这些想法看起来不合常规或具有风险。这种创新方法要求我们勇于承担风险,拥抱惊讶,因为往往正是通过拥抱意外,我们才能找到最重要的突破和进步。
创新还需要一定程度的适应性和灵活性,因为我们必须能够在事情没有按计划进行时调整方法。这可能具有挑战性,因为它要求我们放弃先入为主的观念,对新想法和新观点持开放态度。不过,抱着这种心态,我们就能接触到新的机会和潜在的解决方案,而这些机会和解决方案可能是我们从未考虑过的。
这本关于创新开胃应用的手册讲述了如何接受解决方案,即学会预料意外和应对惊讶。
“创新开胃应用”章节列出的创新故事均以引文开头,每段引文都来自于历史、哲学和科学领域的思想领袖,或节选自对作者产生影响的艺术作品。这种在编写创新故事时从不同视角出发的设计是一种思维转换的实践,打破了传统的解决问题的方式。
随着数字化使能行业转型,导致OT、IT和电信行业的融合,这样的实践变得越来越重要。不同的问题解决方式、不同的标准、痛点和KPI可能会在多个利益相关方的合作中导致意见冲突。这就需要进行对话,使解决方案提供商、集成商和最终用户/运营商这三个关键角色之间的互动成为创新成功的使能器。
目录
引言 1
预料意外——在创新中与AI合作 3
创新开胃应用 5
第一道菜——设计和工程 8
一块又一块石头 #生成式设计 9
未来并非命运的安排 #产品的二氧化碳跟踪 12
《孙子兵法》中的战术 #5G使能价值创造 15
金锤定律 #云机器人 18
眼见为实? #光学检测 20
这是超感观感知吗? #具备视觉能力的未来网络 23
主菜——运营 26
用我朋友的一点帮助 #制造即服务 27
钟声为谁而鸣 #流程中的质量监控 31
灵魂之树 #联邦学习 34
未来已来 #数据空间中的价值创造 40
我们三人何时再见 #动态预测性风险管理 43
根据其自身规律 #自主工厂 46
甜点——维护 49
哪颗种子会长成? #预测性维护 50
预测的目标 #面向铸造厂的规范性AI 53
三元组之美 #协同状态监控 58
六小时砍倒一棵树 #基于AI的服务生态 62
所有菜肴的新调料 #生成式AI 65
展望 68
的工作。本书还旨在邀请所有对创新感兴趣的读者和初创公司作为共同作者,与日益壮大的AI社区分享他们的解决方案和想法。从长远来看,这将有助于开发和部署从设计上保证遵循用户意图的
的工作。本书还旨在邀请所有对创新感兴趣的读者和初创公司作为共同作者,与日益壮大的AI社区
分享他们的解决方案和想法。从长远来看,这将有助于开发和部署从设计上保证遵循用户意图的AI系统。
*1.Kahneman,D.(2011):《快思慢想》,企鹅出版社,第496页等,ISBN978-0141033570
1
本手册总结了创新食谱,其中有些是“老式”AI,例如机器学习、神经网络(NN),有些则是新发展的AI,如基于模型的生成式人工智能,为开胃应用增添了风味。人类和AI能力的融合将设计出新的产品、流程甚至制造方式。
正如我们从2011年诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼那里了解到的那样,人类的决策过程很容易出错1。他的主要论点是产生决策的是两种思维模式:“系统1”是快速的、本能的、感性的和有偏见的,而“系统2”则是缓慢的、理性的、耗费精力的和基于统计的。大多数时候,我们以为自己是根据“系统2”开展的行动,但事实上,我们仍然是根据“系统1”开展行动。
由于创新需要应对意外情况,局限于“系统1”的思维模式让作者想起安托万·德·圣埃克絮佩里的著作《战争飞行员》(1942年)中的一句话:
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