AI+数据！制造业核心优势，效率暴涨20%！

当下，生成式人工智能（Gen AI）的浪潮正以前所未有的速度席卷全球，它不仅仅是一项前沿技术，更是一场深刻改变工作方式的变革。对于中国广大的制造业和产品研发企业而言，问题的核心已不再是人工智能是否会影响业务，而是它将以何种速度、何种深度融入企业运营的方方面面。如何在这一波澜壮阔的产业转型中把握机遇、脱颖而出？新媒网跨境获悉，许多行业专家认为，其关键在于一个务实的方程式：坚实的产品数据基础 + 深度嵌入式人工智能 = 核心战略优势。值得欣慰的是，我们并非从零开始。许多企业已经在数字化转型的道路上，为构建自身的产品数据基础付出了巨大努力。如今，人工智能的到来，正是为了让这些宝贵的数据焕发出更大的价值。

产品数据基础：数字时代的基石

众所周知，人工智能的效能高低，与其所依赖的数据质量息息相关。对于中国制造业来说，这意味着拥有一个稳固而完善的产品数据基础，已不仅仅是重要，而是企业数字化战略中不可或缺的基石。

所谓产品数据基础，它涵盖了产品从概念设计、研发制造到投入使用、维护，直至最终退役的全生命周期中，所产生和定义的所有关键数据。这包括但不限于详细的需求说明、精密的3D模型、物料清单（BOM）、备件信息，以及与产品相关的各种技术文档。这些数据并非杂乱无章，它们在企业级的软件系统中被精心组织、严格管控、安全存储并可追溯，通常具备以下核心特征：

结构化管理： 将企业和产品的知识产权（IP）以标准化的形式进行存储，确保信息清晰、易于检索。
权限精细控制： 设定严格的访问权限，确保企业的核心知识产权得到有效保护，防止数据泄露或误用。
安全合规保障： 遵循行业及国家安全协议，满足各类合规性要求，保障数据在传输和存储过程中的安全性。
版本可追溯性： 对数据的每一次修改、每一次迭代都进行版本记录，确保了高度的可追溯性和审计能力，为产品质量和决策提供了可靠依据。

近年来，中国企业纷纷踏上了数字化转型之路，正是为了构建起这样的产品数据基础。许多企业从过去分散、人工化的操作模式中解放出来，逐步引入集成化的企业系统，并着力整合分散的数据资源。现在，随着数字化进程的深入，企业开始追求更高层次的数据成熟度和更先进的工作流。例如，从传统以文档为中心的产品生命周期管理（PLM）转向以部件为中心的管理，或者在应用生命周期管理（ALM）中实现需求与测试之间的高度关联和可追溯性。这些扎实的基础工作，已经为企业带来了显著的价值。而当深度嵌入式人工智能加入时，这些数据所能释放的潜能将是前所未有的。

深度嵌入式人工智能：智慧赋能的未来

生成式人工智能的魅力在于，它能够将一类全新的软件形态——即“人工智能代理”（AI agents）——无缝嵌入到我们日常使用的各种工具和平台中。这些智能代理具备强大的推理、规划和执行任务的能力，能够代表人类完成一系列工作。外媒的深入研究显示，未来人工智能所能创造的巨大经济潜力中，有高达15%至40%将直接来源于生成式人工智能的广泛应用。新媒网跨境预测，到2030年，全球范围内将有数百万计的智能代理活跃在各行各业，成为企业运营的得力助手。

我们可以将人工智能代理的成熟度划分为三个主要阶段，它们代表了智能技术逐步深入企业业务流程的演进路径：

“咨询型”代理： 这一阶段的代理主要负责高效地回答疑问、精准总结文档内容以及迅速检索所需信息。例如，某些工业软件中的人工智能模块，能够迅速从海量工程文档中提取关键信息，如同一个随叫随到的知识库；或者在三维设计软件中，智能顾问可以快速解答用户在故障排除过程中遇到的问题，极大提升了信息获取的效率和准确性。
“辅助型”代理： 随着技术演进，代理开始承担工作流程中的特定环节，扮演人类的得力助手。例如，在需求管理工具中，人工智能可以自动审查需求文档，发现潜在的冲突或遗漏，确保需求定义的严谨性；在服务管理平台中，智能代理能够根据历史数据和实时情况，优化服务调度，确保资源得到最合理的配置，提升服务质量。
“自动化型”代理： 这是人工智能代理的最高成熟度阶段，它们能够以极少的人工干预，跨越多个系统执行完整的业务流程。举例来说，通过连接不同的智能代理，可以实现对产品变更影响的自动化评估，从需求变更到物料清单更新，整个流程一气呵成，显著提升了效率和准确性，甚至能自主完成复杂决策。

这些智能代理的广泛应用，将从三个核心维度深刻改变我们的工作方式，为企业带来革命性的提升：

知识获取的规模化与便捷化： 生成式人工智能能够在短短几秒钟内，从复杂的企业系统中抓取并总结所需信息。比如，语义搜索和智能聊天机器人等工具，能将员工搜寻信息的时间缩短高达30%。考虑到许多员工每周可能花费8到10个小时用于信息检索，这一效率的提升无疑具有巨大的商业价值。它让企业内部的知识得以高效流动，成为决策的加速器，使每个人都能更快地获取精准信息。
重复性任务的智能化与效率化： 人工智能可以承担那些繁琐、复杂且重复性高的工作，例如需求文档的编写初稿、设计方案的初步验证等。相关研究表明，通过人工智能辅助，产品的质量错误率可以降低20%，而设计周期的速度也能加快20%，为企业节省了大量人力成本和时间，使工程师能够专注于更具创造性的工作。
工作模式的重塑与升级： 随着智能代理自动化了部分任务乃至整个工作流程，人类员工将从低价值的重复劳动中解放出来，从而有更多精力投入到更具创造性、更高价值的工作中。在某些场景下，智能代理甚至可以作为专业的“虚拟专家”，协助完成市场调研、供应链分析等复杂任务。外媒预测，到2028年，全球33%的企业级软件将集成自主人工智能功能，这将自动化15%的日常工作，深刻改变了人们的职业发展路径和企业组织结构，推动人类向更高层次的价值创造迈进。

然而，人工智能的快速发展也伴随着一些挑战，其中一个关键领域是如何有效管理人工智能在生成或修改数据时可能带来的风险。对于风险较低的应用场景，例如人工智能助手回答问题或在人工审核下执行任务，其风险是可控的。但对于高风险的应用场景，尤其是当人工智能触及核心关键数据时，则需要更为严格的审视。举个例子，一个供应商使用人工智能来解析招标书（RFP）并提取需求，如果人工智能在处理过程中误改或合并了关键词，就可能导致后续项目执行出现严重问题，甚至引发更大的连锁反应。

正因如此，将人工智能深度嵌入到企业级软件中显得尤为重要。通过软件内置的控制逻辑，可以对人工智能的每一步操作进行精细化管理；同时，追溯工具能够清晰标记出业务对象的所有变更记录。这些都是业界长期以来管理成本和质量的成熟方法，而嵌入式人工智能的设计和运行也必须严格遵循这些原则，确保其可靠性和安全性，使AI的每一步操作都在可控、可追溯的范畴内。

在中国企业的数字化转型进程中，另一个具有战略意义的努力方向，是将这些独立的智能代理连接成一个更加宏大、协同的智能系统。在这个系统中，数据与人工智能将实现跨越产品生命周期的深度融合，共同驱动企业的创新与发展，构建一个真正意义上的智慧生态系统。

智能产品生命周期：构建未来创新体系

“智能产品生命周期”的概念，正是为了帮助企业构建稳固的产品数据基础，并在产品全生命周期中最大化数据价值而提出的宏伟愿景。它代表了新一代企业数字化转型的方向，旨在通过智能技术贯穿产品从设计到服务的每一个环节。

这一战略的核心在于提供一系列专为工业领域量身定制的人工智能应用场景，它们覆盖了产品开发的各个关键阶段，致力于提升整体运营效率和创新能力：

需求分析代理： 通过智能分析市场趋势和用户反馈，加速产品定义的精确性与效率，确保产品开发方向与市场需求高度契合，从而避免资源浪费。
3D建模代理： 利用先进算法智能验证和优化部件设计，不仅可以减少物理原型制作的次数，还能显著提高设计质量与效率，加速产品上市时间。
产品生命周期管理（PLM）代理： 全面提升工程效率，从设计到制造，实现流程的无缝衔接与优化，确保产品数据的一致性和完整性。
服务规划代理： 通过预测性维护和需求分析，智能优化备件库存，确保在正确的时间、地点提供所需的备件，大幅降低运营成本，提升服务满意度。
现场服务代理： 借助智能诊断和远程协助功能，简化维护交付流程，提高服务响应速度和首次修复成功率，从而提升客户满意度和品牌忠诚度。

支撑这些创新应用场景的，是一系列坚实可靠的人工智能基础技术。这包括灵活高效的智能代理技术、安全稳定的数据服务以及精细准确的模型服务，它们共同致力于保障企业级应用的安全、可靠和高质量运行，确保智能产品生命周期的每一个环节都充满智慧。

实践经验：把握人工智能机遇的关键要素

在过去十余年深耕人工智能解决方案的实践中，PTC与众多中国和国际客户及合作伙伴紧密协作，积累了宝贵的经验，深刻理解了哪些方法行之有效，哪些则需要避免。特别是面对生成式人工智能这一全新领域，我们总结出了一些尤为重要的宝贵经验，希望能为正在探索人工智能之路的企业提供借鉴：

先行深化数字化转型，奠定坚实基础： 人工智能的强大，离不开肥沃的数据土壤。一个坚实的产品数据基础，就像是人工智能腾飞的发射台。如果企业当前的数据依然分散在各个“信息孤岛”，或是缺乏统一的结构化管理，那么当务之急是着手整合现有系统，建立严格的数据治理规范，并将需求、物料清单（BOM）等关键信息进行有效关联。只有打下坚实的基础，人工智能才能提供准确、可靠、有价值的洞察，真正赋能业务决策。
从小处着手，谨慎评估风险，再逐步扩展： 面对任何新技术，稳扎稳打总是上策。建议企业可以从一些风险较低、且能迅速带来积极效果的试点应用场景开始。例如，可以先尝试智能搜索功能，或者利用人工智能进行单个需求文档的审查。在初期阶段，务必确保“人在回路中”，即人工智能的决策和行动需要人工的监督和确认，以有效控制潜在风险。随着企业对人工智能信任度的建立和价值的逐步体现，再逐步将应用范围扩展到更高影响力、更高自动化程度的场景。
培养“人工智能优先”的思维模式，促进人机协作： 技术本身固然重要，但仅凭技术并不能完全驱动企业的变革。真正的转型需要自上而下的思维转变。企业应该积极赋能团队，提升员工的人工智能素养，让他们理解人工智能、会使用人工智能。同时，建立健全的治理框架，确保人工智能的负责任使用，并倡导一种积极拥抱人机协作的企业文化。当人类的智慧与人工智能的力量有机结合时，其产生的协同效应将远超简单的叠加，成为推动企业持续创新和发展的强大倍增器。

在把握生成式人工智能带来的巨大机遇之际，选择一个值得信赖的战略合作伙伴显得尤为重要。凭借其前瞻性的“智能产品生命周期”战略、涵盖产品全生命周期的丰富软件产品组合，以及超过十年的AI技术应用实践经验，PTC已成为业内可靠的伙伴，能够帮助您的组织将创新的想法转化为切实的业务成果。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-data-power-manu-20-efficiency-leap.html