Politika sinyali: AI, üretim sistemi kapasite kapasitesi için gösteri projelerinden hareket ediyor
Shanghai City Ekonomi ve Bilgi Teknolojisi Komisyonu (SECI) 2026 Temmuz'da "AI+ üretim"yi daha fazla teşvik etmek için önlemler yayınladı, endüstriyel sistemler, fiziksel AI, endüstriyel yazılım ve endüstriyel internet.
Bu, üretim firmasının AI projesinin yalnızca “bir soru ve cevap asistanının finansmanı” olarak hedef alınamaması anlamına gelir.
- Araştırma ve geliştirme bağlantıları: bilgi retrieval, tasarım yardımı, belge ve düzenleyici denetim
- Üretim zinciri: Emisyon desteği, süreç analizi, anormal tanı ve kalite tahmin
- Ekipman zinciri: akıllı denetim, hata tanımlama, tahmin edici bakım, iş tabloları ile sinerji
- İş zinciri: sipariş analizi, envanter uyarısı, tedarik zinciri sinerji ve iş tahminleri
Model kapasitesinden değil, üretim şişelerinden.
Üretim sitelerinin yüksek değeri genellikle teslimat döngüsünde gizlidir, iyi fiyatlar, downtime, envanter, enerji tüketimi ve manuel deneyim. Enterprises ilk iş sonuçlarını etkileyen şişeleri tanımlamalı ve sonra AI'nin bu şişeyi tespit ederek, tahmin ederek, yeniden beslenme, üretim veya organizasyonlayarak geliştirebileceği konusunda yargılanmalıdır.
İlk pilotlar için uygun senaryolar genellikle dört koşulu vardır: operasyonların yüksek frekansı, tarihsel verilerin kullanılabilirliği, tarif edilebilir ve sonuçları ölçebilecek manuel yargı kuralları. Verilerin yetersiz olduğu sahneler için, yüksek sorumluluk riski veya süreçler hala sık değişikliklerle ilgili, dijital remedik dersler veya tamamlayıcı karar verme modelleri kullanılmalıdır.
- “ endüstriyel zeka” kelimeleri açık bir operasyonel göstergeye değiştirin
- Mevcut tabanları, ortalama stoppage zamanı gibi, kütle kontrolü zamanı ve anormal kapalı döngü
- Önerilen, onaylanmış ve öz-basit senaryoları boşa harcamayın
- Giriş noktaları için 90 gün içinde kapalı döngü doğrulamasını tamamlamak için öncekilik
Endüstriyel zekanın temeli veri, bilgi ve IT/OT bağlantılarıdır.
Bilgi genellikle PLCs, SCADA, MES, ERPs, QMS, WMS, dokümantasyon sistemleri ve bireyler deneyimi olmadan, tek bir veri tabanları ve arayüzler olmadan, istihbarat sadece izolasyonda kalabilir.
Bilgi tabanı, belge versiyonlarını, uygulanabilir üretim hatları ve onay durumunu korumak için ihtiyaç duyar, gerçek zamanlı veriler zaman serisi, gecikme, eksik ve anormal değerler dikkate alır.
- Ekipman, malzeme, çalışma masası, süreç ve kalite sorunları için anahtar kodların harmoniizasyonu
- Gerçek zamanlı veriler, iş verileri ve belge bilgi kaynakları için farklı erişim yöntemleri tasarlayın
- Orijinal sistemden AI uygulamasına yetki vermek ve roller üstlenerek adım atmaktan kaçınmaktır.
- Veri kan hatları, güncelleme süreleri ve yanıt verme mekanizmaları
Kontrollü bir işbirlikçi olarak zekayı tasarlayın, siyah kutuyu otomatikleştirmeyin.
Akıllılar alarmları, arama protokollerini analiz edebilir, tasarruf önerileri üretebilir veya iş tabloları oluşturabilir, ancak işlem parametrelerini değiştirmek, ekipman durdurmak, deşarjları ayarlamak ve kaliteli sonuçları serbest bırakmak, açık izin puanları ve yapay onay noktaları için bir ihtiyaç vardır.
Kapasitenin yalnızca sorgulara göre sınıflandırılması, tavsiyelere destek verilmesi, kontrol edilen infaz ve yüksek riskli yasak seviyeleri dört olarak kaydedilmesi önerilir.Her araç çağrısı, kaynak, giriş, temel, eylem, sonuç ve manuel onay ile kaydedilir ve başarısızlık meydana gelirse manuel süreçlere ters dönebilir.
Pilot küçük kapalı döngülerle değerin geçerliliği, çizgiye kopyalayın ve bitkin
Pilot bir işlev gösterisi olmamalıdır, ancak gerçek değişimleri, gerçek iş tabloları ve gerçek anormallikleri kullanarak geçerli bir işlem olarak kabul edilmelidir.
Bir senaryo önceden tanımlanmış eşine ulaştığında, sedi veri erişimi, izin, değerlendirme, izleme ve salıverme şablonu, ürün veya bitkilere ek olarak uzatılmalıdır. Platformizasyon, ilk sahneden önce yerine çoğaltma modellerinin doğrulanması gerekir.
- Hafta 1-2: Tesis içi görüşmeler, süreç gözlemleri ve temel ölçümler
- Haftalar 3-6: veri erişimi, prototip gelişimi ve çevrimdışı değerlendirme
- Haftalar 7-10: küçük ölçekli online, insan sinerjikleri ve risk gözlemleri
- Haftalar 11-12: İş Breager, Reggle and Muayene ve Reprodüksiyon Kararı-Making
Proje kabulü ve kabul, aynı zamanda operasyonlar, teknoloji, güvenlik ve operasyonlara dayanmaktadır.
Endüstri AI projesinin kabul edilmesi ve kabul edilmesi, sayfa ve işlevlerin bir listesinin sınırlı olamaz. Operasyonel tarafı, göstergelerin geliştirilmiş olup olmadığını doğrulamalı, teknik taraf performans, istikrar ve arayüz kalitesini belirlemeli, güvenlik tarafının yetkiyi, denetim ve acil mekanizmaları tanımlaması ve operasyonel tarafını belirlemesi gerekir.
Dış olarak yürütülen veya FDE işbirliği projeleri, senaryolar, veri sözlüğü, arayüz dosyaları, değerlendirme koleksiyonları, test raporları, rekabet matrisleri, dağıtım kılavuzları, izleme kuralları, eğitim malzemeleri ve iteratif listeler de onları korumak için sistem başarısızlığından kaçınmak için teslim edilmelidir.
Shanghai AI+ üretim, proje girişleri için okumaktan elde edilen bulgulardan proje girişine kadar
Yöntemsel makaleler okuduktan sonra en büyük sorun, bir sonraki adıma çevrilmeyen ilkelerin kabul edilmesidir. Operasyonların başının 60-90 dakikalık bir mini iş mağazası organize etmesi, sadece bir gerçek süreci seçmek ve tam platformu tartışmak için acele etmemesi önerilir.
Adım 1: Mevcut bir statü ve örnek temelin oluşturulması
Mevcut görev, “Policy sinyali etrafında çıkarılan: AI, üretim sistemi kapasiteye yönelik proje gösteriminden hareket ediyor”, normal, olağandışı ve sınır iş dalgalanmalarına atıfta bulunmaktır. Önce iyi bir tasarruf oranı, gerçek işleme süresi, manuel temas, hata sonuçları ve mevcut araçlar.Eğer veriler yetersiz ise, iki haftaya kadar kayıt edilebilir, ancak örnek döngü ve iş dalgalanmalarına atıfta bulunulamaz.
2. Adım: İlk kapanışı ve tepkisini Claring the first partition and inaction
Bir zincirin koşmasına ve yeniden beslenmesine izin vermek için tasarlanmış ilk aşama, endüstriyel zeka, üretim ve FDE'nin aynı sürüme tam entegrasyonunu içermez.
Adım 3: Mühendislik kanıtlarına teknik sonuçlarla
AI projesi de değerlendirme, ipucu veya süreç yapılandırması, model ve bilgi kaynağı, manuel düzeltme kayıtları ve düşük güven, adım ve başarısızlık regresyon testleri için tek bir gösteriye güvenmiyor.
Adım 4: Aynı kalibrele denetim ve diskleme
Orijinal sürecin ayda 600 görevi işlediğini varsayarsak, görevin son derece karmaşıklığını ve sadece ölçüm yönteminin ortaya çıktığını ve herhangi bir müşteri sonucunu temsil etmediğini ifade eder; resmi göstergeler, kendi örneği temelinde 25'in ortalama azaltılması ile belirlenir.
- Operasyonel malzeme: akışkar, rol, örnek görev, mevcut sorunlar ve temel veri
- Teknik malzeme: sistem envanteri, arayüz, veri erişimi, dağıtım ortamı ve güvenlik gereksinimleri
- Proje materyali: ilk-fay kapsamı, dışlamalar, sorumluluk matrisi, kilometreler ve değişim mekanizmaları
- Yeniden algılama ve denetim materyali: test seti, uygulama kayıtları, eksiklikler listesi, gösterge sorguları ve handover belgeleri
Bu malzemeler hem operasyonel hem de teknik partiler tarafından birlikte tespit edildiğinde, makaledeki yöntem aslında projeye girilir. Anahtar veri, arayüz onayı veya sorumlu kişi yerinde değilse, mantıksal bir sonraki adım genellikle sınırlı bir teşhis veya PoC, iş süresini tamamlamak ve sabit fiyat tamamlamak için acil bir taahhütten daha.
Resmi referans
- Shanghai pazarının gelişimini “AI+ Manufacturing” olarak daha ileri götürmek için seçilmiş önlemlerShanghai City Ekonomik ve Bilgi Komisyonu 2026-07-17
- " Yapay zeka + üretime olan "Asfiyesi"nin uygulanması üzerine yorumEndüstri ve Bilgi Teknolojisi Bakanlığı, vs.
- 2026 "Data Elements x" yarışmasının temasına kılavuzUlusal Veri Ajansı 2026-04-27-27
Eylem projesi için Implement metodolojisi
- Doğrulanabilir üretim şişeleri ile ilgili olarak, modelleme fonksiyonlarından değil, modelleme işlevlerinden emin olmak için
- Bilgi, bilgi, IT/OT bağlantı ve erişim endüstriyel zeka için ortak bir denominatördür
- Kontrollü küçük halkalarla kontrol edin, sonra sedi şablonu daha fazla üretim hatlarına kopyalayın.
- Operasyonel, teknik, güvenlik ve operasyonel göstergeler ile ortak kabul ve kabul
Proje kararında ortak konuları uzlaştırmaya devam etmek
FDE outsourcing, ortak AI yazılım geliştirmesinden nasıl farklı?
FDE outsourcing, kullanıcıların, veriler, modeller ve mevcut sistemlerle uygulamanın ilerletilmesi gereken projeler için ayrıntılı olarak vurgulanmaktadır.The Normal AI development usually start with a net işlevsel gereklilik, focus on applications and arabirims. FDE is more appropriate for project that need to be defined, feed back or rolling across fields.
View full answerAI Outsourcing, alıntılar ve kabullerUygulamanın uygulanması ilk olarak PoC veya resmi sistemin doğrudan bir uygulanması olmalıdır mı?
Model efektleri, veri kalitesi veya sistem koşulları doğrulanmadı, sınırlı bir PoC'nin yapılması gerekir; aynı tür yetenek gerçek bir örnek üzerinde doğrulanırsa, aralık, arayüz ve kabul standartları istikrarlı ve doğrudan üretim sürecine entegre edilebilir. PoC düşük bir formal sistem değil, ancak aynı tür bir yetenek belirsizliği doğrulamaktadır.
View full answerİşletme AI Etkililiği, Güvenlik ve Sürekli OperasyonAI projesi kabul ve denetim göstergeleri geliştirmeli mi?
AI projesi sadece “iyi görünüyor” kabul edip kabul edemez veya verilerin% 100 doğrulukuna taahhüt edebilir. göstergelerin hem iş sonuçlarını, model etkilerini, sistem performansını, güvenlik ayrıcalıklarını ve manuel alt-upları kapsaması gerekir. Test koleksiyonu gerçek işlemlerden elde edilmelidir ve zorluk ve risklere göre yapılandırılmalıdır.
View full answerEnterprise AI Transport Organization and Implementationİş veya IT departmanı, işletme AI transferinden sorumlu olmalıdır?
Çevre AI Transport operasyonel ve BT tutarlılığı gerektirir, ancak farklı sorumluluklar ile iş dünyası tanımı sorunları, bilgi kalibre, gerçek örnekler ve son sonuçlar ve IT veya teknik takımlar veri arayüzleri, kimlik ayrıcalıkları, mimarlık, güvenlik, dağıtım ve taşıma sorumludur.
View full answerMevcut işletmenin durumu bağlamında daha fazla analize ihtiyaç var mı?
IT teknik tavsiye, işletme bilgi inşaatı, Yazılım Projesi Outlook, ürün tasarımı, R & D teslimat ve sistem teslimat hizmetleri sunuyoruz.