“AI+Các phương pháp sản xuất của người dân ở Thượng Hải: Làm thế nào các công ty sản xuất thông minh công nghiệp có thể đặt trí thông minh công nghiệp tại nơi sản xuất?

Tín hiệu chính sách: AI đang chuyển từ các dự án chứng minh sang khả năng sản xuất hệ thống

Ủy ban Kinh tế và Thông tin Thành phố Shanghai (SECI) đã ban hành các biện pháp trong tháng 7 năm 2026 để đẩy mạnh “AI+ sản xuất một cách rõ ràng, tập trung vào các mô hình công nghiệp, trí thông minh công nghiệp, AI, phần mềm công nghiệp và Internet công nghiệp.

Điều này có nghĩa là dự án sản xuất AI không thể chỉ nhắm vào “một người phụ tá có thể đặt câu hỏi và trả lời.

• Nghiên cứu và phát triển liên kết: kiến thức được thu hồi, các công cụ thiết kế, tài liệu và kiểm tra quy định
• chuỗi sản xuất: hỗ trợ xuất, phân tích quá trình, chẩn đoán và dự đoán chất lượng bất thường
• Dây xích trang bị: kiểm tra thông minh, nhận diện lỗi, bảo trì dự đoán, hợp tác với bảng làm việc
• Dây chuyền kinh doanh: phân tích hàng, cảnh báo hàng tồn kho, sự hợp tác cung ứng và dự báo kinh doanh

Không phải từ khả năng của người mẫu, từ cổ chai sản xuất.

Giá trị cao của các khu sản xuất thường được giấu trong các chu kỳ sản xuất, lãi suất tốt, thời gian xuống, hàng hóa, tiêu thụ năng lượng và kinh nghiệm sử dụng thủ công. Enterprise nên xác định những cổ chai ảnh hưởng đến kết quả kinh doanh của họ, và sau đó đánh giá liệu AI có thể cải thiện cổ chai này bằng cách xác định, dự đoán, dự đoán, lấy, tạo ra hoặc tổ chức công việc của họ.

Những kịch bản thích hợp cho các phi công đầu tiên thường có bốn điều kiện: tần số hoạt động cao, có sẵn dữ liệu lịch sử, các quy tắc phán đoán bằng tay có thể được mô tả và kết quả được định lượng. Đối với những cảnh mà dữ liệu khan hiếm, nguy cơ mắc nợ hoặc quá trình vẫn còn bị ảnh hưởng thường xuyên, các khóa học điều chỉnh lại kỹ thuật số hoặc các mô hình đưa ra quyết định bổ sung.

• Thay đổi từ ngữ “Xây dựng trí thông minh công nghiệp thành một chỉ thị hoạt động rõ ràng
• Ghi lại các đường cơ sở hiện tại, chẳng hạn như thời gian dừng trung bình trang, số lượng kiểm tra giờ và chu kỳ đóng bất thường
• Phân biệt kịch bản đề nghị, phê duyệt và tự giải thích
• Ưu tiên các điểm nhập trong vòng 90 ngày để hoàn tất việc thẩm tra vòng lặp khép kín

Cơ sở của trí thông minh công nghiệp là dữ liệu, kiến thức và kết nối công nghệ thông tin.

Thông tin thường được truyền đi giữa PLCs, SCADA, MES, ERPs, QMS,, hệ thống tài liệu và kinh nghiệm cá nhân.

Cơ sở kiến thức cần phải duy trì các phiên bản tài liệu, các đường sản xuất và các tình trạng chấp nhận, trong khi dữ liệu thời gian thực đưa vào các tài khoản, sự chậm trễ, các giá trị bị mất tích và bất thường.

• Sự hợp nhất của các mã khóa cho các thiết bị, vật liệu, bảng làm việc, quá trình và vấn đề chất lượng
• Thiết kế phương pháp truy cập khác nhau cho dữ liệu thời gian thực, dữ liệu kinh doanh và kiến thức tài liệu hướng dẫn
• Đang thừa kế quyền lực từ hệ thống gốc đến ứng dụng AI và tránh bước quá giới hạn
• Thiết lập máu dữ liệu, cập nhật thời gian và cơ chế phản hồi

Thiết kế trí thông minh như một cộng tác viên có kiểm soát, không phải tự động hóa hộp đen.

Những người thông minh có thể phân tích báo động, các giao thức tìm kiếm, tạo ra những lời khuyên về sự hủy bỏ hoặc tạo ra bảng điều khiển, nhưng khi nói đến việc sửa đổi các tham số quy trình, ngăn chặn các thiết bị, điều chỉnh các công cụ, điều chỉnh các kết quả xuất ra chất lượng, thì cần có cấp độ rõ ràng và các điểm xác nhận nhân tạo.

Đề nghị rằng khả năng được phân loại thành các bản yêu cầu đọc, hỗ trợ các khuyến cáo, kiểm soát thực hiện và mức độ cấm đoán cao nhất 4. Mỗi cuộc gọi công cụ được ghi lại bởi người khởi động, dữ liệu nhập, cơ sở, hành động, xác nhận bằng tay, và có thể đảo ngược lại với các tiến trình thủ công nghệ nếu thất bại xảy ra.

Phi công hợp tác của giá trị với vòng khép nhỏ, sao chép để dòng và thực vật

Phi công không nên là một biểu hiện chức năng, nhưng đúng hơn là một hợp lệ sử dụng các thay đổi thực sự, bảng làm việc thực sự và thực sự bất thường.

Khi một kịch bản đạt ngưỡng xác định trước, dữ liệu trầm tích được truy cập, sự cho phép, đánh giá, giám sát và phát hành mẫu được mở rộng ra cho các thiết bị bên cạnh, sản phẩm hoặc thực vật. Nền tảng nên được thực hiện sau khi mô hình sao chép được xác nhận, hơn là trước cảnh đầu tiên.

• Tuần 1- 2 cuộc phỏng vấn tại nơi, tiến hành quan sát và đo đạc cơ bản
• Tuần thứ 3-6: truy cập dữ liệu, phát triển nguyên mẫu và đánh giá ngoại tuyến
• Tuần 7-10: quy mô nhỏ trên mạng, cộng tác với con người và quan sát rủi ro
• Tuần 11-12: thương mại Breger, nhận và điều tra và tái tạo quyết định-Miveing

Chấp nhận và chấp nhận dự án dựa trên các hoạt động, công nghệ, an toàn và hoạt động cùng một lúc

Việc chấp nhận và chấp nhận dự án AI công nghiệp không thể giới hạn trong danh sách các trang và chức năng. phía hoạt động cần xác định xem những chỉ số đã được cải thiện, mặt kỹ thuật cần phải xác định hiệu suất, chất lượng giao diện, mặt an ninh cần phải xác định uy quyền, kiểm tra và cơ chế khẩn cấp, và mặt hoạt động cần phải xác định những người chịu trách nhiệm cho kiến thức cập nhật, mô hình và câu hỏi.

Đối với thực hiện bên ngoài hoặc dự án hợp tác với FBI, kịch bản, từ điển dữ liệu, tập tin giao diện, bộ sưu tập đánh giá giao diện, báo cáo kiểm tra, ma trận cạnh tranh, triển khai sách hướng dẫn, theo dõi các quy tắc, huấn luyện vật liệu và danh sách lặp nên được cung cấp để tránh thất bại hệ thống để duy trì chúng.