从第一条装配线到机器人革命，制造业不断努力寻找提高生产率并降低成本的新方法。装配线点燃了工业革命，机器人技术推动了我们进一步发展。在生成式人工智能的变革力量的推动下，新一波创新正在兴起。虽然供应链中断和人才缺口等挑战无疑 现“制造”成功影响了该行业，但它们也是增长和追求更好工具或技术的催化剂。生成式人工智能作为一种强大的工具出现，可以推动工业制造迈向前所未有的效率、弹性和机遇的未来。
制造业中的生成式人工智能用例
生成式人工智能在制造业的关键领域（如售后 whatswpp 号码数据 服务、运营、研究和产品开发等）提高生产力、质量并改善用户体验方面具有巨大潜力。
鉴于生成式人工智能在整个制造价值链中的广泛适用性，预计整个行业将受益于该技术的巨大影响。即使还处于早期阶段，生成式人工智能用例已开始展现出推动整个行业重大转型的潜力。
产品研发：生成式人工智能将使制造商能够快速迭代各种设计理念，选择最适合其需求的模型。研究人员可以使用生成式人工智能来增强市场报告、构思以 为了推动特定事业您甚至可以 及产品或解决方案的起草。它将用于生成基于提示的草稿和虚拟设计，使他们能够使用更多设计选项快速迭代。它还可以利用市场上的产品档案来生成新颖的设计或根据提示优化更改。
丰田研究所的研究人
员开发了一种流程，该流程使用现“制造”成功生成式人工智能对设计过程实施约束，从而产生具体的、创新的设计解决方案。
自动化客户服务互动：为了满足消费者的期望，制造商越来越多地转向生成式人工智能，以实现个性化的增值客户服务体验。它加快了常见互动（如产品故障排除、订购替换零件、安排服务、产品信息等）的解决时间。
Air AI 可以无缝模拟长达 10-40 分钟的全程客户 人工智能数据库 服务通话中的人类对话。凭借其无限的内存和跨 5,000 多个应用程序的自主多任务处理能力，它可与全年不辞辛劳工作的 100,000 名销售和客户服务代表相媲美。
采购决策：生成式人工智能为基准产品、质量和成本信息提供了独特的机会，并推动了降低总体采购成本的建议。采购职能可以从使用生成式人工智能中受益，从支出资本化到引导式购买/采购流程，从而使公司能够做出明智的决策现“制造”成功并实现高价值。
推出的一款生成式 AI 对话聊天机器人，它可以提供有关供应商和产品数据的宝贵见解，使其客户能够就产品采购和供应商识别做出明智的决策。
实施生成式人工智能之前的关键考虑事项
有效地参与生成式人工智能需要对该技术及其能力和局限性有基本的了解。
实施风险 实现成功采用的策略
孤立的数据存储和缺乏技术互操作性 确定正确的存储解决方案和技术基础设施，以设计现代数据架构.以治理机制构建强大数据基础。
缺乏对生成式人工智能的信任 在应用生成式人工智能之前，确保利用背景知识和领域专业知识。开展思想领导力会议和技术演示，帮助他们体验真正的价值
数据敏感性 制定生成式现“制造”成功人工智能的使用和道德政策
人才短缺或技能差距 为所有员工提供职业培训；这将帮助他们在工作中适当地使用生成式人工智能，同时培养他们的技能。
抵制并缺乏改变的准备 确保正确传达变更并协调多方（供应商、客户和员工）以实现成功合作
生成式人工智能的制造业未来
生成式人工智能在制造业前景光明。它在推动创新、提高运营效率、增强 B2B 参与度和优化制造业价值链的各个方面具有巨大潜力。凭借其多方面的能力，生成式人工智能可以帮助制造商在快速发展的市场中保持竞争力。随着对生成式人工智能的采用和理解不断增长，制造业领导者可以期待看到更多变革性应用和进步。
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