报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 报告指出生成式AI（GenAI）是制造业的变革力量，能从产品设计到交付全流程进行革新，但企业常陷入“试点炼狱”，难以实现全组织推广 报告提供实用框架，助企业突破试点障碍，实现GenAI在制造运营中的全面应用，还从多方面阐述GenAI潜力及实施策略与挑战 [5][8][9] 根据相关目录分别进行总结 引言 制造业正处类似谷歌出现时的转折点，虽许多试点项目有前景，但全组织推广困难 本指南基于实际成功案例，助企业突破试点障碍，释放GenAI变革力量 [5] 生成式AI如何革新制造业 过去十年制造业挑战不断，部分企业靠敏捷和拥抱变革取得成功 如今GenAI成为行业变革者，可简化任务、提供实时洞察和优化运营 自ChatGPT发布后，GenAI发展为多模态技术，能创造新事物 但许多公司陷入“试点炼狱”，本白皮书旨在助企业突破障碍，实现全组织变革 [8][9][10] 生成式AI为何是制造业的“谷歌时刻” 谷歌曾改变信息搜索方式，重塑各行业思维和决策模式 如今GenAI在制造业处于类似时刻，能从产品设计到交付全面变革 宝马和三星等公司已利用GenAI取得成果，但要充分发挥其作用，需制定计划、融入运营并全组织推广 [14][15] 如何让组织做好采用生成式AI的准备 组织采用GenAI的准备情况取决于业务价值潜力和实施可行性两方面评估 业务价值潜力需确定不同用例对组织的价值，优先考虑与关键业务目标相符的用例 实施可行性要考虑基础设施和数据准备、模型可复用性、环境稳定性、监管合规性、输出一致性、质量和安全、采用便捷性和战略契合度等因素 [19][20][21] 从潜力到绩效：GenAI实施手册 从孤立实验到全组织推广GenAI需清晰路线图 可从“低垂果实”入手，即高可行性、能快速实现的小胜利，建立对技术的信任 关键实施计划包括先取得容易的胜利，展示技术价值并获得利益相关者信任；再进行变革性改变，分阶段处理复杂流程；还可改进周边流程，如人力资源或合同管理，实现成本节约和效率提升 [24][25][27] 生成式AI在制造业的前景 产品设计与开发 GenAI可加速产品设计和开发流程，减少上市时间，增强创造力和效率 它在研究和洞察阶段将数据转化为可操作知识，加速研究并释放团队创新时间；在构思和蓝图阶段加速概念开发；在迭代设计阶段优化设计，缩短周期；在原型测试阶段创建沉浸式原型，促进利益相关者决策 [32][34][35] 核心生产 核心生产系统是制造运营的核心，GenAI与制造执行系统（MES）智能集成可提升车间生产力超20% GenAI解决方案可重新定义技术支持和运营挑战应对方式，通过视觉指导、配置控制、主动警报等功能形成集成生态系统，提高生产力、减少错误和确保资源有效利用 高度监管行业实施GenAI需考虑特殊要求，确保合规和数据安全 [46][47][48] 质量控制 传统质量控制依赖人工检查，效率低且易出错 GenAI与机器学习驱动的机器视觉集成可实现实时自动化检查，扩大检查范围、降低成本和提高缺陷检测率 GenAI还能促进精密制造，实现高精度检查、预测分析和协作洞察 [52][55][56] 供应链优化 供应链复杂，常存在效率低下问题 GenAI与传统AI技术结合可解决物流、仓储和运输中的问题，优化路由、提供市场指标、改善交付时间、优化库存管理和减少浪费 [58][59][60] 销售和营销 传统营销面临消费者行为复杂、数据过载和个性化需求等挑战 GenAI可自动化创意流程、实现数据驱动决策和提供超个性化体验，包括客户数据管理、增强营销活动、流程自动化和机会识别等功能，提高参与度、投资回报率和客户忠诚度 [61][62] 现场服务运营 现场服务运营存在调度延迟、交接繁琐等问题 GenAI可通过创建自助手册、提供客户体验界面、加速数据捕获和提供实时培训等方式，提高服务效率、准确性和客户满意度，将现场服务转变为更主动、以客户为中心的职能 [64][65][67] 可扩展AI之路：克服挑战 实施GenAI需克服成本管理、迭代部署和主动风险管理等挑战 要提前确定成本驱动因素，平衡可扩展性和财务可持续性；采用迭代方法，从成功和挫折中学习；提前解决数据隐私、模型偏差和合规性问题，建立适应AI能力发展的治理框架 [71][73] 最终反思：推动变革的领导力 GenAI对制造业领导者是战略要务，CIO或CTO需发挥关键作用，将AI计划与业务目标对齐，促进跨职能协作并确保可衡量成果 有效实施GenAI可减少约20%的上市时间和5 - 10%的总体研发成本，企业应积极拥抱变革，塑造制造业未来 [75]