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2025-01-14 120 TMT行业报告
美国工业互联网领域明星创业公司 Uptake,将 AI 能力引入设备预测性维护,并取得良好 运营效果。Uptake 在获取客户订单后会首先同客户探讨明确其痛点,并接入和收集相应设 备数据,通过设备故障诊断数据建立故障模型,利用故障模型分析实际问题,并让技工判断 模型分析结果是否正确,对模型调优。最后根据采集的大量设备运转数据,结合 AI 算法等 进行拟合建模,得出故障预测模型,将该模型应用在实际问题分析上,结合技工反馈,持续 优化迭代。AI 能力的引入,大幅提升了设备预测性维护的准确率和运维效率。 与此同时,国内工业互联网厂商亦在进行 AI 同工业设备状态监测与故障诊断的结合研究。 根据容知日新 2022 年半年报披露信息,其在研项目中即包括工业 AI 项目,工业 AI 项目 (PHM 引擎)在功能建设目标上是为帮助企业实现设备预测性健康管理方向上的数字化洞 见能力;在业务定位上主要作为数据深度加工的工具,致力于提供 PHM 方法论的最佳工程 实践;在架构上兼容各类工业数据的应用场景,未来可覆盖到工艺优化等生产环节场景。整 个引擎主要由数据管理、算法管理(含算力)2 个部分组成。
我们认为,AI 同工业企业生产 制造和运维服务环节的融合将是大势所趋,国内外企业已陆续在该领域投入相关研究或已 有成熟解决方案落地。ChatGPT 的诞生让人们看到了 AI 大模型的跨越性突破,伴随 AI 大 模型进一步成熟,工业生产制造及运维环节的 AI 技术融入亦有望得到快速发展。相较于研发设计、生产制造及运维服务环节具有专业性较强的特点,经营管理环节更具通用 性,也是以 GPT 为代表的通用大模型更易落地实现的应用场景入口。2023 年 3 月,微软 陆续推出全面引入 GPT 互动式 AI 能力的商业应用产品 Dynamics 365 Copilot 及 Microsoft 365 Copilot,AI 能力的引入带来上述经营管理类软件用户体验及工作效率的跨越式升级, 并有望带来经营管理软件价值量的同步提升。后文将主要参考微软 Dynamics 365 Copilot、 及部分国内管理软件厂商 AI 应用产品,探索 AI 在 CRM、SCM、ERP 等领域可能的融合应 用场景。AI 能帮忙编写给客户的电子邮件回复,赋能销售人员随时快速响应。在 Dynamics 365 Sales 和 Viva Sales 中,AI 能帮忙编写给客户的电子邮件回复,也能在 Outlook 中自动生成一个 Teams 会议的总结邮件,并从 CRM 系统中自动提取产品、报价等细节,以及由 Teams 通 话中总结出核心要点一并汇总到邮件里,大幅提升销售人员响应速度。
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