9月25日，2024百度云智大会在北京中关村国际创新中心盛大召开。由中国电动汽车百人会与百度智能云联合主办的“2024云智大会智能汽车分论坛”，联友科技总经理助理唐有智发表《AI赋能汽车智造实践与展望》主题演讲，分享AI大模型赋能汽车智能制造创新实践。
AI赋能千行百业，场景落地是王道
智能制造是制造业转型升级的重要方向，AI技术则是推动变革的关键力量。唐有智表示，随着科技的进步和全球竞争的加剧，制造业需要不断提高生产效率，降低成本，提升产品质量和创新能力。联友科技拥有在汽车行业沉淀20余年的技术优势和项目落地经验，通过AI大模型赋能企业智能制造升级，不仅提高生产流程的智能化水平，还为企业带来显著的经济效益。
生成式AI时代，机器不仅能精确预测，还能生成创意内容并提供个性化建议，AI在汽车制造业可广泛应用于多个业务场景，涵盖智能生产、智能物流、设备维护、预测性维护、质量控制和缺陷检测、智慧能源管理、数据分析和决策支持等。
友案例：AI大模型赋能智能制造提质增效
ü 案例一：某零部件企业模具温度智能管理调节
传统的模具温度管理模式费时费力，检测内容不全面。联友铸造模具温度智能管理调节模型，结合图像算法、自动化、化工原理等，通过模温图像多数据异常识别、模具图像多目标追踪、冷却液流量控制、冷却区域监控和模温预警等，打造全流程系统预警，实现全区域模温-流量联动控制检测，降低人力，保证生产无异常。目前该解决方案应用于多家车企，单产线收益合计约千万元/年。ü 案例二：知识图谱赋能质量归因分析
随着新能源汽车发展，汽车电子化占比越来越高，产线维修技师知识储备不足，无法应对电检疑难杂症。联友科技自研 AI +知识图谱平台，将生产数据和专家经验文档等异构数据，通过大模型转换为知识图谱，实现生产阶段质量提升，降本增效。该平台应用场景广泛，包括质量归因分析、智能电检、生产设备故障分析等，提高了电检车辆的合格率和车间技师电检故障维修效率，降低人力成本。
ü 案例三：排产求解器助力某车企产销协同一体化
在多变的市场环境中，灵活的排产策略是企业适应市场变化的关键。联友科技自研的排产求解器，能够在130+约束条件、4个工厂、30万+计算参数的复杂情况下，迅速找到最优解，将原本需要6小时的排产时间缩短至20分钟，助力车企在面临极其复杂的排产挑战时，展现出卓越能力。
ü 案例四：循环容器管理助力某知名跨国集团
面对超 17 家整车制造厂、2000 余家供应商和 400 万个器具等管理难题，联友科技通过供应链高效协同和 AI 算法求解器进行路线优化，助力该集团实现全国运输网络成本不断优化。将器具当作零件管理，实现供应商、主机厂异地还箱、提升包装标准化。供应商、主机厂零件包装成本整体降低 22%，实现器具的全国循环使用，为绿色包装、循环包装贡献数智力量。
ü 案例五：知识图谱智能引擎赋能某车企研产供销服
联友科技基于大模型构建汽车行业知识图谱，涵盖营销、制造、金融、售后、供应链等汽车全价值链领域。通过知识图谱智能引擎，如图谱引擎、知识治理、智能搜索引擎与智能问答引擎等，为汽车行业提供全方位的知识支持。知识图谱应用场景丰富，包括售后维修知识图谱、质量知识图谱、VOC客服知识图谱等，极大提升汽车行业的服务质量和运营效率。
联友科技将不断赋能AI技术与智能制造应用场景深度融合，为汽车智造提质增效注入新动力！
*相关数据为测算估值
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