ChatGPT引發(fā)的新一輪AI熱潮席卷各大行業(yè)。如何借用AI解決自己所在領(lǐng)域的問題，對(duì)已有技術(shù)、產(chǎn)品進(jìn)行升級(jí)、改造，成為了眾多企業(yè)家積極探討的熱門話題。

華磊迅拓創(chuàng)始人、總經(jīng)理、產(chǎn)品總架構(gòu)師黃睿也在密切關(guān)注ChatGPT、文心一言等相關(guān)進(jìn)展。入行20多年，黃睿一直對(duì)新興技術(shù)保持著高度的敏感度和開放性。正因如此，華磊迅拓持續(xù)獲得新鮮“血液”，完成一次又一次蝶變。其主打產(chǎn)品OrBit-X推陳出新，以給用戶更快、更敏捷、更穩(wěn)定、更多的功能和擴(kuò)展能力為目標(biāo)，三年一個(gè)大版本，一年一個(gè)中版本，一直升級(jí)到R16版本。華磊迅拓在此過程中成長為中國領(lǐng)先的MES軟件廠商之一。

黃睿向大東時(shí)代智庫（TD）表示：“無論是ChatGPT還是文心一言，華磊迅拓都抱著十足的期待，希望通過與相關(guān)方合作，探索出更多能真正解決客戶痛點(diǎn)的應(yīng)用場景，進(jìn)一步升級(jí)華磊產(chǎn)品?！?/span>

AI將如何改變MES？

黃睿認(rèn)為，AI對(duì)于MES行業(yè)的影響會(huì)是遞進(jìn)式的，也將是巨大的。生成式AI除了能提高M(jìn)ES廠商的方案撰寫、PPT制作、MES、MOM系統(tǒng)大綱撰寫等日常辦公效率，還將提高軟件開發(fā)的效率。一方面，AI可替代人工，完成部分代碼的自動(dòng)生成。另一方面，AI大模型將可能改善MES軟件因本身的邏輯及功能復(fù)雜性、定制化程度較高等特點(diǎn)導(dǎo)致的開發(fā)效率較低的問題。

更重要的是，大模型將讓MES行業(yè)釋放出更大的產(chǎn)業(yè)價(jià)值。在這個(gè)層面，主要有兩個(gè)方向，一是ChatGPT可以成為工業(yè)領(lǐng)域的智能助手，以對(duì)話、語音重塑MES的交互形式，給用戶體驗(yàn)帶來顛覆式的提升。

二是，隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用走向深入，目前很多企業(yè)已經(jīng)完成MES系統(tǒng)的上線，并收集、存儲(chǔ)大量的數(shù)據(jù)，希望通過挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)優(yōu)化創(chuàng)新，但對(duì)如何用好這些數(shù)據(jù)并無明確思路。AI或具備解決該問題的能力。AI可以對(duì)MES收集上來的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，沉淀工業(yè)知識(shí)，提供優(yōu)化方案，幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)優(yōu)化和創(chuàng)新，促進(jìn)工業(yè)制造高質(zhì)量發(fā)展。

比如，在質(zhì)量控制與檢測方面，系統(tǒng)將能夠自動(dòng)識(shí)別可能存在的缺陷，并在制造過程中及時(shí)掌握生產(chǎn)情況，進(jìn)行及時(shí)糾正。在自動(dòng)化工藝控制與優(yōu)化方面，系統(tǒng)將可通過對(duì)大量數(shù)據(jù)的分析和學(xué)習(xí)，提供工藝優(yōu)化方案，幫助企業(yè)提高量產(chǎn)率及生產(chǎn)效率。在生產(chǎn)過程監(jiān)測與預(yù)測方面，系統(tǒng)可通過實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測生產(chǎn)過程中可能出現(xiàn)的異常，并及時(shí)調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃以避免損失。

AI將成為MES行業(yè)新的生產(chǎn)力，MES將開啟數(shù)據(jù)智能時(shí)代。隨著MES的用戶體驗(yàn)、開發(fā)效率的提升、數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘，MES行業(yè)的商業(yè)價(jià)值將得到大大提升，也會(huì)衍生出更多的商業(yè)模式，獲得更高的溢價(jià)。

比如，被AI“改造”后的MES，給用戶的體驗(yàn)可以是：用戶用語音問MES，今天兩點(diǎn)到三點(diǎn)運(yùn)行的生產(chǎn)設(shè)備的情況會(huì)是什么樣的。AI能夠穿透到數(shù)據(jù)里面去進(jìn)行分析，生成分析數(shù)據(jù)報(bào)告，語音播報(bào)給用戶，并根據(jù)分析報(bào)告對(duì)設(shè)備情況進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。

不只是MES，被AI賦能的其他軟件同樣能產(chǎn)生極致的用戶體驗(yàn)。比如，未來被AI賦能的APS，可以做到對(duì)同時(shí)輸入的大量訂單進(jìn)行自動(dòng)的最優(yōu)化排產(chǎn)。這將是顛覆性的進(jìn)步。

黃睿表示，AI技術(shù)的不斷發(fā)展，對(duì)工業(yè)軟件的開發(fā)和應(yīng)用帶來了許多機(jī)遇，將不斷促進(jìn)工業(yè)化的進(jìn)步和創(chuàng)新，為提高生產(chǎn)效率、降低成本和優(yōu)化管理提供更多的可能。

讓數(shù)據(jù)服務(wù)于管理

算力、算法、數(shù)據(jù)是AI的三大核心要素。2025年，中國將超過美國，成為世界上最大的數(shù)據(jù)之國。中國數(shù)據(jù)優(yōu)勢明顯，尤其是在制造業(yè)方面。運(yùn)用好這些數(shù)據(jù)，可能為國產(chǎn)MES在“GPT時(shí)代”實(shí)現(xiàn)彎道超車創(chuàng)造可能性。不過，黃睿認(rèn)為，在此之前，MES行業(yè)還需要解決數(shù)據(jù)來源的問題。

想要讓AI具備精準(zhǔn)回答生產(chǎn)相關(guān)問題的能力，或者有較好的數(shù)據(jù)挖掘能力，首先要投喂AI一定數(shù)量的數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行足夠的訓(xùn)練。不同于GPT面對(duì)C端用戶時(shí)，依托于公開互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的通用的訓(xùn)練大模型，GPT被運(yùn)用到B端時(shí)，訓(xùn)練大模型是基于企業(yè)或行業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)知識(shí)打造的。

以ChatGPT為例，雖然ChatGPT采用GAN之后，讓此前深度學(xué)習(xí)需要海量數(shù)據(jù)的問題得到很大程度的解決，但在工業(yè)領(lǐng)域，AI 訓(xùn)練所需要的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，很有可能還是會(huì)大量涉及私有化數(shù)據(jù)，必然牽涉到數(shù)據(jù)所有企業(yè)是否愿意開放數(shù)據(jù)的問題。企業(yè)最核心的競爭力，很可能就藏在這些私有化數(shù)據(jù)里面。

即使企業(yè)愿意開放數(shù)據(jù)，企業(yè)一般都不太愿意把數(shù)據(jù)全部放在云端，那么就必須考慮如何實(shí)現(xiàn)本地?cái)?shù)據(jù)和云端數(shù)據(jù)之間的快速訪問。AI既要訪問自身數(shù)據(jù)庫，同時(shí)還要訪問MES廠家數(shù)據(jù)庫。MES廠家把答案通過API拋給AI的方式并非最佳解。黃睿認(rèn)為，MES廠家數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)龐雜，如何更好地與AI結(jié)合，是特別有挑戰(zhàn)的事情。

黃睿認(rèn)為，未來微軟、百度等AI大廠是否應(yīng)該考慮開發(fā)針對(duì)MES廠家內(nèi)部的訓(xùn)練模型，讓MES廠家先在本地用數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，然后把它沉淀到本地的數(shù)據(jù)庫里面，本地的數(shù)據(jù)庫再跟API對(duì)接，實(shí)現(xiàn)雙向聯(lián)動(dòng)。比如，通過AI回答當(dāng)下工廠的質(zhì)量、生產(chǎn)、成本、交期、設(shè)備等方面的情況。這樣才能夠真正實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)服務(wù)于管理”。

他表示，非常期待與更多合作伙伴、企業(yè)客戶一起，共同探索以生成式 AI 重構(gòu)MES的機(jī)會(huì)，共同提升MES的易用性和生產(chǎn)力。關(guān)于具體的合作開發(fā)的方式，初期的方式可能偏向于華磊迅拓提出問題和需求，微軟、百度等AI大廠去做一個(gè)定向性的解決方案等。

【華磊迅拓簡介】