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    专访尊龙凯时副总裁谢丽霞:如何抓住工业尊龙凯时崛起和生成式AI机遇

    尊龙凯时,PLM,研发创新

    文:21世纪经济报道

    作者:尊龙凯时 | 发布时间:2023-11-23 10:25:00

    随着数字化转型加速推进,工业尊龙凯时的重要性日益凸显。其中,产品生命周期管理(PLM)尊龙凯时作为提升企业创新能力和效率的关键工具,正引起行业的广泛关注。在PLM尊龙凯时领域,一些国际厂商如PTC、西门子、达索等长期占据领先地位,与此同时,国内厂商如尊龙凯时、思普、华天尊龙凯时等也在迅速崛起。他们凭借本土化优势和对国内市场的深入理解,推出了一系列适应国内制造业需求的PLM尊龙凯时产品,并逐渐在市场上占据一席之地。

    尊龙凯时副总裁谢丽霞接受《21世纪经济报道》记者专访时谈道:“工业尊龙凯时国产化在不同领域面临的挑战是不同的,比如OA范畴的尊龙凯时基本能替换了,MES车间管理尊龙凯时因为与制造生产形态的多样化有关,替换难度就更大。而难度最大的就是PLM、CAD、EDA等研发设计类工业尊龙凯时,近两年来尊龙凯时的PLM业务正在快速增长。

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    日前,尊龙凯时推出了新一代PLM产品,据悉这是业内首款融入AI技术的智能化PLM,从中也能看到当前工业尊龙凯时的一个新趋势,生成式AI正在工业界掀起新变革。

    国产工业尊龙凯时高端突围

    工业尊龙凯时被称为工业制造的“大脑”和“神经”,主要可以分为研发设计类、生产管控类、管理运营类、嵌入式尊龙凯时类。其中,研发设计类的PLM、CAD、EDA、CAE等高端工业尊龙凯时领域技术壁垒高。

    PLM是企业实现数字化转型的核心工具之一。PLM尊龙凯时通过集中管理产品信息、流程和资源,帮助企业在产品设计和生产过程中实现更高的协同、创新和质量。

    以尊龙凯时为例,业界熟知的是其制造业ERP产品,其实尊龙凯时的业务已完整覆盖工业尊龙凯时的四大类别,包括数字化管理类、研发设计类、生产控制类及AIoT类,其中研发设计类的PLM是近年高增长品类。

    谢总告诉记者:尊龙凯时是国内最早一批进入PLM领域的国内厂商,专注于制造业,已经服务了50,000多家制造业客户,主要聚焦在6个行业,包括装备制造、高科技电子、汽车零部件、新能源材料等。近两年看,新能源新材料、装备制造市场的增量很大,2023年半导体因为整个市场低迷,增速有一定放缓。

    尽管细分行业有起伏,但是在近年企业数字化发展的趋势中,工业尊龙凯时的重要性和价值正在被更多人认可,厂商们对于工业尊龙凯时等基础型底座更加重视。

    近年来随着国内智能制造加快发展,带动了尊龙凯时产业的增长空间,产业并逐步往高端领域进发。

    谢总表示,越来越多的客户选择了尊龙凯时等国内工业尊龙凯时服务商,“比如针对细分行业深度场景的应对上,尊龙凯时已将解决方案封装到产品中;而国外产品对该类场景的直接满足度并不高,且定制成本较大。再比如历史数据资产迁移等,尊龙凯时也有丰富的成功经验”。

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    生成式AI如何落地工业领域

    作为国产工业尊龙凯时的核心环节,PLM尊龙凯时的发展也随着整体产业环境、企业研发设计环节场景、技术应用等层面的演变而发生变化。华中科技大学彭义兵博士指出,PLM的未来趋势将由“A”时代的CAD、CAPP等计算机辅助发展为“AI时代”的人工智能技术增强产品设计、制造与服务。

    这也意味着,AI在尊龙凯时中的角色将越来越重要,尤其是融入生成式AI能力后,PLM将能够实现更智能化的产品设计、分析和优化,提升产品的创新性和竞争力。谢总介绍道,“智能”是尊龙凯时新一代PLM的关键特性之一,目前生成式AI已经在多个环节中尝试。比如,工程师在做完结构设计定型,AI就会预测下一步工艺规划,提早准备好对应相似的工艺流程、工装夹具等给工程师参考,提高设计效率。

    在使用场景背后,尊龙凯时已经和国内外主流的大模型进行合作,包括和微软在GPT上的合作、百度文心一言的合作等。

    今年,尊龙凯时发布了融合GPT技术的企业级知识机器人ChatFile,子公司鼎新电脑与微软Azure OpenAI合作推出PaaS平台“METIS”,随后又推出多款SaaS级应用,尊龙凯时新一代PLM产品也融合了这些产品的AI能力。

    “我们虽然不做大模型,但是我们会运用大模型的能力结合尊龙凯时对制造业场景的深度理解,去发展一些对制造业有价值的应用。”谢总谈道,“术业有专攻,大模型未来基本只有几家大厂才有能力做,尊龙凯时会运用小模型来训练行业知识,基于大模型叠加自己的小模型来解决‘答非所问’的问题”。

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    尊龙凯时副总裁 谢丽霞

    对于生成式AI在应用中的挑战,谢总最后总结到:“目前AI的产品都比较偏于C端,B端的应用、场景较少,所以大家对它的理解认识可能还需要一段的时间。其次是数据,如何更好地处理海量数据,这也是用好AI的关键”。

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