AI实践：将经验从20家门店扩展至600家

在深入探索AI在制造业应用的过程中，Frank介绍到，我们聚焦于算法结构、数据建模及实际应用等多个层面。在算法方面，我们研究了包括遗传算法、基因算法在内的多种先进算法，并将其应用于动态优先级设定、预留模型构建等实际场景中。在数据建模领域，我们引进了高级人才全面负责数据准备、模型训练及上线等关键环节。而在实际应用层面，我们积极探索了AI在生产线自动化、数据采集、智能故障排查等多个领域的广泛应用。

“相较于传统数据功能需要1-2年的漫长实现周期，我们采用的深度学习方案如RPA和GPT能够在短短1-3个月内快速实现沉淀。更为惊艳的是，引入AI后，我们甚至能在30分钟内开始现场使用，充分展现了AI在快速启动、低成本、高效率及自我迭代方面的显著优势。”

以我们在华东昆山的实践为例，通过AI算法训练，我们成功将经验从20家门店扩展至600家，并实现了数据模型算法的快速调整，赢得了运营中心的高度认可。在另一案例中，AI数据分析帮助我们及时发现了某生产设备在周二异常高的故障率，经深入调查后，我们迅速制定了有效解决方案，显著降低了故障率。

同时，我们还携手百度等合作伙伴，共同探索了AI在监控领域的创新应用。通过实时监控生产线员工的操作行为，我们能够及时发现并预警疲劳、不合规或违法操作，确保生产安全。此外，我们还利用AI大模型对订单进行智能排查，实现了人机料法环的产能平衡及跨地区工厂的协同作业。

AIGC探索：始终坚持从实际出发

“尽管过去一年里AIGC受到了广泛关注，但不少企业在急于求成的过程中忽视了这一点，过分夸大了其能力。因此，我们始终坚持从实际出发，寻找最适合的AIGC应用路径。”

通过在设计源头引入AIGC技术，我们成功推动了深度业务场景的变革。例如在设计环节运用AIGC技术创建虚拟代言人、降低品牌宣传成本等创新举措，我们已经充分验证了AIGC在提升工作效率、降低成本以及推动业务模式创新方面的显著潜力。

尽管AIGC在国内的兴起只是近一年的事情，但我们在实际应用中已经深刻感受到了其在品牌设计、IP代言以及更多潜在业务领域的巨大发展潜力。Frank表示，“展望未来，我们期待AIGC能在财务、人力资源等更多领域实现广泛应用并为企业带来持续的价值提升。”