AIGC在制造业研发中的应用是什么？

发布时间：2025-04-23 17:29:39 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：3 次

AIGC（生成式人工智能）在制造业研发中的应用主要体现在以下几个方面：

1. 产品设计与开发

• 快速生成设计方案：AIGC可以基于文字描述快速生成多种产品设计方案，帮助设计师快速迭代和优化设计。例如，海尔上海家电研发中心引入AIGC技术，打造了“Co-designer”虚拟设计师助手，实现了从知识库整理到批量渲染的全流程自动化，设计效率提升了11.9%，相关业务操作周期缩短了30%。

• 虚拟仿真与验证：通过虚拟仿真技术，AIGC可以在虚拟环境中验证产品设计，减少物理原型的制作成本和时间。

2. 优化研发流程

• 数据分析与预测：AIGC能够分析大量的市场数据和消费者行为，为产品研发提供科学依据，加速产品迭代和创新。

• 智能辅助设计：AIGC可以辅助设计师进行创意设计，提高设计效率和品质。例如，美云智数的美擎CAPP平台实现了产品从设计到制造的无缝衔接，提升了工艺设计的效率。

3. 供应链优化

• 需求预测与库存管理：AIGC可以通过大数据分析预测市场需求，优化库存管理，降低库存成本。

• 物流优化：AIGC能够优化供应链中的物流配送过程，实现智能路径规划，提高物流效率。

4. 质量控制与检测

• 缺陷检测：AIGC可以通过分析生产过程中的数据，识别潜在的缺陷并提出改进措施，提高产品质量。

• 预测性维护：AIGC能够分析设备运行数据，预测潜在故障并提前进行维护，减少设备故障带来的损失。

5. 能源消耗优化

• 节能优化：AIGC可以分析生产过程中的能源使用数据，提出优化建议，降低能源消耗。

6. 人机协作

• 智能交互：AIGC可以增强人机协作的效率，使机器更好地理解人类需求，提供更精准的支持。

7. 培训与模拟

• 虚拟培训环境：AIGC可以创建逼真的虚拟培训环境，帮助员工更好地掌握操作技能，降低培训成本。

8. 数字化工厂建设

• 专属大模型与子系统集成：通过构建制造业领域的专属大模型，如创新奇智的AInno-15B，AIGC可以实现生产流程的自动化和智能化。此外，AIGC还可以与产品生命周期管理系统（PLM）、企业资源计划系统（ERP）等子系统集成，形成智能制造创新平台。

AIGC在制造业研发中的应用不仅提高了研发效率，还推动了制造业的数字化转型和智能化升级。