从故障诊断到供应链优化 AI卓越中心推动我国制造业转型 | 联合早报

当机械出现故障时，即使是经验丰富的工程师也往往需要花大量时间做出诊断。然而，生成式人工智能（GenAI）却能快速将错误信息与上百页操作手册进行比对，并提出详细的解决方案。在某些情况下，甚至比拥有两年到三年经验的初级工程师更有效率。这只是人工智能在制造业中的运用场景之一。

由贸工部和新加坡科技研究局（A*STAR）共同组建的制造业人工智能卓越中心（AIMfg）星期五（9月27日）正式开幕。副总理兼贸工部长颜金勇在主持启动仪式时表示，设立这一中心是为了加速人工智能在制造业的应用，提升行业效率并创造新的发展机遇。

颜金勇：制造业人工智能卓越中心汇聚三方力量

颜金勇强调，制造业占我国国内生产总值的五分之一，同时提供了约八分之一的就业岗位。然而，制造业的人工智能转型却最为困难。

人工智能卓越中心将为制造业公司提供共享的人工智能解决方案，如预测性维护等应用。这类技术能够节约维护成本，同时延长机器寿命。同时，生成式人工智能在产品设计方面也具潜力，能够缩短设计周期并提高市场响应能力。

颜金勇说：“中心的成立是为了汇聚研究机构、产业和政府部门三方力量，共同开发人工智能解决方案，帮助新加坡制造业应对挑战，把握机遇。”

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人工智能赋能制造业完整产业链运用

制造业人工智能卓越中心主任王溦博士表示，中心计划针对制造业的15个运用场景提出人工智能解决方案，涵盖供应链、采购、生产、维护等环节。以炼油行业为例，传统的生产优化通常依赖于工程师手动调整设备参数，费时费力。现在，生成式人工智能技术能够通过实时数据分析，优化生产过程，提升效率，显著降低人工干预的需求。

在食品与配送领域，生成式人工智能的运用同样广泛。例如，客户无需提交任何表格，通过人工智能客服的实时对话，即可处理复杂的请求，还能自动调度配送，从而提高服务效率。

可口可乐是参与计划的企业之一。可口可乐新加坡工厂经理阿塔维亚（Gerardo Artavia）表示，可口可乐正通过人工智能技术，提升供应链管理效率。他说：“传统情况下，为了防止在需求波动大的市场出现缺货，公司往往需要保持高库存，这不仅增加了仓储成本，还可能导致产品过期浪费。如今，借助人工智能模型的精确预测能力，公司可实现更高效的库存管理，降低整体运营成本。”

我国计划通过人工智能技术提升制造业的附加值，力争在2030年之前实现50%的增长。颜金勇表示，目前已有13家公司加入中心。他呼吁更多制造业企业参与其中，推动制造业的人工智能转型，实现新加坡制造业2030愿景。