改變製造業營運的未來
利用工業資料加速創新
主要工業生成式 AI 使用案例
客戶資料
I T 資料
更快地開發全新和改進的設計
使用合成資料執行模擬、發掘創新設計，並更
快速地設計和改進產品
將停機時間縮至最短並優化
生產過程
為員工提供機構知識和可靠的建議，以進行輸
入調整、必要的維護等
提高供應鏈可見度並將風險
降至最低
獲得替代供應商、產生資源分配建議，並即時回答
供應鏈查詢
利用生成式 AI
讓工業資料
發揮作用
結合端對端資料策略，生成式 AI 可加速創新，並為製造商創造重大的商業價值。
透過使用資料來訓練 FM 或使用具有內建生成式 AI 功能的服務，製造商可以讓
資料發揮作用，以改善產品工程、生產和供應鏈可見性。
為了保持競爭力，當今的製造商需要加快腳步，快速將資料轉譯成可付諸行動的洞察，
並迎接創新，讓他們始終保持領先。
但他們還需要精確行動，更快地開發更新更優質的設計，優化生產過程，將停機時間縮至最短，
降低風險並提高供應鏈可見性。
生成式人工智慧 (AI) 提供了徹底改造製造業未來的速度和情報。使用生成式 AI，製造商可以
提高需求預測準確度，減少材料浪費，並突破可能的界限。
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準備好開始您的生成式 AI 之旅了嗎？ 以下步驟可以幫助您從適當的策略開始著手：
利用生成式 AI 實現
製造現代化
基礎模型 (FM)
優點
「[Amazon] Quicksight 採用 Q 支援的全新編寫體驗，可節省大量時間，不用停頓下來
參考即可建立計算，快速建立視覺效果，然後提供精美的視覺呈現以獲得精確的體驗，
並在這些過程中皆採用自然語言。」
BMW Group 的 Data Engineering & Analytics Expert，Christoph
Albrecht
利用產品和服務
差異化增加收入
減少生產時間和
成本
提高員工生產力和
工廠效率
生產資料 工程資料
維護和修復資料 供應鏈資料
「生成式 AI 帶來的潛力非常龐大 ... 從 AWS 和協力廠商直接存取 FM，[Amazon] Bedrock
允許快速輕鬆地進行實驗、開發和部署。」
Boeing Intelligence & Analytics 的 Senior Software & AI/ML Engineer，
Brett Buehl
利用資料推動洞察
現代製造商面臨巨大的壓力，須以更低的成本更快速地執行更多工作，並減少浪費。
生成式 AI 可以幫助彌補目標和目前成果的差距，但首先，製造商必須存取、統一並將
大量的工業資料移轉到雲端。
資料來源
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力量協助提升您的競爭優勢並增加創新。
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