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        華為楊萍:擁抱數智化,為制造業高質量發展注入新動能

        在國家數字化轉型和智能化升級的戰略藍圖中,制造業被賦予了重要角色,數智化轉型成為企業高質量發展的必由之路。華為作為全球領先的 ICT(信息與通信)基礎設施提供商,在自身數智化轉型取得顯著成就的同時,更將 “華為力量” 拓展至智能制造領域,成為合作伙伴智能化升級的賦能者,推動行業企業邁向數智化的新階段。

        日前,華為中國政企智能制造系統部總經理楊萍分享了華為在智能制造領域的最新洞察與實踐。他深入闡述了華為如何借助數字化、智能化轉型,激發制造業的創新活力。華為三十年的 ICT 深耕和數智化轉型經驗,已轉化為對外服務的強大動力,與制造業客戶攜手面對智能化的挑戰與機遇。

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        華為中國政企智能制造系統部總經理楊萍

        楊萍的發言為我們提供了洞察華為助力制造業數智化轉型的視角。接下來,讓我們一同圍讀華為在推動制造業數智化轉型方面的實踐和戰略思考。

        unsetunset傳承與革新
        華為的制造基因與數字化轉型unset
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        華為,一家源于制造、更懂制造的企業,作為一家強研發屬性的制造型企業,其業務規模令人矚目 —— 在全球在 170 多個國家和地區開展業務,每年為數百家運營商、數萬家企業提供服務,產業覆蓋 ICT、云、數字能源、終端等多個領域。

        處理如此龐大而復雜的業務鏈,如果不采用數字化和智能化的管理手段是難以想象的。

        自 90 年代起,華為就開始了 IT 建設和業務管理的變革,從 IPD 研發流程管理到 ISC 供應鏈管理,逐步建立起信息化的 IT 系統。2014 年,華為正式啟動數字化轉型,旨在實現業務目標的同時,確保公司規模擴大而不失控。

        華為的數字化轉型以建立全要素連接和實時反饋系統為起點,通過數據治理和安全體系的構建,實現了業務流程的優化和效率的卓越提升。

        據楊萍介紹,在全要素聯接與實時反饋系統上,華為在生產流程中實現了 600 萬+ 端側裝備、40+ 通信協議、跨 100+ 廠商設備的全聯接,為后續拉通各個工廠之間的生產數據起到了基礎性的作用。這一全要素連接和實時反饋系統,使得華為能夠在全球范圍內實現生產數據的實時監控和分析,為生產決策提供了強有力的數據支持。

        華為的數字化轉型不僅停留在連接和數據治理層面,更進一步強化了安全體系的建構。通過建立主機圍欄、網絡圍欄、應用圍欄、數據圍欄等,確保數據安全,實現了攻擊和危險的有效防御。

        這一轉型成果顯著,體現在收入的翻倍增長和員工人數的有限增加上 —— 收入從 2015 年的 近4000 億增長到 2020 年的 8900 億,員工人數僅從 17.9 萬增加到 19.7 萬,展現了數字化轉型的積極成效。

        unsetunset數智蛻變
        AI讓智能制造“機智”上新unset
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        隨著人工智能的浪潮席卷全球,單純的數字化轉型已不足以支撐企業的快速發展。華為洞察到這一趨勢,于 2018 年全面啟動了人工智能戰略,將智能化與數字化優勢結合融入發展藍圖之中。

        在這一戰略指導下,華為全面鋪開了 “研產供銷服 + AI + 數據” 的模式,將大模型技術引入到各個業務領域,重構作業模式,實現了從數字化轉型的一個 T(數據平臺和數據治理)到智能化時代兩個T(增加 AI 的模型和平臺服務及 AI 的治理與安全)的升級。 同時,華為升級了 AI 數據治理體系,確保以高質量的 AI 數據,為模型訓練與應用提供安全、高效的支撐,進一步鞏固了其在智能化升級道路上的領先地位。

        楊萍通過華為在研發、生產、供應鏈等多個層面的具體實踐,展示了華為在數智化變革取得的實際成效。

        在研發設計方面,華為已經實現了從傳統程序員手動測試代碼到自動化、智能化處理的轉變。華為通過將關鍵技術文檔、精選代碼和研發數據集成至研發數據平臺,并構建對象庫、規則庫、過程庫和模型庫四大數據庫,通過廣泛應用人工智能輔助和全自動編寫代碼,將軟件版本開發周期大幅縮短;開發環境從手工搭建轉變為調用模型自動搭建,效率大幅提升;產品管理從人工傳遞需求轉變為需求自動傳遞,避免誤差。

        在生產執行方面,華為通過大模型技術和數據治理,清洗并訓練了市場訂單數據、研發代碼、倉儲物流數據和產線設備數據等全流程所需數據,大大提高了工廠敏捷性、效率和生產力。比如,華為利用訂單系統自動排查和調取物料信息,實現了人工智能自動物料挑揀和發料。生產線上每一道工序都有人工智能質量檢測分析,大幅提升了質量檢測效果和效率,原來需要 80 人的高端手機產線,現在僅需 14 人,做到20 秒生產一臺手機。

        在物流供應方面,AI 的應用可以實現保障供應 — 存貨成本 — 生產均衡綜合最優。華為構建了供應鏈領域的靈鯤數智云腦,匯總了供應商、工廠、倉儲物流和客戶站點的數據,通過大模型進行自動裝箱模擬、裝車模擬、最優路線仿真風險評估和庫存優化,實現了智慧物流端到端優化,全過程可視可控。。

        unsetunset“華為力量”外溢
        攜手伙伴共促制造業智能化飛躍unset
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        華為在智能制造領域的實踐,不局限于自身的數字化和智能化轉型,更通過與各行各業的合作,將 “華為力量” 外溢至更廣泛的制造領域。

        華為攜手智能制造領域的產、學、研伙伴,以及 30 多個標準 / 協會組織和 72 所 “智能基座” 高校,服務全國 7500 多家制造企業,覆蓋汽車、裝備制造、電子、家電、制藥、重工、煙草、新能源等多個行業,共同推進智能制造進程。

        縱觀全球市場,汽車已經成為世界第一大工業產業,被譽為制造業的 “明珠”,華為在制造數智化轉型方面的深厚實力與經驗積累,助力汽車企業打通工程數據流、商業信息流和生產供應流,讓數據可以在工廠中自由流動,讓數據按需參與生產。實現生產過程的可控可視化,大幅提高自動化率和設備智能化維護水平、增強質量追溯和優化能力,優化能耗管理,從而增強企業競爭力,華為與長安、廣汽、一汽等汽車廠商的合作成果便是最佳例證。

        華為還將自身的數智化轉型能力外溢到制造的各個細分領域,比如風頭正盛的機器人領域,華為通過 IPD 重塑機器人企業的結構化研發流程,幫助頭部機器人企業提升了研發和制造的穩定性,降低了研發成本。

        生物醫藥也是國家在大力發展的新興行業。在該領域,華為提供的盤古醫藥分子大模型,通過 AI 強大的科學計算和模擬仿真能力,幫助藥企在藥物分子結構的發現、臨床試驗以及基因體征分析方面取得顯著成效,大大縮短了新藥研發周期。

        值得一提的是,華為與客戶聯合打造制造行業大模型,助力中國制造智能升級。這一模型包括算力底座層、AI架構層、AI框架層、AI平臺層、AI模型層和AI應用層,為制造行業的智能化升級提供了堅實的基礎。

        可以說,企業尋求數智化轉型伙伴,華為必然是首選項。華為走過了企業從信息化到數字化再到數智化的全過程,不僅有全棧的技術能力和豐富的解決方案,還擁有深厚的流程經驗與方法論。在業務場景上能深刻理解企業需求,在方案落地上能提供可靠技術底座支撐,在端到端應用上能構建生態伙伴創新合力,是華為作為 “同路人” 的獨特優勢。

        楊萍表示,華為希望將數字化和智能化的能力賦能于每一個制造企業,助力中國從制造大國向制造強國的華麗轉變。華為的承諾也是堅定的,秉承 “深耕制造,讓智造生根” 價值主張,會一如既往地深耕技術、深耕經驗、深耕生態,為制造業的數字化轉型和智能化升級提供堅實的支撐。

        智能制造,大有可為,中國從制造大國向制造強國的轉變已是勢不可擋。我們有理由相信,在智能制造的未來篇章中,華為將扮演著不可或缺的角色,不斷向制造業貢獻 “華為智慧” 和 “華為力量”,與全球伙伴共同擁抱數智化的美好明天。


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