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發佈日期：2024-03-08► 無AI, 無未來. 幫助製造企業提高效率一直是博威的使命！
無AI, 無未來. 幫助製造企業提高效率一直是博威的使命！
2024年3月, 博威團隊基於過去一年多的探索及準備, 我們做好了AI服務的準備, 內部正式啓動的這個重要的專案-AI賦能企業服務團隊正式成軍, 結合行業專家先行智庫及我們諸多老客戶服務團隊成員, 以空軍結合陸軍的聯隊方式, 提供重要的AI賦能服務, 希望未來能提供更多有效益有成果的服務給到企業, 繼續展現我們的服務價值, 未來值得期待！
這個專案的發起乃是基於我們的一個重要客戶而成立, 回顧當時場景, 客戶高層領導在一次決策會上提出, 基於PLM應該要有一個知識管理及智能應用, 否則很難展現系統的價值, 沒有價值用戶就不會願意使用, 用戶不使用系統, 這個實施就顯得一點意義都沒有. 也就因為這一段話我們就馬上規劃了下一個階段，同時成軍著手做了許多探索及研究, 克服數據不能外傳的安全要求, 突破許多大語言模型的使用限制與特性, 也結合我們長期積累下來的應用場景與需求, 最終才能有今天的成果, 一路走來實在不容易, 很高興能正式宣佈博威AI服務的列車正式開啓, 迎向更大的AI未來!
依據我們的規劃, 這次AI服務內容可以分成8種應用, 雖然不是每種應用都到達成熟階段, 但都已經有不錯的效果, 相信在博威團隊與夥伴的協作之下持續迭代更新, 未來企業使用的AI功能將更成熟也會更多元!
1. 數據洞察(Insight)-快速生成必要的報表, 徹底解決PLM缺乏報表及彈性看板的短版問題,提升系統對於決策支持能力
2. 數據搜索提示（Prompt)-改變傳統PLM的搜索方式, 改以語意搜索來改變用戶體驗, 更容易搜索及精准查詢需要的數據, 提高工作效率
3. 內容總結(思維導圖)-幫助用戶快速閱讀及總結文件內容, 同時保存歸納總結內容, 幫助文件使用人員的溝通及對焦, 大幅降低團隊間協作及溝通時間
4. 語言轉換(翻譯及用語)-針對企業內有多種語言的使用者, 各自依據需求查看相應語系, 語言轉換系統自動化處理, 減少人工作業的時間投入與可能偏誤
5. 自動生成文件-幫助用戶快速生成必要的總結報告, 減少人工作業處理時間, 動態更新報告文件, 同時也能由系統審查及更正文字上的錯誤
6. 自動生成郵件通知(包含關鍵資訊）-對於通知內容可以提供更多豐富信息, 不只是局限於特定字段內容, 而是提供更多總結或者分析內容
7. 問答功能(語音轉文字, 文字提示)-幫助用戶面臨疑問時可以使用QA問答方式, 例如新建物料號時不知如何選擇分類, 可以通過系統問答提供必要的引導與知識地圖
8. 代碼自動化(評審, 加註釋, 重構)-過去很多情況都會因為客制代碼撰寫問題導致系統效能, 數據庫死鎖或者邏輯衝突. 通過代碼自動評審與重構, 幫助開發人員快速除錯及優化代碼內容
早在2018年我們就提出來讓PLM成為工業4.0的基礎建設, 並與ERP及MES系統緊密結合, 成為三個主要的系統支柱, 也是我們一直倡導的系統一體化, 但因為礙於智能技術還不成熟, 計算機算力也無法跟上, 無法展現大力出奇跡的效果, 因此一直無法落地並實現工業4.0的應用場景, 現在借助AI的快速發展及普遍應用, 我們終於盼到了這個時間窗口, 因此從2023年就開始側重於PLM結合AI的應用開發, 除了本地化模型, 算力的唾手可得, 加上我們幫客戶建置的產品數據庫, 水到渠成一次滿足AI智能化應用! 雖說不是高瞻遠矚, 但也是博威團隊持續努力堅持的結果!
我們相信智慧製造的時代肯定會到來, 而且是很快就會到. 而製造業也必然要展開雙手擁抱智造, 引用E-Works專家對於製造業智能製造與智能工廠的文章內容, 智能製造必須包含三個層面, 個性化, 客製化及綠能化. 不管哪個層面都會跟產品全生命週期有關, 因此製造型企業除了在ERP, MES系統上的持續建置與實現智能化, 在產品開發這一段也需要同步建置PLM系統及智能化應用, 這是不可或缺的. 因此本次博威的AI服務項目對於產業的智能發展也是注入必要的活水, 再次扮演著博威幫助製造企業提高效率的使命, 肯定的是這條路我們還會繼續走下去！