由 Artefact 主办的行业峰会 AI - 2024 年 9 月 17 日 - 巴黎
米其林人工智能转型经理 Jean-Vianney Chiron、Forvia 集团首席 Data 官兼数字转型总监 Caroline Connan 和 Celonis 汽车行业首席人工智能工程师 Prashant Dhanraj 在小组讨论中的主要心得。.
由 Artefact 咨询总监 Florence Benezit 主持。.
汽车人工智能简介
来自米其林、Forvia 和 Celonis 的主要代表参加了 “汽车行业的人工智能 ”分会，重点介绍了人工智能如何为汽车行业带来变革。通过机器学习、计算机视觉和生成式人工智能在现实世界中的应用，人工智能特别改变了流程优化、预测性维护和质量控制，重塑了汽车运营。.
人工智能在流程优化方面的变革潜力
来自 Celonis 的 Prashant Dhanraj 强调了人工智能在改造产品开发和供应链管理等业务流程方面的潜力。他解释了数字双胞胎（物理流程的虚拟模型）如何让公司从大型 datasets 中获得洞察力并优化运营。例如，通过分析技术图纸、识别类似零件和推荐供应商，利用生成式人工智能对新零件进行成本估算。人工智能还可协助订单管理，利用 LLM 评估销售订单中的信用块，并根据过去的 data 提供建议，从而加强决策。.
米其林的人工智能创新
来自米其林的 Jean-Vianney Chiron 解释了人工智能如何利用计算机视觉和时间序列分析改进生产。在轮胎生产中，人工智能驱动的摄像头可以检测出橡胶中的缺陷，而人工检测是很困难的。这项技术可确保更高的产品质量并简化流程。此外，人工智能还能将温度和压力等机器 data 与最终产品质量联系起来，使工人能够解决关键问题，而不是手动监控 data，从而提高效率。.
米其林用于知识获取的生成式人工智能
Jean-Vianney Chiron 重点介绍了生成式人工智能如何帮助米其林全球工厂获取数十年的知识。维护人员可以输入机器症状，并根据以往案例获得诊断建议。该系统不断从用户反馈中学习，创建了一个可在全球范围内访问的强大、不断发展的知识库，从而提高了对维护问题的响应速度。.
Forvia 的人工智能维护和质量控制
来自 Forvia 的 Caroline Connan 也分享了类似的使用案例，包括用于预测性维护的人工智能，以防止生产线停机。通过分析历史 data 和实时机器参数，人工智能可提醒操作员注意潜在问题，从而减少代价高昂的停机时间。基于 LLM 的系统可生成维护计划，并帮助确定行动的优先级。此外，Forvia 工厂的人工智能计算机视觉系统还能检测汽车内饰的质量缺陷，从而减少错误并提高产品质量。.
米其林和福维亚利用人工智能降低能耗
米其林和 Forvia 都使用人工智能来跟踪和降低工厂的能耗。机器学习模型通过分析实时传感器 data 来监控电力和水的使用情况。这些洞察力使公司能够设定目标、预测消耗量并调整运营，从而降低对环境的影响和运营成本。人工智能提供实时反馈的能力对于实现可持续发展目标至关重要。.
