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修船行業(yè)大模型在船舶重工企業(yè)廠區(qū)智慧物流倉儲系統(tǒng)的研究與應用

來源:中移(上海)信息     編輯:創(chuàng)澤   時間:2024/7/17   主題:其他 [加盟]

本項目通過中國移動OnePower工業(yè)低代碼平臺和人工智能生成式代碼技術(shù),實現(xiàn)了修船行業(yè)吊駁運管理系統(tǒng)的高效開發(fā)。該系統(tǒng)通過技術(shù)創(chuàng)新,顯著提升了規(guī)律性代碼編寫的效率,實現(xiàn)了重復模塊開發(fā)周期80%的縮減和整體周期超過20%的縮短。系統(tǒng)集成了修船企業(yè)的核心業(yè)務流程,優(yōu)化了緊缺資源如門機和駁運車輛的調(diào)度,通過線上協(xié)調(diào)和排程解決了資源時間沖突,全程監(jiān)控任務執(zhí)行,并生成數(shù)據(jù)分析報表。核心技術(shù)涵蓋實時沖突判斷、吊運駁運聯(lián)動、全自動排程等,大幅提升了作業(yè)效率。此外,本項目構(gòu)建的修船行業(yè)知識庫為客戶提供了專屬的智能化支持。系統(tǒng)的實施不僅提高了生產(chǎn)效率,降低了運營成本和風險,也為修船行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和工業(yè)大模型的應用開辟了新的道路。

該船舶重工企業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)包括:吊運業(yè)務和駁運業(yè)務的資源沖突、時間調(diào)度困難、任務執(zhí)行跟蹤不足等。傳統(tǒng)的人工調(diào)度方式導致資源利用效率低下,增加了運營成本和風險。系統(tǒng)通過代碼生成技術(shù)可增加開發(fā)效率降低成本,通過實時沖突判斷、自動化排程、數(shù)據(jù)分析報表等功能,提高調(diào)度精度和資源利用率,同時降低對專業(yè)人員的依賴,減少人為錯誤。

LES系統(tǒng)通過融合兩個工業(yè)大模型的能力,實現(xiàn)了高效的開發(fā)流程和智能化的系統(tǒng)使用體驗。

首先,項目利用工業(yè)低代碼平臺中的人工智能生成式代碼(AIGC)技術(shù),開發(fā)了重復性和規(guī)律性的項目模塊。這一技術(shù)基于先進的生成式人工智能大模型,創(chuàng)建了一個集可視化設(shè)計、智能代碼生成、自動化測試和持續(xù)部署于一體的敏捷開發(fā)環(huán)境。

通過簡化編程過程,使得項目團隊能夠快速搭建系統(tǒng)、復制相似模塊并檢查已開發(fā)模塊,大幅提升了開發(fā)效率。其次,項目利用工業(yè)大模型的自然語言處理和人工智能生成式內(nèi)容,為開發(fā)者和使用者提供了項目知識管理和系統(tǒng)使用輔助。這一定制化的工業(yè)(語言)大模型,通過針對性訓練和優(yōu)化,深度融合了修船行業(yè)的專業(yè)知識、術(shù)語、工作流程和實踐經(jīng)驗。該知識庫涵蓋船舶構(gòu)造、行業(yè)規(guī)范、修船工藝、材料標準、設(shè)備手冊、法規(guī)要求等廣泛而深入的專業(yè)知識,確保模型具備扎實的行業(yè)理論基礎(chǔ)。大模型對修船領(lǐng)域的專業(yè)詞匯、縮略語、專用計量單位等進行充分學習和理解,能夠在處理相關(guān)文本時準確識別并合理運用這些行業(yè)特有語言元素。通過集成實際修船項目的案例資料、故障診斷記錄、維修報告等實戰(zhàn)數(shù)據(jù),大模型能夠?qū)W習到修船作業(yè)中的常見問題、解決方案、最佳實踐等,提供準確的文本處理和知識查詢服務。

最后,大模型加持下的“自然語言處理”也為廠區(qū)用戶提供了使用系統(tǒng)的便利。修船行業(yè)屬勞動密集性企業(yè),且對于安全作業(yè)的要求極高。數(shù)字化系統(tǒng)的使用離不開電腦、平板、手機等載體,但是廠區(qū)的一般工人不擅長使用電子產(chǎn)品,但是系統(tǒng)集成的語音輸入功能,和自然語言轉(zhuǎn)工單申請功能為他們提供了十足的便利。用戶只需在平板、手機上簡單操作幾步,便可以使用語音完成剩下的操作步驟。目前,針對此項目微調(diào)的工業(yè)(語言)大模型已覆蓋一線用戶工單申報和知識查詢95%的作業(yè)功能,全系統(tǒng)約60%的作業(yè)功能。 總體而言,LES系統(tǒng)的開發(fā)和實施展示了工業(yè)大模型在修船行業(yè)的巨大潛力和應用價值。通過技術(shù)創(chuàng)新,項目不僅提高了開發(fā)效率,還為用戶帶來了更加智能化和便捷的操作體驗,為修船行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型開辟了AI道路。

經(jīng)統(tǒng)計,本項目一期(項目主體)的實施周期約為16周,其中大模型的專項開發(fā)和訓練約進行了6周(與其它開發(fā)平行進行),人工智能生成式代碼減少了約2周工作量。二期(數(shù)據(jù)分析)的實施周期約為8周,人工智能生成式代碼減少了約6周工作量。 通過優(yōu)化吊運和駁運業(yè)務流程,駁運車輛等待工時降低20%,燃油消耗減少20%,施工班組等待工時降低30%,門機空鉤率和空跑率顯著降低,資源利用率提升15%。 項目的實施推動了修船行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,提升了行業(yè)的技術(shù)水平和作業(yè)安全性。通過智能化系統(tǒng)的應用,提高了工作環(huán)境的安全性,改善了員工的工作條件,同時也為員工提供了更加智能化和便捷的工作方式。






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