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AI大模型赋能玻璃深加工:ERP系统如何实现智能决策新突破
类别:技术交流   日期:2025-3-21  来源:兰迪机器  点击率:1464  打印 关闭

 

玻璃深加工行业的ERP系统多服务于生产中,而对于用户的决策支持能力较低,具有数据孤立生产、销售、财务模块独立依赖人工导出数据生成报表决策周期长等问题。难以全局分析即未能发挥出数据的价值。

 

例如:虽然玻璃厂已经投入生产多年,但对于生产情况和销售情况可能只有一个较为宽泛的认知,毕竟这份认知来源于自身的记忆,但记忆包含不确定,不全面的问题。但生产数据则是具有客观记录特性,利用这些数据,除了可以进行较为简单的生产统计情况的分析之外,还可以根据数据做出例如市场偏好,售后分析,客户分析,产品利润分析等深度数据挖掘,从而生成对用户更具价值的数据分析结果,支撑用户在生产,销售,采购管理等方面的决策。

 

而想要做出优秀的辅助工厂管理者决策的功能(例如ERP生产报表分析),不止需要计算机软件开发技术,还需要统计学和玻璃深加工行业的知识,对于开发来说比较复杂。但deepseek等AI大模型可以大大降低此功能的开发成本和难度。在服务器中集成这种大模型,将模型进行调教,让模型成为数据分析的载体,用户在ERP端根据自身需要点击不同的数据分析模块,ERP端将客户的需求转化为适用于AI大模型的prompt请求,然后访问服务器中的大模型返回报表等分析结果,从而实现服务升级,为客户提供能优质的决策服务。

 

 

此为补充:

 

本片文章重点其实并不只是ERP和AI的融合,而是将AI大模型融入服务器端,成为一个智慧分析服务模型,ERP端主要负责用户交互,以及将用户的需求翻译为AI大模型可以理解的prompt词条,并将翻译后的内容发送给服务器端接口,服务器端的接口收到后将信息传递给以及训练优化好的AI大模型,大模型将结果返回ERP,ERP端则需要再次将返回的结果进行人性化处理,方便用户观察和理解数据。

 

而想实现这项功能,必须具备软件开发技术(开发面向用户的ERP端的功能模块,以及处理返回结果,服务器接口开发)、AI大模型调教技术(将开发数据喂给大模型,并设立各种条件规范AI大模型的回答结果,以及将ERP的需求翻译为准确有效的prompt词条)、行业知识(对玻璃深加工行业的各种需求保持敏感和理解,可以站在用户角度准确理解需求并进行创新)。

 

这个智慧分析服务模型不止可以充当数据分析师的角色,其实可以做的事情很多,例如:

 

1.成为ERP系统的智能助理,用户对于ERP不熟悉时,可以实时向智能助理提问来完成自己想要的功能。

 

2.代替一般排产算法,因为AI大模型包含了当前厂里的所有加工数据,所以借助AI大模型来进行生产计划制定更为科学和高效,相比于传统的排产算法往往专注于发货日期、产品类型等单一指标,AI大模型的考虑会更周到。

 

3.不止可以和ERP进行融合,还可以和MES系统进行融合,可以提供例如设备故障预测,质量预测,生产参数指导等功能。

 



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