“早上好!今日生產最新消息,AI播報員為您播報……”在浙江中煙工業有限責任公司杭州卷煙廠卷包車間生產管理群,每天7點整,基于DeepSeek大模型開發的“AI播報員”準時發布最新生產情況。這是AI智能體在該車間生產管理中的最新應用。
此前,為保障生產進度,卷包車間設立了臺日計劃完成率等生產指標,管理人員需緊盯指標開展生產調度。交接班時,生產管理員需要通過翻看交班記錄等方式掌握各機臺指標完成情況。
“每天的交班內容門類多、信息量大,有沒有更好的方式,讓大家能快速準確地了解生產情況?”一次管理例會上,設備管理員張弛拋出了問題。
團隊成員在介紹數字播報員應用。
“AI大模型技術擅長大量信息快速處理,我們可以研究應用大模型解決這一問題。”車間數字化團隊負責人王琪建議。
隨后,他們對比了多種大模型算法,最終選擇本地化部署DeepSeek大模型,推進其在“數據收集、智能問答、智能問數、問題分析”等場景的應用,為生產決策、設備維修提供支持。
在數字化團隊合力攻堅下,基于DeepSeek大模型開發的“AI播報員”深度整合交班信息、排產計劃、卷包日產量等數據,全面對接生產全流程關鍵數據指標與維度,能夠生成和推送當月及前一天臺日計劃完成率、未完成機組清單等,展示準確、詳細的數據圖表。管理人員通過移動端就可以掌握生產動態,快速鎖定關鍵信息,及時解決生產問題。
同時,該系統支持語義解析、數據挖掘、智能分析等功能,憑借強大的語義理解能力,準確理解用戶提出的問題,即時解析復合需求、研判分析問題、開展趨勢預測并進行反饋。
設備機械保養工在移動端查看設備生產狀態信息。
“通過分析產品剔除數據,初步判斷C12機臺鋁箔紙折疊錯位是近期剔除率高的主要原因……”收到“AI播報員”發來的問題分析,包裝機主維修工駱國富立即帶上工具包趕到C12機臺,精準開展設備排故。
“有了這個小助手,我們通過移動端就能很快知道設備故障部位、原因、頻次等,不需要翻看大量記錄了。”電氣維修工何利權表示。
與“AI播報員”一同“上崗”的,還有負責成型機排產工作的“AI排產員”。利用DeepSeek大模型技術,車間數字化團隊開展數據融合治理、智能匹配換算、人機協同管理,創新開發智能排產系統,實現生產調度從經驗驅動向智能決策轉變。
“不僅可以靠它一鍵排產,還可以通過可視化界面實時了解生產的供需匹配度,及時調整優化。”卷包管理員莊雅娟說,“希望隨著技術迭代升級,會有更多AI小助手‘上崗’,讓生產更靈活、更智能!”
篤行致遠 2024中國煙草行業發展觀察