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        往期回顧

        通快:“以人工智能驅動工業未來”路線圖

        名企在線 2025年09月01日 09:04:07來源:通快 1466
        摘要近日,通快(TRUMPF)人工智能部門負責人 Sarah Engel 在接受專訪時,深入闡述了通快擁抱AI的核心路徑、價值創造與未來愿景,清晰描繪了“以人工智能驅動工業未來”的路線圖。以下是本次專訪的精華內容。
          【機床商務網欄目 名企在線】在全球工業智能化浪潮下,人工智能(AI)已成為塑造未來的關鍵力量。近日,通快(TRUMPF)人工智能部門負責人 Sarah Engel 在接受專訪時,深入闡述了通快擁抱 AI 的核心路徑、價值創造與未來愿景,清晰描繪了“以人工智能驅動工業未來”的路線圖。以下是本次專訪的精華內容。
         
          通快為何將人工智能置于戰略核心?
         
          因為我們堅信人工智能對我們未來工作方式、產品創新和服務升級具有決定性影響。AI 使我們能夠優化流程、提升效率,并為客戶提供創新的解決方案,從而增強他們的競爭力。作為高科技領域的創新者,通快的目標是在 AI 領域同樣指引行業發展。
         
          在通快的哪些領域,AI的潛力尤為巨大?
         
          目前,通快已經能為客戶提供一系列與 AI 相關的解決方案,有效幫助客戶優化生產流程,提高生產效率,改善產品質量。在激光技術領域,通快 VisionLine AI 能提供高穩定性和高精準度的數據處理功能。頭部新能源車企利用 AI 算法提高了扁線電機焊接精度,頭部電池制造企業則利用 AI 算法提高了防爆閥等異形物體的識別準確率。我們致力于在盡可能多的公司領域運用 AI 創造價值,包括銷售、人力資源、研發以及產品制造和服務提供過程。
         
          通過AI實現的效率提升可以量化嗎?
         
          可以。我們的核心目標是識別那些能通過 AI 創造顯著價值的應用場景,并分步驟落地實施。AI 帶來的效益貫穿公司所有部門,具體價值因應用而異。我們已經明確了多項潛在收益:客戶服務:更快速、更個性化響應;員工培訓:更經濟高效、覆蓋更廣;軟件開發:顯著提升效率;生產制造:有效降低成本和能耗;業務增長:依托產品及服務創新驅動收入提升。
         
          通快如何培訓員工使用AI?
         
          通快員工可以通過我們的內網獲取從入門到專家各層級的 AI 進修資源,包括培訓課程、導師指導和跨學科工作組,并且我們正不斷擴展這些內容。我們還在全公司范圍內培養 AI 專家,深化他們在特定業務領域的專業知識。員工的好奇心和積極性是推動 AI 在公司內部持續發展和深入應用的巨大優勢。公司內部活動也為員工提供了學習和交流 AI 知識的平臺
         
          通快在向AI驅動型公司轉型過程中
         
          面臨哪些挑戰?
         
          AI 將深刻變革工作形態。作為公司,我們需要在流程和個人層面都變得更加敏捷和靈活。這要求我們具備更強的決策魄力、行動決心和持續前進的勇氣。此外,為了在各個業務領域有效應用 AI 帶來的價值,滿足相應的技術基礎要求也是關鍵挑戰。
         
        通快內部人工智能相關活動現場
         
          在開發工業AI解決方案方面,通快有哪些競爭優勢?
         
          我們的優勢在于將深厚的專業能力、強烈的客戶導向、持續的創新動力和高度的責任感融為一體。作為端到端的解決方案提供商,我們掌控著從硬件到服務的完整流程鏈。這使我們能夠將 AI 無縫集成到那些精準滿足客戶需求的產品和流程中。負責任地行事是我們的首要原則,尤其在 AI 應用中審慎處理客戶數據至關重要。客戶的信任為我們帶來了額外的競爭優勢,并鞏固了我們作為行業可信賴合作伙伴的地位。
         
          通快在數據保護方面采取了哪些措施?
         
          負責任地使用 AI 與通快的數據保護密不可分。除了技術性安全措施,關鍵在于每位員工都必須認識到數據保護始于自身。舉例來說:像 ChatGPT 這樣的大型語言模型(LLMs)依賴海量數據進行訓練。如果員工使用公共 AI工具,必須嚴防敏感或關鍵業務數據泄露——這是絕對要避免的。在開發 AI 時,我們首要考慮的是:使用哪些數據、用于什么目的、存在哪些風險以及如何有效管控這些風險。我們在數據安全方面與法務、IT 和網絡安全部門保持著緊密合作。
         
          原標題:以人工智能驅動工業未來
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