修船行業(yè)大模型在船舶重工企業(yè)廠區(qū)智慧物流倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)的研究與應(yīng)用

本項(xiàng)目通過中國(guó)移動(dòng)OnePower工業(yè)低代碼平臺(tái)和人工智能生成式代碼技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了修船行業(yè)吊駁運(yùn)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(shí)現(xiàn)了重復(fù)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(wù)流程，優(yōu)化了緊缺資源如門機(jī)和駁運(yùn)車輛的調(diào)度，通過線上協(xié)調(diào)和排程解決了資源時(shí)間沖突，全程監(jiān)控任務(wù)執(zhí)行，并生成數(shù)據(jù)分析報(bào)表。核心技術(shù)涵蓋實(shí)時(shí)沖突判斷、吊運(yùn)駁運(yùn)聯(lián)動(dòng)、全自動(dòng)排程等，大幅提升了作業(yè)效率。此外，本項(xiàng)目構(gòu)建的修船行業(yè)知識(shí)庫(kù)為客戶提供了專屬的智能化支持。系統(tǒng)的實(shí)施不僅提高了生產(chǎn)效率，降低了運(yùn)營(yíng)成本和風(fēng)險(xiǎn)，也為修船行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和工業(yè)大模型的應(yīng)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(yùn)業(yè)務(wù)和駁運(yùn)業(yè)務(wù)的資源沖突、時(shí)間調(diào)度困難、任務(wù)執(zhí)行跟蹤不足等。傳統(tǒng)的人工調(diào)度方式導(dǎo)致資源利用效率低下，增加了運(yùn)營(yíng)成本和風(fēng)險(xiǎn)。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(shí)時(shí)沖突判斷、自動(dòng)化排程、數(shù)據(jù)分析報(bào)表等功能，提高調(diào)度精度和資源利用率，同時(shí)降低對(duì)專業(yè)人員的依賴，減少人為錯(cuò)誤。

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

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

通過簡(jiǎn)化編程過程，使得項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)能夠快速搭建系統(tǒng)、復(fù)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(xiàng)目利用工業(yè)大模型的自然語(yǔ)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(xiàng)目知識(shí)管理和系統(tǒng)使用輔助。這一定制化的工業(yè)（語(yǔ)言）大模型，通過針對(duì)性訓(xùn)練和優(yōu)化，深度融合了修船行業(yè)的專業(yè)知識(shí)、術(shù)語(yǔ)、工作流程和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。該知識(shí)庫(kù)涵蓋船舶構(gòu)造、行業(yè)規(guī)范、修船工藝、材料標(biāo)準(zhǔn)、設(shè)備手冊(cè)、法規(guī)要求等廣泛而深入的專業(yè)知識(shí)，確保模型具備扎實(shí)的行業(yè)理論基礎(chǔ)。大模型對(duì)修船領(lǐng)域的專業(yè)詞匯、縮略語(yǔ)、專用計(jì)量單位等進(jìn)行充分學(xué)習(xí)和理解，能夠在處理相關(guān)文本時(shí)準(zhǔn)確識(shí)別并合理運(yùn)用這些行業(yè)特有語(yǔ)言元素。通過集成實(shí)際修船項(xiàng)目的案例資料、故障診斷記錄、維修報(bào)告等實(shí)戰(zhàn)數(shù)據(jù)，大模型能夠?qū)W習(xí)到修船作業(yè)中的常見問題、解決方案、最佳實(shí)踐等，提供準(zhǔn)確的文本處理和知識(shí)查詢服務(wù)。

最后，大模型加持下的“自然語(yǔ)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(dòng)密集性企業(yè)，且對(duì)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(jī)等載體，但是廠區(qū)的一般工人不擅長(zhǎng)使用電子產(chǎn)品，但是系統(tǒng)集成的語(yǔ)音輸入功能，和自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)工單申請(qǐng)功能為他們提供了十足的便利。用戶只需在平板、手機(jī)上簡(jiǎn)單操作幾步，便可以使用語(yǔ)音完成剩下的操作步驟。目前，針對(duì)此項(xiàng)目微調(diào)的工業(yè)（語(yǔ)言）大模型已覆蓋一線用戶工單申報(bào)和知識(shí)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(shí)施展示了工業(yè)大模型在修船行業(yè)的巨大潛力和應(yīng)用價(jià)值。通過技術(shù)創(chuàng)新，項(xiàng)目不僅提高了開發(fā)效率，還為用戶帶來(lái)了更加智能化和便捷的操作體驗(yàn)，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(jì)，本項(xiàng)目一期（項(xiàng)目主體）的實(shí)施周期約為16周，其中大模型的專項(xiàng)開發(fā)和訓(xùn)練約進(jìn)行了6周（與其它開發(fā)平行進(jìn)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(shí)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(yùn)和駁運(yùn)業(yè)務(wù)流程，駁運(yùn)車輛等待工時(shí)降低20%，燃油消耗減少20%，施工班組等待工時(shí)降低30%，門機(jī)空鉤率和空跑率顯著降低，資源利用率提升15%。 項(xiàng)目的實(shí)施推動(dòng)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(yīng)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(shí)也為員工提供了更加智能化和便捷的工作方式。