شركة Linzhou Lingang Casting Pipe Technology Co., Ltd. تتعاون مع Huawei، حيث تستخدم Huawei Cloud Stack ونموذج Pangu كقاعدة تقنية لإنشاء أول مصنع ذكي يعتمد على الذكاء الاصطناعي في صناعة الأنابيب المصبوبة، مما يضع معيارًا للرقمنة في صناعة الصب التقليدية. تعتبر Lingang واحدة من أوائل الشركات في الصين التي بدأت في صهر الحديد الزهر منخفض التيتانيوم، وقد تم إدراج مشروعها لصناعة الأنابيب الذكية عالية الجودة – مصنع المرحلة الثانية الذي سيتم بناؤه بطاقة إنتاجية سنوية تبلغ 450,000 طن – كأحد المشاريع الرئيسية في مجال المعادن في مقاطعة خنان، ومن المتوقع أن يحتل حجم الإنتاج بعد الانتهاء من المشروع أحد المراكز الثلاثة الأولى في الصناعة المحلية.
أشار رئيس مجلس إدارة Lingang Casting Pipe إلى أنه سيتم بناء مصنع المرحلة الثانية ليكون “مصنع منارة مدفوع بالبيانات، معزز بالذكاء الاصطناعي، منخفض الكربون وفعال” استنادًا إلى تقنيات الحوسبة السحابية، والبيانات الضخمة، والذكاء الاصطناعي، مما سيقلل من تكاليف الإنتاج في المصنع بنسبة 5% مقارنةً بالمعدل المتوسط في الصناعة، مع جودة وكفاءة تتفوق بشكل ملحوظ على المنافسين. في هذا السياق، اختارت الشركة التعاون مع Huawei، لبناء منصة ذكاء اصطناعي موحدة استنادًا إلى بنية التعاون السحابية والحافة “التدريب المركزي، الاستنتاج على الحافة” لـ Huawei Cloud Stack.
نموذج Pangu يغطي أكثر من 20 سيناريو إنتاج
تعتمد Lingang Casting Pipe على منصة تدريب ونمذجة Huawei Cloud ModelArts، حيث تستخدم نموذج Pangu لتطوير وتدريب عدة نماذج مخصصة للصناعة، تغطي أكثر من 20 سيناريو في العمليات الإنتاجية الأساسية مثل صهر الحديد والصب، مما يسرع من انتقال صناعة الأنابيب إلى مرحلة جديدة من الكفاءة والذكاء. يأمل الطرفان من خلال هذه التعاون في دفع نمط الإنتاج من “مدفوع بالخبرة” إلى “مدفوع بالبيانات”، مما يساعد الشركات على تحقيق زيادة في الأمان، وتحسين الجودة، وتقليل التكاليف، وزيادة الكفاءة.
توفر منصة تدريب ونمذجة Huawei Cloud ModelArts دعمًا شاملاً من تدريب النموذج، والاستنتاج عبر الإنترنت إلى جدولة الموارد، مما يعزز بشكل كبير من كفاءة تطوير ونشر النماذج، ويقلل من عتبة وتكاليف تطبيقات الذكاء الاصطناعي. بينما يركز نموذج Pangu التنبؤي الكبير على الاحتياجات الأساسية للسيناريوهات الصناعية، حيث يمتلك قدرات التنبؤ الزمني المتعدد المتغيرات، وتحسين معايير العمليات، مما يوفر محرك قرارات أساسي لترقية إنتاج الأنابيب الذكية.