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生成式AI（Generative AI）和判別式AI（Discriminative AI）是當前AI應用的主要的兩類模型。        

生成式人工智能（Generative AI）是一種先進的人工智能技術，它能夠基于大量數據集學習并生成新的原創內容，如文本、圖像、音頻、視頻和代碼等。這種技術的核心在于其能夠模擬和復制數據中的模式，進而創造出全新的數據實例，而不是簡單地復制或重復現有數據        

判別式AI（Discriminative AI）是機器學習中的一種方法，它側重于從數據中學習用于分類或預測的模型。與生成式AI不同，判別式AI的目標是確定輸入數據屬于哪個類別或預測特定輸出，而不是生成新的數據實例。判別式AI常用于分類、回歸、異常檢測等場景。判別式AI的優點在于其模型通常更簡單、更快速，并且對于預測任務非常有效。

在實際應用中，判別式AI和生成式AI可以互補使用，例如，判別式模型可以用來實現運籌優化或分類、回歸；而生成式模型可以用來人機交互、語義識別、分析結果生成新的文本或語言。相比生成式AI在制造企業服務領域仍處在探索階段，基于運籌學/統計學/機器學習等技術的判別式AI在制造業已有更豐富的場景和案例。        

生成式AI和判別式AI正呈現交相輝映的局面，形成了前所未有的協同效應。

用友將判別式AI與生成式AI相融合，推出了智能制造AI運營中心，全面覆蓋了企業運營的多個關鍵環節：     

供應網絡計劃：協調和管理整個供應鏈中各個環節的流程和活動，以確保產品或服務能夠高效、準時地從供應商流向最終用戶。

數智采購：自動尋源、自動下單；供應商整改報告自動生成；

智能排程：動態調整生產計劃，確保生產活動高效有序進行，最大化資源利用率。

智能配料：精準計算原材料配比，提升產品質量穩定性、降低原料成本。

智能設備維修：實現語音報故障；精準定位設備故障動因；基于大模型的維修方案自動匹配；維修報告智能生成；實現智能設備維修。 

AIoT數字孿生：構建設備孿生體的屬性和方法、異常識別條件；采集設備實時數據，實時判斷異常，并與各管理系統深度融合。  

這一系列功能模塊的有機結合，不僅大幅提升了企業的生產效率與產品質量，還顯著降低了運營成本，為企業智能化升級提供了強大支撐。

未來，隨著技術的不斷進步與應用的持續深化，用友智能制造AI運營中心將成為推動企業持續創新與高質量發展的關鍵力量。

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