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应用于分析仪器行业的人工智能技术全生命周期
人工智能处于快速增长时期， 该领域的新技术发展势如破竹， 涵盖脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、控制论及微电子等多种学科，并有赖于这些学科的共同发展[3]。该领域涉及的技术包括传感器、语言识别、数字图像处理与识别、机器人等内容， 均可以在分析仪器行业中予以运用。在研发、生产、销售、运维和管理等各个环节融入智能化、信息化， 有助于显著提升企业全生命周期管理效能， 从而提高企业竞争力和品牌效应。
一、研发阶段
一方面， 利用人工智能技术， 提升研发管理信息化， 实现研发项目节点可控， 图纸技术文件合理存档。另外一方面， 将智能化、信息化技术融入产品设计中， 在“要不来、买不来、讨不来”的关键技术取得突破的同时， 提升分析仪器的数字化、网络化、智能化水平， 从而满足用户功能需求， 提升用户友好性， 响应离线、在线、原位、现场、专用、实时、连续等一系列功能及新兴分析与检测需求， 逐步实现个性化、智能化、按需定制的愿景。
二、生产阶段
目前， 国内分析仪器行业属于传统制造业，生产过程中能够获得的数据信息极为有限， 对产品可靠性和稳定性造成一定程度的影响。将传感器技术、数字图像处理与识别、机器人等人工智能技术应用于生产环节， 将有助于取代部分人工作业， 实现基于动态视觉的产品检查与质量控制，实现生产过程参数优化与控制等， 在提升生产效率的同时， 将极大提高分析仪器制造的自动化、规模化和标准化程度， 从而提高产品品质。利用过程中形成的大数据， 分析产品性能、质量， 追溯故障的根源， 推动产品设计改进， 形成良性循环。
人工智能和生产制造的深度融合， 在提高效率和自动化程度的同时， 将有望改变原有的生产线流程和模式， 在个性化需求定制等方面提供更深层次的客户服务， 为企业提供额外的增值服务途径。
三、销售阶段
以CRM 为基础平台， 利用人工智能算法等技术， 构建数据集。一方面， 对客户进行挖掘和数据分析， 采用线上和线下推销并行， 进行价格优化， 并提供整体、差异化解决方案， 降低销售成本， 提升销售机会。另外一方面， 借助数据集，形成合理的销售预测， 并进行绩效管理， 提升人
员管理效率。
四、运维阶段
以客户为中心， 搭建内部应答呼叫中心； 以设备网络化功能为基础， 打造远程监控维护服务。依托大数据分析， 完善事前故障预警、事中远程维修、事后分析学习机制， 打造基于网络化的运维服务， 在提升运维服务效率和质量的同时， 降低服务成本。
五、管理过程
在人力资源、财务等管理流程中， 实现信息化管理。引入机器人等人工智能技术， 替代部分简单重复劳动， 解放人力资源， 提升人员管理效率。
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