تُستخدم منصة Qwen Office في شركة تشانغان للسيارات في جميع مراحل البحث والإنتاج والتوريد والمبيعات والخدمة

لا ذكاء اصطناعي، لا تشانآن

أخبار QwenWork

في الآونة الأخيرة، قامت شركة سيارات تشانغان بإدخال نظام Qwen للعمل رسميًا في العديد من سيناريوهات العمل مثل البحث والتطوير، التصنيع، سلسلة التوريد، المبيعات والخدمات.

بصفتها واحدة من أكبر ثلاث شركات حكومية في صناعة السيارات الصينية، تتبنى تشانغان بنشاط الاتجاهات التقنية للذكاء الاصطناعي، وتشدّد على شعار "لا ذكاء اصطناعي، لا تشانغان". وقد أطلقت سابقًا منتجات رائدة في القطاع مثل نظام تشانغان السماوي للقيادة الذكية ومقصورة تشانغان السماوية. وفي العام الحالي، عززت تشانغان دفع موجة الابتكار بالذكاء الاصطناعي إلى أعماق الهيكل التنظيمي، حيث أصبح يغطي جميع مجالات الأعمال.

صرّح ليانغ قوانجزونغ، مساعد رئيس شركة تشانغان والمدير العام لإدارة التحوّل والكفاءة: "في تشانغان، أدوات الذكاء الاصطناعي مثل Qwen للعمل ليست مجرد أدوات لرفع الكفاءة الفردية، بل هي أيضًا عنصر أساسي في بناء منظمة أصلية قائمة على الذكاء الاصطناعي. فهي تدمج قدرات الذكاء الاصطناعي في صميم العمليات التشغيلية، مما يؤدي إلى تحول نمط عمل المنظمة بأكملها، ويُحدث الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من البنية التحتية للشركة."

لهذا الغرض، فرضت تشانغان على جميع موظفيها استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي، وقد تم دمج Qwen للعمل بعمق في العمل اليومي للموظفين العاملين في الخطوط الأمامية، ما أدى إلى ظهور العديد من الأمثلة الابتكارية في مجالات "البحث والتطوير، الإنتاج، التوريد، المبيعات والخدمات".

في مجال البحث والتطوير، طوّر المهندس ماو هاييون، وهو مهندس اختبار تكامل الأنظمة الكهربائية، أداة حساب اختيار الأسلاك ومُحاكي تأثيرات الإضاءة باستخدام Qwen للعمل. يتعلق اختيار الأسلاك بحسابات لمئات بل آلاف المعطيات لكل طراز سيارة، والتي كانت تستغرق يومين تقريبًا لإكمالها يدويًا بواسطة المهندسين الخبراء. أما الآن، وبعد إدخال جدول المعطيات، يمكن الحصول على النتائج خلال خمس دقائق فقط. أما بالنسبة لمُحاكي تأثيرات الإضاءة، فهو قادر على عرض تأثيرات الإضاءة مباشرةً على نموذج السيارة ثلاثي الأبعاد، ما استبدل الطريقة القديمة التي تعتمد على الوصف الشفهي أو إعداد نموذج حقيقي عبر عملية تطوير معقدة، وبالتالي تم تقليل الوقت اللازم للتوافق على الحل من عدة أسابيع إلى جلسة عمل واحدة فقط.

في مجال التصنيع والإنتاج، طوّرت غو زيا، وهي مهندسة إدارة أنظمة الجودة ذات 13 عامًا من الخبرة ولم تكتب أي كود برمجي من قبل، أداة تحويل المسح الضوئي إلى النص الصيني باستخدام Qwen للعمل، ما حل مشكلة عدم قدرة أجهزة المسح على خطوط الإنتاج على التعرف على الحروف الصينية، وقد تم تعميم هذه الأداة الآن في عدة مواقع إنتاجية تابعة لتشانغان خبي. كما طوّر الموظفون داخليًا تطبيقًا صغيرًا للتحقق من وثائق المرافقة الخاصة بالسيارات، والذي يشمل مقارنة عشرات المعطيات المتعلقة بشهادة المطابقة، وشهادة COC، وقائمة البيئة وغيرها. كانت المقارنة اليدوية لسيارة واحدة تستغرق أكثر من عشر دقائق، أما الآن، بعد التقاط صورة وتحميلها، يقوم البرنامج تلقائيًا باستخراج المعطيات، ومقارنتها مع البيانات الرسمية، وتحديد الاختلافات، ما خفض وقت التحقق من كل سيارة إلى دقيقة أو دقيقتين فقط.

أما غونغ شوان، مدير المشروع المتقدم للتحول الرقمي في منصة المشتريات العالمية بمركز المشتريات، فقد سبق الجميع في استخدام Qwen للعمل كأداة أساسية للتحليلات اليومية للبيانات، ومراجعة المشاريع، وإعداد المستندات، وهو يعمل الآن على بناء وظيفة تحليل التكاليف الآلي بالاعتماد على قاعدة بيانات الشركة.

في مجال سلسلة التوريد، قام تشانغ يونجزه، وهو مسؤول إدارة التغليف في قسم اللوجستيات ويبلغ من العمر 55 عامًا، بعد تعلمه الذاتي لـ Qwen للعمل، بتقسيم عملية الموافقة على تغليف المشاريع التي تربط مئات الموردين على مستوى البلاد وتتضمن آلاف القطع لكل مشروع، إلى سبعة أو ثمانية نصوص برمجية آلية، ما حقق استخلاص البيانات تلقائيًا، وتجميع التقدم، وإنذار التأخيرات، وخفض عبء العمل بأكثر من 90%.

في عمليتي المبيعات والخدمات، يتطلب كل مشروع بحثي معالجة نحو 20 ألف إلى 30 ألف عينة من آراء المستخدمين. في الماضي، كان تصنيف وتحليل هذه التعليقات غير المنظمة يستغرق أيامًا من العمل اليدوي، أما الآن، وباستخدام Qwen للعمل، يمكن إنجاز التعرف على المشاعر وتجميع الآراء تلقائيًا، ما خفض دورة التحليل إلى أقل من半天.

صرّح لي تشيانغ، نائب رئيس مجموعة علي بابا للذكاء الاصطناعي والمدير العام لقطاع السيارات: "في المستقبل، ستنتقل المنافسة في القطاع من 'ذكاء السيارة الواحدة' إلى 'الذكاء المؤسسي'. ولن يكون الفارق بين الشركات المصنعة للسيارات هو من سيستخدم نموذجًا معينًا أولًا، بل من يستطيع تحويل الذكاء الاصطناعي إلى قوة دافعة لتطور مستمر داخل المؤسسة. فالنماذج ستنتشر بشكل واسع، وتطبيقات النقاط المنفصلة يمكن نسخها بسهولة. أما الصعب نسخه حقًا فهو قدرة الشركات المصنعة على استخدام الذكاء الاصطناعي لربط سلسلة كاملة ومترابطة تشمل 'البحث والتطوير، الإنتاج، التوريد، المبيعات والخدمات'. وهنا تكمن الأهمية النموذجية لتطبيق Qwen للعمل في تشانغان."

تشهد علاقة التعاون بين تشانغان وألي بابا تاريخًا طويلًا ونتائج مثمرة. فقد استخدم النظام المساعد للقيادة الذكية تشانغان السماوي رقائق AI محلية الصنع من فريق Tongyi، كما تم دمج نموذج Qwen الكبير في مقصورة تشانغان السماوية. وفي المستقبل، سيواصل الطرفان تعميق تعاونهما في مجال الذكاء الاصطناعي، بهدف معًا صناعة مثال يُحتذى به في تحوّل قطاع السيارات نحو الذكاء الاصطناعي.

We dedicated to serving clients with professional DingTalk solutions. If you'd like to learn more about DingTalk platform applications, feel free to contact our online customer service or email at عنوان البريد الإلكتروني هذا محمي من روبوتات السبام. يجب عليك تفعيل الجافاسكربت لرؤيته.. With a skilled development and operations team and extensive market experience, we’re ready to deliver expert DingTalk services and solutions tailored to your needs!