Qwen dilancarkan di Chang'an Automobile, digunakan dalam semua peringkat seperti penyelidikan, pengeluaran, pembekalan, jualan dan perkhidmatan

Tiada AI, tiada Chang'an

Berita QwenWork

Baru-baru ini, Changan Automobile telah secara rasmi memperkenalkan QwenWork ke dalam pelbagai skenario perniagaan seperti penyelidikan dan pembangunan, pengilangan, rantaian bekalan, jualan serta perkhidmatan.

Sebagai salah satu daripada tiga syarikat automotif milik negara utama di China, Changan Automobile secara aktif mengikuti arus teknologi AI dengan menyuarakan moto "Tiada AI, tiada Chang'an". Sebelum ini, Changan telah berjaya melancarkan produk unggul industri seperti Tianshu Linghang dan Tianshu Zuo Cang. Memasuki tahun ini, Changan membawa gelombang inovasi AI lebih jauh ke dalam organisasi, merangkumi semua bidang perniagaan.

Liang Guangzhong, Penolong Pengarah Eksekutif Changan Automobile sekaligus Ketua Jabatan Transformasi & Efisiensi, berkata: "Di Changan, alat pintar seperti QwenWork bukan sahaja alat untuk meningkatkan kecekapan individu, tetapi juga kunci kepada pembinaan organisasi berasaskan AI. Ia mampu menyematkan keupayaan AI ke dalam teras proses perniagaan, menyebabkan transformasi model operasi keseluruhan organisasi, menjadikan AI sebagai infrastruktur penting yang tidak dapat dipisahkan daripada syarikat."

Oleh itu, Changan Automobile telah menetapkan bahawa semua kakitangan syarikat mesti menggunakan agen pintar AI. QwenWork kini telah diterapkan secara mendalam ke dalam rutin kerja pekerja barisan hadapan, mencetuskan banyak contoh inovatif dalam bidang-bidang seperti penyelidikan, pengilangan, bekalan, jualan dan perkhidmatan.

Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan, jurutera ujian integrasi sistem elektrik Mao Haiyun menggunakan QwenWork untuk membangunkan dua aplikasi perniagaan — alat pengiraan pemilihan kabel loom dan simulator kesan lampu. Pemilihan kabel loom melibatkan pengiraan ratusan hingga ribuan parameter kabel bagi setiap model kenderaan. Dulu, pengiraan ini dilakukan secara manual oleh jurutera pakar selama kira-kira dua hari, tetapi kini hasilnya boleh diperoleh dalam lima minit selepas input jadual parameter. Simulator kesan lampu pula mampu merendernya secara langsung pada model 3D kenderaan, menggantikan kaedah lama yang hanya bergantung pada huraian lisan atau pembangunan prototaip fizikal, mempersingkat masa pencapaian persetujuan dari beberapa minggu kepada hanya sekali mesyuarat.

Dalam bidang pengilangan, Guo Ziya, seorang jurutera pengurusan sistem kualiti berpengalaman 13 tahun yang sebelum ini tidak pernah menulis kod, mula meneroka AI tahun ini. Menggunakan QwenWork, dia membangunkan alat pemindahan kod QR ke teks Cina, menyelesaikan masalah skimer baris produksi yang tidak dapat mengenal pasti aksara Cina. Alat ini kini telah diguna pakai secara meluas di pelbagai tapak pengeluaran Chang'an Hebei. Kakitangan dalaman turut membangunkan aplikasi mikro untuk semakan dokumen kenderaan, yang merangkumi perbandingan puluhan parameter seperti sijil kelayakan, sijil COC, senarai persekitaran dan lain-lain. Dulu, menyemak dokumen untuk satu kenderaan mengambil masa lebih 10 minit secara manual, kini cukup dengan mengambil gambar dan memuat naiknya, sistem secara automatik mengekstrak parameter, membandingkannya dengan data rasmi dan menandakan perbezaan, mengurangkan masa semakan dari 10 minit kepada hanya 1–2 minit.

Gong Xuan, Pengurus Projek Senior Digitalisasi Platform Pembelian Global di Pusat Pembelian, lebih mendahului arus. Dia menggunakan QwenWork sebagai alat utama untuk analisis data harian, inventori projek, dan penyusunan bahan, dan kini sedang membina fungsi analisis kos automatik berasaskan pangkalan data syarikat.

Dalam bidang rantaian bekalan, Zhang Yongze, seorang pengurus pembungkusan di Jabatan Logistik berusia 55 tahun, selepas belajar sendiri QwenWork, berjaya membahagikan proses kelulusan pembungkusan yang melibatkan ratusan pembekal di seluruh negara dan ribuan komponen dalam satu projek tunggal, kepada tujuh atau lapan skrip automatik. Proses ini kini mampu mengekstrak data secara automatik, merumuskan kemajuan projek, dan memberi amaran apabila terdapat kelewatan, mengurangkan beban kerja lebih daripada 90%.

Dalam aspek jualan dan perkhidmatan, satu projek kajian pasaran biasanya melibatkan sekitar 20,000 hingga 30,000 sampel pengguna. Dahulu, mengkategori dan menganalisis maklum balas mentah tidak berstruktur ini memakan masa beberapa hari secara manual. Kini, dengan bantuan QwenWork, pengenalan emosi dan pengelompokan pendapat boleh diselesaikan secara automatik, mengurangkan tempoh analisis dari beberapa hari kepada kurang daripada setengah hari, menyediakan wawasan berasaskan data untuk rekabentuk produk.

Li Qiang, Timbalan Presiden Alibaba Cloud Intelligence Group sekaligus Pengurus Umum Industri Automotif AI, berkata: "Ke depan, persaingan industri akan beranjak daripada 'kepintaran kenderaan tunggal' kepada 'kepintaran organisasi'. Apa yang membezakan pengeluar kenderaan bukan siapa yang pertama kali menggunakan model tertentu, tetapi siapa yang dapat menjadikan AI sebagai daya pendorong evolusi berterusan syarikat. Model akhirnya akan tersebar luas, aplikasi titik tunggal pun mudah disalin. Yang benar-benar sukar ditiru adalah sama ada pengeluar kenderaan mampu menggunakan AI untuk menghubungkan secara menyeluruh keseluruhan rantai 'penyelidikan, pengilangan, bekalan, jualan dan perkhidmatan'. Di sinilah terletaknya nilai demonstrasi pelaksanaan QwenWork di Chang'an."

Hubungan kerjasama antara Changan Automobile dan Alibaba panjang dan produktif. Sistem bantuan pemanduan pintar Changan Tianshu Linghang telah menggunakan cip AI rekaan Tongyi Tiantie, manakala kokpit Changan Tianshu pula telah disambungkan dengan model besar Qwen. Ke depan, Changan Automobile dan Alibaba akan terus memperdalam kerjasama AI mereka, bersama-sama membina ikon transformasi pintar dalam industri automotif.

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 This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.. 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!