알림 목록

Регион анализа: Сфера обрабатывающей промышленности (Чанвон, Кимхэ, Янсан, Хаман, Джинджу, провинция Кёнсаннамдо)
Основные области:  Машиностроение, станки, прецизионная обработка, металлургия, автомобильные детали, атомная энергетика, оборонная промышленность Машинные предприятия, компании, занимающиеся робототехникой и решениями на основе ИИ, Национальный промышленный комплекс Чанвона
Повестка дня: Расширяется ли концентрация машиностроения в провинции Кённам за пределы заводов, использующих ИИ и роботов, в новую промышленную конкурентоспособность, которая предполагает проектирование и продажу оборудования с ИИ, промышленных роботов и автономных производственных систем?
Тип «Золотого времени»: Возможность для производственной базы + Риск извлечения стоимости с помощью ИИ
Дата: 28 августа 2026 г.
Версия: Региональная аналитика AX Golden Time Intelligence v3.2 Расширенные критерии
 

В 2024 году промышленный комплекс Чанвон зафиксировал производственную стоимость в 62,223 триллиона вон , экспорт на сумму 18,429 миллиарда долларов , 3216 компаний-резидентов и 120 289 сотрудников . Среди 38 национальных промышленных комплексов страны он занял 4-е место по производственной стоимости, 5-е место по экспорту и количеству компаний-резидентов и 3-е место по занятости. На машиностроение приходилось приблизительно 27% от общего объема машиностроения в национальных промышленных комплексах, что обеспечило первое место. Переход провинции Кённам к производству с использованием искусственного интеллекта — это не просто вопрос привлечения новых отраслей в регион, испытывающий недостаток промышленной базы, а скорее вопрос реструктуризации системы крупномасштабного машиностроения. ( Yonhap News ,  Состояние промышленного комплекса Чанвон )

В 2025 году экспорт Чанвона составил 22,63898 млрд долларов США , что составляет 47,1% от общего экспорта провинции Кённам и 3,2% от общенационального экспорта. В целом экспорт сократился на 0,7% по сравнению с предыдущим годом; при этом экспорт промышленного оборудования увеличился на 0,4%, экспорт базового промышленного оборудования снизился на 12,1%, а экспорт компонентов машин, инструментов и пресс-форм — на 10,8%. Хотя экспорт оборонной продукции увеличился, отдельные категории традиционного оборудования демонстрировали разные тенденции. ( Торгово-промышленная палата Чанвона )

В 2024 году Южная Корея зафиксировала самую высокую в мире плотность роботов: 1220 промышленных роботов на 10 000 работников обрабатывающей промышленности . Это примерно на 20% больше, чем 1012 единиц в 2023 году. Однако использование роботов сосредоточено в крупных автомобильных и электронных конгломератах, в то время как уровень внедрения «умных заводов» среди малых и средних производственных предприятий (МСП) в 2024 году составил всего 18,6%. Кроме того, 75,5% внедренных «умных заводов» все еще находились на базовой стадии. Высокая плотность роботов в стране сочетается с низким уровнем интеллекта в этой области на МСП. ( Международная федерация робототехники ,  Министерство МСП и стартапов )

Значительно расширились государственные инвестиции в провинцию Кённам. Правительство провинции Кённам выделило 1,1909 триллиона вон на инновации в области искусственного интеллекта в обрабатывающей промышленности к 2026 году, что примерно в четыре раза превышает сумму в 295,9 миллиарда вон, выделенную в предыдущем году. С 2026 по 2030 год реализуются проекты по разработке и демонстрации физического ИИ на общую сумму 1 триллион вон , включая 600 миллиардов вон государственного финансирования и 400 миллиардов вон частных инвестиций. Национальный промышленный комплекс Чанвон был определен как демонстрационный центр обрабатывающей промышленности, где сосредоточены машиностроительная, судостроительная, оборонная и автомобильная отрасли. ( Инвестиции в обрабатывающую промышленность в Кённаме , проекты физического ИИ )

В Чанвоне одновременно реализуются следующие проекты: разработка сверхмасштабных сервисов искусственного интеллекта, специализированных для обрабатывающей промышленности (22,69 млрд вон) , демонстрационный проект PINN по конвергенции в обрабатывающей промышленности (32 млрд вон ) , демонстрационный промышленный комплекс Smart Green AX (22,2 млрд вон) , завод по производству газовых турбин с использованием ИИ (7 млрд вон) и центр поддержки цифровой трансформации в машиностроении и оборонной промышленности (25,86 млрд вон) . Сфера действия этих программ и демонстрационных проектов расширилась от автоматизации процессов до ИИ, основанного на физических законах, цифровых двойниках и автономной диагностике. ( План развития ИИ в обрабатывающей промышленности города Чанвон )

Подтверждаются также данные, полученные непосредственно на производстве. Завод CTR в Чанвоне автоматизировал визуальный контроль алюминиевых деталей с помощью Vision AI, а GMB Korea и Taerim Industry применили автономных мобильных роботов и двуруких роботов в производстве смешанных моделей. Korens демонстрирует интегрированное управление с помощью цифрового двойника, а Shinsung Delta Tech и DX Solutions тестируют нейронные сети для обработки физической информации. Примеры компаний, где ИИ был интегрирован в реальные производственные процессы, уже существуют. ( Производственные площадки Кённам, использующие ИИ )

Однако среди 3216 компаний-арендаторов в Национальном промышленном комплексе Чанвона количество фирм, применяющих ИИ для фактического управления производством, темпы повышения производительности по процессам, объемы продаж запатентованных продуктов на основе ИИ и робототехники, а также темпы распространения среди малых и средних предприятий не публикуются на регулярной основе. С 2014 года город Чанвон предложил создать «умные заводы» примерно для 1000 компаний, но этапы их базового, промежуточного и продвинутого внедрения не отделены от их текущего состояния. ( План города Чанвон по внедрению ИИ в обрабатывающей промышленности )

С 2026 по 2028 год одновременно на этапе демонстрации будут запущены Национальный проект по физическому ИИ, демонстрационный промышленный комплекс AX, центр поддержки DX, завод ИИ и проект конвергенции ИИ в обрабатывающей промышленности региона Йонгнам. Если в этот период компании в Кённаме будут выступать исключительно в качестве покупателей внешнего ИИ и роботов, производительность может несколько повыситься, но добавленная стоимость машин и роботов с ИИ будет накапливаться за счет внешних поставщиков.

Таким образом, текущий «золотой период» для машиностроительной отрасли провинции Кённам определяется как сочетание возможностей производственной базы и рисков, связанных с извлечением выгоды из искусственного интеллекта .

• Кластеризация машиностроительной отрасли ≠ машиностроительная отрасль, использующая ИИ
• Внедрение роботов ≠ Конкурентоспособность робототехнической отрасли
• Создание «умного завода» ≠ автономное производство
• Демонстрация ИИ не означает повсеместного внедрения на всем заводе.
• Повышение производительности ≠ Продажи продуктов на основе ИИ
• Привлечение национальных проектов ≠ Повышение ценности местной компании

Машиностроительная промышленность провинции Кённам сосредоточена вокруг Национального промышленного комплекса Чанвон и распространяется на производственные зоны Кимхэ, Янсан, Хаман и Джинджу. В Чанвоне сосредоточены станкостроение, атомная энергетика, оборонная промышленность, производство автомобильных запчастей и электрооборудования; Кимхэ специализируется на металлообработке, промышленном оборудовании и автомобильных запчастях; Янсан — на машиностроении, электронике и автомобильных запчастях; а Хаман — на литье, металлургии и производстве машинных деталей.

Промышленный комплекс Чанвон представляет собой крупномасштабную производственную систему с управляемой территорией площадью около 25,3 миллиона квадратных метров и более чем 3000 предприятий. Прогнозируемый объем производства в 62,223 триллиона вон и занятость в 120 289 человек в 2024 году свидетельствуют о том, что потенциальный спрос на приложения искусственного интеллекта существует не на одном предприятии, а во всем промышленном городе. ( Город Чанвон ,  Yonhap News )

Однако компании-арендаторы различаются по масштабу производства и уровню данных, от крупных конгломератов, занимающихся производством готовой продукции, до небольших предприятий по переработке, изготовлению пресс-форм и деталей. Даже в рамках одного промышленного комплекса инфраструктура для подключения ERP-систем, MES-систем, датчиков, связи оборудования и моделей искусственного интеллекта различается от компании к компании.

Нынешняя структура оценивается как обеспечивающая крупномасштабную агрегацию машинного производства, в то время как цифровая готовность, специфичная для отдельных предприятий, фрагментирована .

Объем производства Чанвонского национального промышленного комплекса увеличился с 41,7301 триллиона вон в 2020 году до 45,4477 триллиона вон в 2021 году, 51,4283 триллиона вон в 2022 году, 60,0597 триллиона вон в 2023 году и 62,2230 триллиона вон в 2024 году. Восстановление объемов производства в оборонной, атомной, автомобильной и судостроительной отраслях способствовало общему росту производства комплекса. ( Yonhap News )

Напротив, прогнозируемый общий объем экспорта Чанвона в 2025 году составит 22,63898 млрд долларов, что на 0,7% меньше, чем в предыдущем году. В то время как производство оружия и промышленного оборудования выросло на 29% и 0,4% соответственно, производство базового промышленного оборудования, а также компонентов машин, инструментов и пресс-форм показало двузначное снижение. Такая структура отражает несоответствие между показателями крупных проектно-ориентированных отраслей и производством традиционных машиностроительных деталей. ( Торгово-промышленная палата Чанвона )

Увеличение стоимости продукции промышленного комплекса может быть результатом роста существующих заказов и производства готовой продукции и не эквивалентно новым продажам продукции на основе искусственного интеллекта и робототехники. Кроме того, данные по отдельным товарам и компаниям, используемые для различения восстановления производства и трансформации промышленной структуры, ограничены.

Текущий статус определяется как « Восстановление объемов производства подтверждено / Перенос доходов от оборудования с искусственным интеллектом не подтвержден» .

Первое изменение заключается в том, что ценность машин сместилась от точности и долговечности к интеллекту и обработке данных. Станки, газовые турбины и производственные установки генерируют данные на протяжении всего периода своей работы, когда объединяются программное обеспечение управления, прогнозирующее техническое обслуживание, оптимизация энергопотребления и цифровые двойники.

Второе изменение заключается в переходе от отдельных роботов к автономным процессам в качестве единицы автоматизации . Структура производительности различается на этапе, когда один робот выполняет повторяющиеся задачи, и на этапе, когда ИИ непрерывно оптимизирует заказы, конструкции, материалы, условия процесса, проверки и техническое обслуживание.

Третье изменение заключается в том, что сфера конкуренции расширилась от производителей оборудования до компаний, занимающихся платформами искусственного интеллекта, робототехникой и полупроводниками. Если производители оборудования поставляют только аппаратное обеспечение, то доходы от управляющих данных и услуг переходят к сторонним компаниям-разработчикам программного обеспечения.

Четвертое изменение заключается в том, что единицей оценки навыков стал не индивидуальный опыт , а обучающие данные. Если навыки, необходимые для оценки шума, вибрации, нагрева, износа инструмента и качества поверхности при обработке, не будут преобразованы в датчики и модели искусственного интеллекта, производственные мощности исчезнут с уходом на пенсию более опытных квалифицированных рабочих.

По оценкам, машиностроительная отрасль провинции Кённам переходит от конкуренции за создание качественных машин к конкуренции за предоставление машинам возможности принимать собственные решения .

Проект развития инфраструктуры конвергенции искусственного интеллекта в обрабатывающей промышленности региона Йонгнам реализуется в период с 2024 по 2026 год и оценивается в 45 миллиардов вон . Этот проект направлен на сбор и обработку производственных данных для разработки и демонстрации решений на основе искусственного интеллекта, которые решают проблемы безопасности, производительности и качества. Бюджет государственного финансирования проекта на 2025 год составляет 10 миллиардов вон. (Корейское агентство по продвижению информационных и коммуникационных технологий , Enterprise Plaza )

Масштабный проект по разработке сервисов искусственного интеллекта для производства в Чанвоне оценивается в 22,69 миллиарда вон, а демонстрационный проект PINN по конвергенции данных в производстве — в 32 миллиарда вон. В отличие от моделей, обучающихся только на производственных данных, нейронные сети, использующие физическую информацию, объединяют физические законы, такие как тепловые процессы, гидродинамика и напряжения. Подтверждено взаимодействие с процессами проектирования, обработки и энергоснабжения машиностроительных предприятий в провинции Кённам. ( План развития искусственного интеллекта в производстве города Чанвон )

В демонстрационный промышленный комплекс Smart Green AX к 2028 году будет инвестировано 22,2 миллиарда вон, а в качестве моделей эксплуатации созданы три интеллектуальных завода, использующих контроль качества с помощью ИИ и автономную логистику, на базе компаний Doosan Enerbility, Hyundai Wia и Samhyun. На завод, использующий ИИ, выделено 7 миллиардов вон на техническое обслуживание газовых турбин электростанций.

Центр поддержки цифровой трансформации в машиностроении и оборонной промышленности будет создан к 2026 году с бюджетом в 25,86 миллиарда вон. Он будет отвечать за разработку моделей искусственного интеллекта для производства, внедрение оборудования и решений, решение технических проблем, с которыми сталкиваются компании, и предоставление специализированной кадровой поддержки. Инфраструктура расширена от поддержки отдельных интеллектуальных заводов до демонстраций цифровой трансформации в промышленных комплексах.

Текущий уровень отклика оценивается следующим образом : подтверждено участие многочисленных демонстрационных проектов и ключевых компаний, в то время как массовое распространение среди малых и средних предприятий и коммерциализация продуктов на основе искусственного интеллекта не подтверждены.

По прогнозам, к 2024 году плотность использования роботов в производственной сфере в Южной Корее достигнет 1220 единиц на 10 000 работников, что позволит стране занять первое место в мире. Среднемировой показатель в 2023 году составил 162 единицы, что свидетельствует о том, что Южная Корея уже продемонстрировала высокую плотность использования автоматизированного оборудования. ( Международная федерация робототехники )

Однако высокая плотность роботов в значительной степени обусловлена ​​инвестициями в крупные заводы по производству электроники и автомобилей. Среди 163 273 малых и средних предприятий (МСП) и средних компаний с заводами по всей стране 19,5% внедрили технологии «умного завода», а 18,6% составляют МСП. Даже среди компаний, внедривших технологии, 75,5% все еще находятся на базовом этапе частичного сбора производственной информации. ( Министерство МСП и стартапов )

Несмотря на высокий спрос на машиностроение, экспорт и демонстрацию производственных процессов в провинции Кённам, отсутствуют данные, сравнивающие плотность роботов, уровень управления производством с помощью ИИ и количество автономных заводов в регионе с аналогичными показателями в машиностроительных регионах Германии, Японии и Китая.

Установлено, что данное местоположение обладает высоким потенциалом использования роботов и неизмеримой готовностью к автономному производству в регионе .

Объем производства Чанвонского национального промышленного комплекса составляет 62,223 триллиона вон .

В стране насчитывается 3216 компаний-арендаторов и 120 289 сотрудников .

В 2024 году экспорт составил 18,429 миллиарда долларов .

В 2025 году общий объем экспорта Чанвона составил 22,63898 млрд долларов США , что составляет 47,1% от экспорта провинции Кённам .

В корейской обрабатывающей промышленности плотность роботизации составляет 1220 единиц на 10 000 работников .

Уровень внедрения интеллектуальных заводов среди малых и средних предприятий по всей стране составляет 18,6% , а доля интеллектуальных заводов на базовой стадии — 75,5% .

Прогнозируемый объем инвестиций провинции Кённам в сферу искусственного интеллекта в обрабатывающей промышленности на 2026 год составляет 1,1909 триллиона вон .

Национальный проект по развитию искусственного интеллекта в физической сфере оценивается в 1 триллион вон на период с 2026 по 2030 год , проект по развитию искусственного интеллекта в обрабатывающей промышленности региона Йонгнам — в 45 миллиардов вон , мегапроект по развитию искусственного интеллекта в обрабатывающей промышленности — в 22,69 миллиарда вон , демонстрационный проект PINN — в 32 миллиарда вон , демонстрационный промышленный комплекс AX — в 22,2 миллиарда вон , а центр поддержки DX — в 25,86 миллиарда вон .

С другой стороны, количество компаний, использующих ИИ для управления производством в Национальном промышленном комплексе Чанвона, доля процессов, в которых применяется ИИ, объемы продаж продукции на основе ИИ и робототехники, а также темпы повышения производительности по компаниям не раскрываются в виде единой статистической информации.

Узким местом, выявленным цифрами, является не нехватка средств на проект.

Установлено, что отсутствует единая система измерения, позволяющая связать триллионы вон, инвестированные в искусственный интеллект в обрабатывающей промышленности, с результатами практической работы более чем 3000 компаний .

Первая проблема заключается в разнице между автоматизацией и автономностью . Даже с роботами, датчиками и MES-системами производство по-прежнему ограничено автоматизированными повторяющимися задачами, если только искусственный интеллект не будет прогнозировать условия процесса и управлять оборудованием.

Второй разрыв существует между компаниями-потребителями и поставщиками . Если машиностроительные компании в провинции Кённам внедрят сторонний ИИ и роботов, производительность повысится, но доходы от роботов, контроллеров, моделей ИИ и услуг по обработке данных могут быть получены внешними компаниями.

Третий пробел существует между компаниями-участниками демонстрационного проекта и компаниями общего профиля . Хотя существуют публично обнародованные примеры, такие как Doosan Enerbility, Hyundai Wia, CTR и Korens, фактический уровень применения и распространения среди 3216 компаний-арендаторов еще не подтвержден.

Четвертый пробел существует между данными об оборудовании и обучающими данными . Более старые машины имеют другие стандарты связи и датчики, а условия их работы не стандартизированы. Даже если данные собираются, повторное использование распространенных моделей ИИ ограничено, поскольку форматы различаются в зависимости от компании.

Пятый разрыв существует между квалифицированными технологиями и массивами данных . Количество процессов и компаний, которые преобразовали суждения полевых техников в обучающие данные, не разглашается.

В настоящее время наибольший разрыв в готовности определяется как разница между скоростью, с которой Кённам станет крупным центром спроса на ИИ и роботов, и скоростью, с которой там будет создана индустрия поставок машин и роботов с искусственным интеллектом .

В провинции Кённам сосредоточены такие крупные предприятия, как Национальный промышленный комплекс Чанвон, Центр поддержки цифровой трансформации в производстве, Центр поддержки сотрудничества в области цифровой трансформации в промышленности, Технопарк Кённам, Корейский научно-исследовательский институт электротехники (KERI), Корейский институт материаловедения (KIMS) и многочисленные машиностроительные компании. Также был представлен план по подготовке 1200 практических специалистов в области искусственного интеллекта через Инновационную академию в период с 2026 по 2031 год. ( План развития искусственного интеллекта в производстве города Чанвон )

С другой стороны, план «1200» рассчитан на шесть лет, и по состоянию на 2026 год результаты, касающиеся завершения проектов, трудоустройства и размещения сотрудников в малых и средних предприятиях, находятся на ранней стадии. По сравнению со 120 000 рабочих мест в Национальном промышленном комплексе Чанвон, предложение специалистов в области производства и конвергенции ИИ ограничено по масштабу.

Несмотря на существование демонстрационных проектов Manufacturing Data Open Lab и PINN, спецификации подключения к данным для конкретных компаний, количество компаний, предоставляющих данные, коэффициент повторного использования обучающих данных и система реагирования на инциденты безопасности не разглашаются.

Текущая ситуация указывает на расширение институциональной, демонстрационной и образовательной инфраструктуры, в то время как наличие персонала, занимающегося ИИ на местах, и совместимость данных находятся на ранних стадиях.

С 2014 года город Чанвон предложил создать «умные заводы» примерно для 1000 компаний. Хотя это значительное число, если сравнивать его с 3216 компаниями, расположенными в Национальном промышленном комплексе Чанвона, его нельзя использовать в качестве текущего показателя распространения, поскольку информация о том, включены ли в этот показатель компании за пределами комплекса, закрылись ли они или переехали, а также о состоянии их систем, не разглашается.

В ходе общенационального опроса было установлено, что уровень внедрения «умных» заводов среди малых и средних предприятий составляет 18,6%, а 75,5% предприятий находятся на начальной стадии. Актуальных данных, позволяющих определить, превышают ли показатели машиностроительных компаний в провинции Кённам средний показатель по стране, нет.

Такие компании, как CTR, Taerim Industry, GMB Korea и Korens, представляют собой группу фирм, где изменения в производственных процессах были подтверждены благодаря применению ИИ и роботов. В отличие от этого, в обществе практически отсутствуют данные о темпах внедрения датчиков, MES-систем и ИИ, а также об изменениях в производительности среди предприятий, занимающихся мелкосерийной механической обработкой, литьем и изготовлением пресс-форм.

Текущий уровень распространения определяется следующим образом : подтвержден ведущий случай / распространение среди малых и средних предприятий с длинным хвостом оценивается как пробел в данных.

В Чанвоне сосредоточено большое количество крупных машиностроительных, атомных и оборонных компаний, научно-исследовательских институтов, центров поддержки цифровой трансформации и национальных проектов. В то время как в Кимхэ, Янсане и Хамане широко распространены малые и средние предприятия по переработке металлов, металлообработке и производству автомобильных деталей, здесь относительно мало публичных примеров демонстрации искусственного интеллекта в производстве и специализированной инфраструктуры.

Несмотря на то, что проект по конвергенции ИИ в обрабатывающей промышленности региона Йонгнам имеет широкую территориальную структуру связей, количество компаний-участниц по городам и округам, процессы, в которых применяется ИИ, и уровень собственных инвестиций после демонстрации не разглашаются. Весьма вероятно, что уровни зрелости данных различаются между ключевыми компаниями в Чанвоне и компаниями-партнерами на окраинах, даже в рамках одной и той же цепочки поставок.

Производство деталей машин может осуществляться в Кимхэ и Хамане, а окончательная сборка — в Чанвоне. Однако, если только завод в Чанвоне будет оснащен системами искусственного интеллекта, а данные о поставках и качестве от внешних партнеров не будут интегрированы, оптимизация всей цепочки поставок не произойдет.

В настоящее время пространственный разрыв определяется как разрыв между AX, центром которого является национальный промышленный комплекс Чанвон, и всей цепочкой поставок машиностроительной продукции в провинции Кённам .

График реализации Национального проекта по физическому искусственному интеллекту — 2026–2030 годы, демонстрационного промышленного комплекса Smart Green AX — 2028 год, а Центра поддержки цифровой трансформации машиностроения и оборонной промышленности — 2026 год. Основные проекты в области искусственного интеллекта в обрабатывающей промышленности провинции Кённам сосредоточены на этапах разработки, демонстрации и распространения в период с 2026 по 2028 год.

В тот же период машиностроительная отрасль Чанвона сталкивается с одновременным ростом спроса, связанного с оборонной промышленностью, атомной энергетикой и судостроением, и снижением экспорта традиционных машиностроительных комплектующих. Компании, которые обеспечили себе технологические данные и инвестиционные средства, сохраняя при этом текущие заказы, в период следующей экономической адаптации будут отличаться от тех, которые просто перерабатывали большие объемы продукции, используя существующие методы производства.

Уход на пенсию опытных квалифицированных работников старшего возраста также представляет собой временной риск в течение того же периода. Если персонал уходит до того, как решения, касающиеся обработки, сборки и контроля, будут преобразованы в данные, объем знаний, доступных для обучения ИИ, уменьшается.

Период с 2026 по 2028 год определен как ограниченный переходный период, в течение которого существующие заказы в машиностроительной отрасли и национальные инвестиции в искусственный интеллект в обрабатывающей промышленности будут сосуществовать .

12-1. Пример применения программы Golden Time в органах местного самоуправления ① — город Чанвон

В Чанвоне расположен национальный промышленный комплекс, в котором размещается 3216 компаний, создается 120 000 рабочих мест, а производственная база оценивается в 62 триллиона вон. В Чанвоне также находятся мега-промышленный комплекс, включающий демонстрационные центры по искусственному интеллекту (AI), PINN и AX, завод по производству ИИ и центр поддержки цифровой трансформации (DX).

Выявленный разрыв связан скорее с общей скоростью распространения технологий в промышленном комплексе, чем с масштабом демонстрационного проекта. В качестве действующих моделей представлены три «умных» завода, а в промышленном комплексе расположено более 3000 компаний. Если результаты демонстрации не будут воспроизведены в виде технологических стандартов и коммерческих решений, разрыв между ведущими и обычными заводами увеличится.

Чанвон оценивается как перспективный полигон для испытаний высокой плотности населения, но с риском возникновения «узкого места» в распространении инфекции .

12-2. Примеры применения программы Golden Time в местных органах власти ② — Гимхэ и Хаман

В районах Кимхэ и Хаман сосредоточено большое количество предприятий, занимающихся литьем, металлообработкой, производством машиностроительных деталей и пресс-форм. Хотя эти компании участвуют в цепочках поставок судостроения, автомобилестроения и оборонной промышленности наряду с крупными конгломератами в Чанвоне, они сталкиваются с недостатками, связанными с размером предприятий и возрастом их производственных мощностей.

Компаниям, которые не завершили оснащение оборудования датчиками, стандартизацию данных и документирование процессов до внедрения ИИ, сложно напрямую участвовать в демонстрационных проектах по развитию передовых технологий ИИ. Уровень внедрения «умных заводов» в масштабах всей страны составляет 18,6% для малых и средних предприятий и 75,5% для предприятий на базовом этапе, что демонстрирует структурные масштабы этого барьера.

Если разрыв между базовой цифровизацией и демонстрацией передовых технологий искусственного интеллекта не сократится в течение двух-трех лет, компании в Кимхэ и Хамане останутся лишь исполнителями аутсорсинговых процессов с разрозненными данными, а не участниками цепочки поставок ИИ.

По оценкам, компании Gimhae и Haman обладают высоким потенциалом в области производственных мощностей и неучтенной готовностью к выходу на рынок искусственного интеллекта .

Первоначальный риск заключается в потере данных о квалификации . Если квалифицированный работник уходит на пенсию, не зафиксировав свой опыт в оценке состояния инструмента, вибрации, термической деформации и изменений материала, стоимость восстановления прежнего качества возрастает.

Второй риск связан с зависимостью от платформы . Если машиностроительные компании в провинции Кённам будут самостоятельно внедрять внешние модели ИИ и роботов, не обеспечив при этом собственные возможности управления и обработки данных, то доходы от программного обеспечения, обновлений и эксплуатации после продажи оборудования перейдут к внешним поставщикам.

Третий риск связан с изоляцией процесса валидации . Если показатели трех ведущих заводов и ряда отличных компаний не будут стандартизированы, то после завершения проекта для каждой компании будут повторяться одни и те же затраты на консультирование и разработку.

Четвертый риск связан с оттоком малых и средних предприятий из цепочки поставок . Генеральные подрядчики требуют данных о поставках, качестве и выбросах углерода в режиме реального времени, но если компании-партнеры продолжают использовать ручную или ретроспективную отчетность, транзакционные издержки возрастают, и увеличивается вероятность замены поставщиков компаниями, использующими цифровые технологии.

Пятый риск заключается в изменении промышленной идентичности . Если в Кённаме укоренится структура, в которой на заводах будет расти использование ИИ и роботов, но роботы, контроллеры и машины с ИИ будут закупаться у сторонних поставщиков, то добавленная стоимость машиностроительной отрасли будет ограничена производством аппаратного обеспечения.

В настоящее время необратимостью считается передача лидерства в индустрии машин с использованием ИИ внешним сторонам в процессе внедрения ИИ, а не задержка в его освоении .

В провинции Кённам одновременно сосредоточены реальные данные об оборудовании, процессах, сбоях и качестве для обучения ИИ, а также крупномасштабные производственные площадки для немедленной проверки продуктов ИИ. Физические данные о производстве и спрос на демонстрацию, которые трудно получить другим центрам ИИ, сконцентрированы в одном регионе.

Как только физический ИИ, PINN, цифровой двойник и автономная логистика будут объединены в единую модель, одни и те же технологии можно будет многократно применять в атомной энергетике, обороне, судостроении, автомобилестроении и машиностроении. Также существует потенциал для межотраслевого развития, когда демонстрационные проекты в одной отрасли могут быть преобразованы в продукты для другой.

С другой стороны, если результаты демонстрационных проектов останутся в рамках отдельных компаний, то, несмотря на многочисленные успешные примеры, Кённам не будет обладать технологиями промышленного применения, пригодными для повторного использования.

В настоящее время ожидается , что прибыль будет выходить за рамки повышения производительности завода и формирования производственных линий машин с искусственным интеллектом, роботов и оборудования для производственных операций, которые будут продаваться машиностроительными компаниями провинции Кённам .

Gyeongnam Machinery AX Runtime

Заказ → Проектирование → Материалы → Обработка → Сборка → Контроль качества → Логистика → Доставка → Эксплуатационные данные → Техническое обслуживание → Улучшение конструкции → Следующий продукт

цепочка создания стоимости в сфере искусственного интеллекта и машиностроения

Проблема на месте → Производственные данные → Модель ИИ → Интеграция робота и машины → Проверка производительности → Коммерческий продукт → Расширение сотрудничества с другими компаниями → Экспорт → Доход от услуг

Возможности развития производственной базы + риски, связанные с извлечением выгоды из искусственного интеллекта

Кённам — это регион, в котором развита обрабатывающая промышленность.

Этот регион также не является исключением, поскольку в нем немало демонстрационных проектов в области искусственного интеллекта и робототехники.

Это не тот этап, на котором нет реальных примеров применения на практике.

В настоящее время существует риск того, что машиностроительные компании провинции Кённам становятся крупными покупателями оборудования с искусственным интеллектом и робототехники, но не развиваются как поставщики оборудования, роботов и программного обеспечения для производства с использованием ИИ .

Если полевые демонстрации приведут к распространению многоразовых продуктов и малых и средних предприятий в период с 2026 по 2028 год, машиностроительная отрасль провинции Кённам перейдет к производству продукции с использованием искусственного интеллекта в физической среде.

Если не будет налажено взаимодействие, автономными будут лишь немногие ведущие заводы, в то время как большинство малых и средних предприятий останутся базовыми «умными» заводами, а добавленная стоимость, создаваемая с помощью ИИ, будет накапливаться за счет внешних поставщиков.

В настоящее время «золотое время» определяется соотношением возможностей производственной базы и риском извлечения выгоды от использования ИИ .

1. Количество предприятий машиностроительной отрасли в провинции Кённам
2. Количество работников в машиностроительной отрасли
3. Стоимость продукции и добавленная стоимость в машиностроительной отрасли
4. Экспорт промышленного оборудования и базового промышленного оборудования.
5. Экспорт машиностроительных элементов, инструментов и пресс-форм.
6. Производственная стоимость Национального промышленного комплекса Чанвон
7. Ставка эксплуатационных расходов компании-арендатора
8. Срок эксплуатации объекта в годах по компаниям-арендаторам
9. Количество компаний, внедряющих «умные» заводы
10. Распределение базового, промежуточного и продвинутого уровней
11. Фактический коэффициент использования системы
12. Количество компаний, применяющих ИИ
13. Количество процессов, управляемых ИИ.
14. Количество компаний, внедряющих роботов
15. Количество работающих промышленных роботов
16. Плотность роботов в малых и средних предприятиях
17. Повышение производительности до и после внедрения ИИ.
18. коэффициент сокращения времени процесса
19. Коэффициент снижения количества дефектов и переделок
20. Снижение темпов незапланированных остановок предприятий.
21. Изменение производства энергии на единицу
22. Снижение уровня производственных аварий и опасных работ.
23. Количество компаний, занимающихся сбором производственных данных
24. Скорость передачи данных между объектами и компаниями
25. Количество процессов оцифровки квалифицированных технологий
26. Количество компаний-участниц демонстрационного проекта
27. Коэффициент самоинвестирования после завершения демонстрации
28. Количество компаний, тиражирующих демонстрационные технологии
29. Количество компаний, занимающихся разработкой решений в области искусственного интеллекта в провинции Кённам
30. Количество компаний, занимающихся робототехникой в ​​провинции Кённам
31. Продажа продукции, включающей машины и роботы с искусственным интеллектом.
32. Экспорт решений в области искусственного интеллекта для производства
33. коэффициент покупки решений для местного бизнеса
34. Зависимость от внешних платформ искусственного интеллекта
35. Обучение специалистов по искусственному интеллекту в производственной сфере.
36. Уровень занятости в местных компаниях после завершения курса
37. Показатели трудоустройства и удержания сотрудников малых и средних предприятий
38. Чанвон, Кимхэ, Хаман и Янсан AX gap
39. Коэффициент подключения к данным генерального подрядчика и его партнеров
40. Темпы роста операционной прибыли относительно инвестиций в ИИ.

Пробел в данных: Хотя существуют статистические данные о производстве и экспорте промышленных комплексов, а также данные о стоимости проектов в области ИИ и примерах участия в них, общедоступная модель, связывающая цикл «компания → оборудование → данные → применение ИИ → производительность → коммерциализация ИИ → распространение на другие компании → экспортная/сервисная выручка» на основе данных одной и той же компании и процесса, отсутствует.

Цепочка выполнения

Производственный спрос → Оборудование/Технологические процессы → Данные → Искусственный интеллект/Робототехника → Результат повышения производительности → Коммерческие продукты → Расширение цепочки поставок → Экспорт → Доходы от услуг → Реинвестиции

Существует лишь один структурный аспект развития машиностроительной отрасли провинции Кённам: машиностроительная отрасль, использующая искусственный интеллект, и отрасль, продающая машины с ИИ, находятся на разных этапах перехода.

Внедрение внешних роботов, систем машинного зрения на основе искусственного интеллекта и цифровых двойников на заводах повышает производительность. Однако, если внешние поставщики сохраняют за собой права на модели управления, оперативные данные, обновления программного обеспечения и услуги прогнозирующего технического обслуживания, компании в провинции Кённам остаются более эффективными производителями оборудования.

Благодаря концентрации в регионе предприятий машиностроения, атомной энергетики, оборонной промышленности, судостроения и автомобилестроения, провинция Кённам обладает физической площадкой для проверки оборудования, использующего искусственный интеллект. Если это преимущество использовать исключительно для снижения затрат на отдельных заводах, регион станет крупным потребителем на рынке ИИ. Однако, если результаты этих демонстраций будут переработаны в такие продукты, как роботы, интеллектуальные станки, системы управления на основе ИИ и услуги по техническому обслуживанию, регион станет поставщиком.

Тезис о «золотом времени» — «Золотое время» для машиностроительной отрасли провинции Кённам — это не время установки нескольких новых роботов, а время сохранения масштабных физических демонстраций ИИ 2026–2028 годов в качестве продуктов и услуг для продажи компаниями Кённама. Если коммерциализация будет успешной, производственные площадки в Чанвоне, стоимость которых составляет 62 триллиона вон, станут крупнейшим в мире рынком для демонстраций машин с использованием ИИ. Если коммерциализация потерпит неудачу, заводы Кённама станут «умными», но закрепится структура, в которой право собственности на этот интеллект и постоянный доход будут принадлежать внешним компаниям, занимающимся ИИ и робототехникой.