硬核数据见证！希捷AI实践的实力答卷
45 年沉淀 + 全球布局
希捷用 AI 重塑制造未来
在数据存储需求呈指数级增长的当下，希捷凭借45年技术沉淀，已经累计提供超45亿TB存储容量。希捷在全球拥有七家制造工厂，分别位于美国、英国、中国、马来西亚、新加坡和泰国。IDC 预测，2023年至2028年间，全球数据圈的规模将增加两倍至394ZB……在大规模生产中，希捷如何通过 AI 技术实现突破？本文将深度解析其十余年 AI 实践带来的革命性成果。
从流程到环节：
AI 驱动希捷制造效率全面进阶
在AI技术浪潮的推动下，希捷实现全流程生产效率的革命性跃升。通过将AI深度植入运营核心，希捷依托生成式AI实现代码开发自动化，结合自主传感器数据监测、机器学习算法调优及自动视觉系统迭代，构建起覆盖全链路的智能生产体系。这些AI工具凭借强大的数据处理能力，高效完成异常检测、数据清洗与实时推理等复杂任务，为车间生产决策提供精准依据。
同时，面对制造业引入AI时管理重构、系统整合等难题，希捷自研AI方案破除多工厂协作壁垒，实现数据与业务深度融合。在自动化缺陷检测、晶圆生产等关键环节，AI不仅提升制造效率，更构建可靠质量体系，确保生产连续性，为智能工厂建设树立新标杆。
价值创造：定制化 AI 模型的实战成果
希捷全球工厂信息技术工程总监Agnes Zarate指出：“我们始终坚持以业务需求为导向，精准匹配最适配的模型架构。”基于此，希捷打造的定制化AI方案，已为运营创造显著的可量化价值。
正是基于这样的理念，希捷制定统一且具有凝聚力的AI计划，将AI深度融入产品、流程和工作流中。截至2025年初，工厂已部署数千个AI应用，成功积累144个典型案例，其中多项成果成为行业典范.
案例 1
增强型自动视觉系统（EAVS）：重新设计后，缺陷率降低 60%，节省数百万美元运营成本，树立质量控制新高度。
案例 2
自主监测系统：AI 模型实现 90 天内 230 万次推理，高效处理变量，显著提升设备性能与产品质量。
案例 3
代码开发革新：借助 GitHub Copilot，六个月自动生成 25 万行代码，效率提升 30%，完成遗留系统现代化改造。
案例 4
新加坡 “梦想工厂”：与新加坡经济发展局合作，生产效率提升 70%，AI 测试节省 1200 万美元，助力千余名员工岗位转型。
希捷的 AI 实践证明，在制造业智能化转型浪潮中，深度结合业务场景的 AI 应用，能够切实突破生产瓶颈，创造显著价值。未来，希捷还将带来哪些 AI 创新？值得整个行业持续关注。
