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这篇论文探讨了ChatGPT和人工智能生成内容（AIGC）在工程管理中的整合。它评估了管理流程的影响，绘制了AIGC在各种工程职能中的潜在发展。研究将AIGC服务分类到工程管理的领域内，并构想了AIGC辅助的工程生命周期。此外，还识别了与AIGC相关的关键挑战和新兴趋势。SCI Q4。
研究背景
- 研究问题
这篇文章探讨了ChatGPT和AI生成内容（AIGC）在工程管理中的应用，评估了管理过程对AIGC发展的影响，并绘制了AIGC在不同工程功能中的潜在发展路径。 - 研究难点
如何有效地将AIGC应用于工程管理，解决伦理问题、可靠性和鲁棒性等挑战，以及识别与AIGC相关的关键趋势。 - 相关工作
相关工作包括OpenAI在2022年11月推出的ChatGPT及其后续版本（如GPT-4），这些模型在文本生成、图像识别和多模态功能方面取得了显著进展。
研究方法
这篇论文提出了将ChatGPT和AIGC应用于工程管理的方法，以优化资源分配和提高效率。具体来说，
- AIGC服务分类
论文将AIGC服务分为五大类：文本（GAI-Text）、图像（GAI-Image）、音频（GAI-Audio）、视频（GAI-Video）和3D（GAI-3D）。每类服务采用不同的技术，如自然语言处理（NLP）、对象识别和深度学习模型。 - 工程生命周期集成
论文探讨了AIGC在各个工程生命周期阶段的应用，包括需求分析、设计、实施、测试和演化。每个阶段的具体应用如下：
- 需求分析
利用GAI-Text提取技术文档和客户反馈，进行需求验证。 - 设计
使用GAI-Image和GAI-3D生成数字原型，进行设计优化。 - 实施
通过GAI-Text、GAI-Audio和GAI-Video进行协作设计，提高设计效率。 - 测试
利用GAI-Text生成测试用例，进行自动化测试，提高测试精度和可靠性。 - 演化
通过GAI-Text和GAI-3D进行项目评估和决策支持，实时监控性能。
结果与分析
需求分析：通过AIGC技术，工程师可以更高效地提取技术文档和客户反馈，进行需求验证，从而节省时间和成本。
设计优化：AIGC生成的多个设计方案可以帮助工程师在设计阶段探索更多可能性，优化设计性能或成本。
实施阶段：AIGC在机器人交互、预测性维护和质量管理方面的应用，提高了任务执行效率和产品质量。
测试阶段：AIGC生成的测试用例和自动化测试显著减少了测试时间和成本，同时提高了测试结果的精度和可靠性。
演化阶段：AIGC在项目评估和决策支持方面的应用，帮助工程师实时监控性能，进行产品改进和决策。
总体结论
这篇论文总结了AIGC在工程管理中的潜力和应用前景。AIGC在需求分析、设计、实施、测试和演化等各个阶段展示了其强大的能力，能够提高决策质量、优化资源分配和简化工作流程。尽管存在伦理、可靠性和鲁棒性等挑战，但通过建立行业认可的数据库和研究AIGC辅助的优化设计、工程咨询和绿色工程等领域，可以进一步发挥AIGC在工程管理中的作用。
This study explores the integration of ChatGPT and AI-generated content (AIGC) in engineering management. It assesses the impact of AIGC services on engineering management processes, mapping out the potential development of AIGC in various engineering functions. The study categorizes AIGC services within the domain of engineering management and conceptualizes an AIGCaided engineering lifecycle. It also identifies key challenges and emerging trends associated with AIGC. The challenges highlighted are ethical considerations, reliability, and robustness in engineering management. The emerging trends are centered on AIGC-aided optimization design, AIGC-aided engineering consulting, and AIGC-aided green engineering initiatives.
Yu, Z., & Gong, Y. (2024). ChatGPT, AI-generated content, and engineering management. Frontiers of Engineering Management, 11(1), 159–166. https://doi.org/10.1007/s42524-023-0289-6
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