AI 如何改变制造业的游戏规则

快速阅读: 据《福布斯》称，在向工业4.0转型过程中，制造商已大量投资于数据清理和整合，这使得他们在扩展人工智能方面具备明显优势。尽管如此，只有16%的工业制造企业集成了人工智能，低于整体行业的25%。制造商面临的主要挑战包括碎片化数据、遗留系统和员工怀疑，但他们已经学会了如何处理这些问题。通过注重数据质量和整合现有系统，工业制造为其他行业提供了宝贵的借鉴。

在向工业4.0转型的过程中，制造商们大量投资于清理、标准化和整合来自物联网传感器和生产线的数据流。现在，这些基础工作开始显现成效，使他们在扩展人工智能方面具有明显优势。盖蒂工业制造不仅仅是找出如何扩展人工智能的问题——它已经有了一个严重的先发优势。这是已经经历过数字化转型的行业，工业4.0，连接设备、整合物联网，并将数据转化为可操作的洞察。他们花了多年时间应对数字化的混乱现实，现在正将这些经验应用于制造业的人工智能。但一项新的SAP行业报告研究显示，尽管制造商在数据、整合和扩展方面的宝贵经验可以帮助其他行业避免常见陷阱并加速自身的人工智能转型，但迄今为止，只有16%的工业制造企业集成了人工智能，而所有行业的这一比例为25%。福布斯谷歌、SAP、通用磨坊和沃尔玛如何创造供应链和谐 瓦莱丽·布拉特 这是一个引人入胜的发现。这是否表明缺乏紧迫感？如果是这样，为什么？工业制造领域采用人工智能的障碍比大多数行业要低，但也许更多的是因为变革疲劳导致他们小心翼翼。而这正是他们的旅程能提供如此有价值的蓝图的原因。制造业中的人工智能：熟悉挑战的新赌注 对工业制造商来说，人工智能感觉像是似曾相识。扩展人工智能带来了许多与工业4.0革命期间相同的障碍：碎片化数据、遗留系统和员工怀疑。然而，由于他们之前已经解决了这些挑战，因此知道应该集中精力在哪里。制造业中的人工智能：熟悉挑战的新赌注 以数据为例。人工智能的效果仅取决于其输入的数据质量，制造商了解到混乱且不一致的输入会导致不良结果。在向工业4.0转型过程中，他们大量投资于清理、标准化和整合来自物联网传感器和生产线的数据流。这些基础工作现在开始见效，使他们在扩展人工智能方面具有明显优势。福布斯关于人工智能采纳的真与假：五种认知 SAP嘉宾 对于刚刚起步的行业来说，这个教训至关重要：在扩展之前，你必须清理门户。然后是系统问题。工业制造对关键任务遗留基础设施的依赖意味着替换旧系统并不总是可行的选择。相反，他们成为了在旧技术和新技术之间搭建桥梁的专家。这种方法虽然不够炫目，但确实有效——它也提醒其他行业，集成通常比从头开始更实用（并且风险更低）。人工智能如何改变制造业的游戏规则 如果工业4.0是关于连接点，那么人工智能就是关于预测下一步。通过人工智能，制造业已经在其运营中看到了颠覆性的成果。人工智能不仅使流程更快，还使它们变得更聪明：预测性维护：分析传感器数据来预测设备故障，防止昂贵的停机时间。质量保证：使用人工智能视觉系统实时捕捉生产线上缺陷。能源管理：通过预测需求来优化能源使用，从而提高可持续性和成本效率。这些应用不仅解决了运营难题，还带来了切实的价值。虽然它们根植于制造业，但背后的逻辑是普遍适用的。每个行业都有可能受益于更智能、数据驱动的解决方案的瓶颈。给其他行业的三个启示 制造商在人工智能方面面临的挑战是其他人正在努力解决的问题。数据孤岛、脱节的系统和员工准备度是全面的障碍。但工业制造的经验为应对这些障碍提供了一个剧本：数据质量不能被忽视。制造商知道“垃圾进，垃圾出”的道理，他们已经投资于清理数据流以扩展人工智能。优先考虑整合而非破坏。这确保了新技术补充现有系统而不是完全取代它们。从小处着手。专注于如物流优化或库存管理等具体应用的人工智能可以创建势头并在整个组织内建立信任。前方的道路：人工智能的演变 工业制造的人工智能之旅突显了三个采纳步骤，每个步骤都建立在前一个之上：前方的道路：人工智能的演变 自动化：第一步，简化重复性任务以提高效率。流程转型：人工智能开始重新思考运营方式，使其更智能、更具适应性。自主性：最终目标，人工智能系统能够独立管理流程，无需人工干预即可应对实时变化。大多数行业目前正处于自动化和转型之间。但正如制造业所见，自主性似乎不再是遥不可及的目标——对于愿意投资于扩展人工智能的企业来说，这是自然的发展进程。更大的图景 归根结底，人工智能不仅仅是一个工具——它是战略上的转变。制造业通过工业4.0的旅程表明，转型不是一个项目，而是一种心态。扩展人工智能需要耐心、坚持和愿意迭代。但回报——更高的效率、更明智的决策和增强的客户价值——值得努力。制造商学到的教训很明确：专注于基础，拥抱整合，并追求持续改进。你可以查看更多的制造业研究、统计数据和痛点解决方案此处。

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