人工智能在今天的制造業(yè)中仍處于初級(jí)階段，但人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等新數(shù)字技術(shù)為制造商提供了巨大的潛力，它可能在未來兩年內(nèi)成為主流。

通過人工智能和高級(jí)分析可以從物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)中識(shí)別趨勢(shì)，進(jìn)一步打破運(yùn)營(yíng)技術(shù)和信息技術(shù)之間的障礙，通過重組供應(yīng)鏈來提高效率，解決技能短缺問題，并創(chuàng)建全新的收入流和業(yè)務(wù)模式。

盡管人工智能有許多好處，目前只有不到十分之一的制造商在使用人工智能，而有50％的制造商希望在兩年內(nèi)部署。那么，制造商早期可以從AI方法中獲得什么？

更好地理解數(shù)據(jù)

在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的支持下，制造業(yè)將獲取大量的數(shù)據(jù)。。據(jù)估計(jì)，到2025年將有超過750億臺(tái)連接設(shè)備投入運(yùn)營(yíng)，其中大部分將在制造業(yè)。而在最近的麥肯錫調(diào)查中，60％的高管確認(rèn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)產(chǎn)生了重要的見解，但54％的人承認(rèn)他們使用的物聯(lián)網(wǎng)信息不到10％。

制造商從設(shè)備中收集、處理和使用大量可用數(shù)據(jù)，以獲得市場(chǎng)份額和更大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，未來的關(guān)鍵將從大數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)向人工智能輔助分析。作為此變更的一部分，組織需要將重點(diǎn)放在企業(yè)信息管理上，以確保在需要時(shí)正確捕獲、管理和提供信息。

一旦制造商擁有信息管理系統(tǒng)，AI就會(huì)發(fā)揮作用。結(jié)合高級(jí)分析，AI可以匯集來自各種數(shù)據(jù)源的信息，識(shí)別趨勢(shì)并為將來的行動(dòng)提供建議，從變更到業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化，再到支持員工的日常決策。

消除停機(jī)時(shí)間

過去更傳統(tǒng)的線性供應(yīng)鏈正在被合作伙伴、供應(yīng)商和客戶的綜合數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)所取代，實(shí)施數(shù)字化供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)為制造商提供了更靈活的庫(kù)存管理方法。通過這種新的供應(yīng)鏈，連接的物聯(lián)網(wǎng)傳感器可以自動(dòng)重新訂購(gòu)或補(bǔ)充庫(kù)存，從而消除由于缺少組件而導(dǎo)致的制造過程延遲。

同樣，預(yù)測(cè)性維護(hù)可以實(shí)現(xiàn)24小時(shí)正常運(yùn)行，同時(shí)降低機(jī)器或資產(chǎn)失效時(shí)產(chǎn)生的成本。通過數(shù)據(jù)使用和AI分析，制造商可以主動(dòng)維護(hù)機(jī)器，而不會(huì)出現(xiàn)意外停機(jī)。這也是工業(yè)4.0模式或智能制造數(shù)據(jù)分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型連接價(jià)值鏈。

此外，人工智能還可以縮小技術(shù)的差距，機(jī)器人越來越多地執(zhí)行重復(fù)的低價(jià)值任務(wù)，而工可以專注于需要特定人類技能的工作，最終獲得更高的勞動(dòng)報(bào)酬。還有，制造商正在從制造產(chǎn)品、銷售和服務(wù)產(chǎn)品轉(zhuǎn)向產(chǎn)品即服務(wù)的模式，未來制造業(yè)將以客戶為中心。

目前，像寶馬和福特這樣的汽車行業(yè)的制造商已經(jīng)開始使用人工智能，但其他制造商采取了更加謹(jǐn)慎的態(tài)度。與大多數(shù)技術(shù)一樣，一些公司更愿意成為快速追隨者，而不是早期采用者，選擇在實(shí)施解決方案之前要看到成功的AI用例。

這種謹(jǐn)慎是可以理解的，實(shí)施人工智能并不是一個(gè)簡(jiǎn)單的過程，必須建立堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。如果沒有數(shù)字化并且關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量，那么將AI正確應(yīng)用于流程幾乎是不可能的。一個(gè)后期采用者應(yīng)該有必要的準(zhǔn)備，早期采用者將占據(jù)相當(dāng)大的市場(chǎng)份額，他們將能夠以更低的成本運(yùn)營(yíng)并獲得更好的性能。