人工智能在今天的制造業(yè)中仍處于初級階段，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分析可以從物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)中識別趨勢，進一步打破運營技術(shù)和信息技術(shù)之間的障礙，通過重組供應鏈來提高效率，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，到2025年將有超過750億臺連接設(shè)備投入運營，其中大部分將在制造業(yè)。而在最近的麥肯錫調(diào)查中，60％的高管確認物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)產(chǎn)生了重要的見解，但54％的人承認他們使用的物聯(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)，以獲得市場份額和更大的競爭優(yōu)勢，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，組織需要將重點放在企業(yè)信息管理上，以確保在需要時正確捕獲、管理和提供信息。

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

消除停機時間

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

同樣，預測性維護可以實現(xiàn)24小時正常運行，同時降低機器或資產(chǎn)失效時產(chǎn)生的成本。通過數(shù)據(jù)使用和AI分析，制造商可以主動維護機器，而不會出現(xiàn)意外停機。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)型連接價值鏈。

此外，人工智能還可以縮小技術(shù)的差距，機器人越來越多地執(zhí)行重復的低價值任務(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報酬。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，選擇在實施解決方案之前要看到成功的AI用例。

這種謹慎是可以理解的，實施人工智能并不是一個簡單的過程，必須建立堅實的基礎(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正確應用于流程幾乎是不可能的。一個后期采用者應該有必要的準備，早期采用者將占據(jù)相當大的市場份額，他們將能夠以更低的成本運營并獲得更好的性能。