人工智能將成為制造業主流技術
人工智能在今天的制造業中仍處于初級階段,但人工智能和物聯網等新數字技術為制造商提供了巨大的潛力,它可能在未來兩年內成為主流。
通過人工智能和高級分析可以從物聯網產生的大量數據中識別趨勢,進一步打破運營技術和信息技術之間的障礙,通過重組供應鏈來提高效率,解決技能短缺問題,并創建全新的收入流和業務模式。
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?
更好地理解數據
在物聯網技術的支持下,制造業將獲取大量的數據。。據估計,到2025年將有超過750億臺連接設備投入運營,其中大部分將在制造業。而在最近的麥肯錫調查中,60%的高管確認物聯網數據產生了重要的見解,但54%的人承認他們使用的物聯網信息不到10%。
制造商從設備中收集、處理和使用大量可用數據,以獲得市場份額和更大的競爭優勢,未來的關鍵將從大數據分析轉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,AI就會發揮作用。結合高級分析,AI可以匯集來自各種數據源的信息,識別趨勢并為將來的行動提供建議,從變更到業務流程自動化,再到支持員工的日常決策。
消除停機時間
過去更傳統的線性供應鏈正在被合作伙伴、供應商和客戶的綜合數字生態系統所取代,實施數字化供應網絡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,連接的物聯網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24小時正常運行,同時降低機器或資產失效時產生的成本。通過數據使用和AI分析,制造商可以主動維護機器,而不會出現意外停機。這也是工業4.0模式或智能制造數據分析數字化轉型連接價值鏈。
此外,人工智能還可以縮小技術的差距,機器人越來越多地執行重復的低價值任務,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品、銷售和服務產品轉向產品即服務的模式,未來制造業將以客戶為中心。
目前,像寶馬和福特這樣的汽車行業的制造商已經開始使用人工智能,但其他制造商采取了更加謹慎的態度。與大多數技術一樣,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。如果沒有數字化并且關注數據質量,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。
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