帮助制造企业拥抱AI的 6 种方法

全球制造业继续受到新冠疫情和其他破坏性事件的冲击。半导体等组件的供应链仍未恢复www.cechina.cn，乌克兰战争正在影响一系列其他价值链www.cechina.cn，尤其是能源价格，这对制造商产生了连锁反应。

　　这些额外的压力使制造商需要"超越提高生产力的传统手段，为企业、劳动力和环境发现下一波价值"。这是土耳其第四次工业革命中心与世界经济论坛全球技术治理网络合作于 2022 年12月发布的一份报告中的一项重要发现。

　　这份名为《释放制造业人工智能的价值》的报告发现："原则上，人工智能可以在全球经济中释放超过13万亿美元的价值，并使GDP每年增长2%。然而，企业很难利用人工智能应用程序所能创造的价值。"

　　这并不是因为制造商看不到人工智能的价值创造潜力。在对3000家公司的全球调查中，70%的公司了解人工智能如何产生商业价值，59%的受访者制定了人工智能战略，57%的受访者表示他们的组织已经在试点人工智能。尽管有这些发现，但只有十分之一的人表示人工智能正在产生显着的经济利益。

　　制造企业采用 AI 的六大障碍

　　该报告的作者借鉴了行业领导者以及技术和学术专家的见解，确定了制造业采用和扩展人工智能的主要障碍。他们还制定了逐步的流程来克服这些障碍。

　　该报告指出了制造商面临的六大挑战，这些挑战阻碍了人工智能的部署和扩展能力。下面我们将详细介绍报告中发现的问题和提供的解决方案。

　　1. 人工智能能力与运营需求不匹配

　　解决方案：企业应采用面向问题的方法构建强大的业务案例。其目的是定义业务需求，并计算AI可以为解决方案带来的价值。

　　2. 缺乏战略方针和领导沟通

　　企业未能制定和实施全公司的人工智能战略和沟通计划。这使得该项目缺乏合适的领导者来支持对人工智能的投资并建立最终用户的支持。

　　解决方案：采用战略方法并主动沟通，以展示AI及其带来的新流程的好处。这将增加员工在日常生活中接受它的意愿。

　　3. 在人工智能和运营的交叉点上技能不足

　　人工智能项目的领导权通常交给对对人工智能了解有限的外部顾问或传统IT专家。

　　解决方案：人工智能应用程序必须由跨职能团队开发和实施，这些团队在 IT、运营、数据和 AI 技术的融合方面具有不同的知识。

　　4. 数据可用性和数据治理结构的缺失

　　制造企业通常依赖于有限的数据集和孤立或零散的数据。这可能会严重限制来自人工智能见解的准确性和价值。

　　解决方案：创建可应用于整个组织的单一信息源。采取一种跨越传统公司边界的数据共享意愿，以支持人工智能在更广泛的制造业领域的应用。

　　5. 制造业缺乏可解释的人工智能模型

　　人们对人工智能模型有很多误解，并认为它们过于复杂。制造商需要新的人工智能平台，通过透明度建立信任，并提供有意义、可解释和准确的预测。

　　解决方案：确保以制造商能够理解并发现相关性的格式提供来自人工智能的见解。这将加速人工智能在该领域的采用。

　　6.遍布制造业领域的大量定制工作

　　制造业中的人工智能没有一个放之四海而皆准的应用。工厂是复杂的生态系统，具有与行业部门和产品产出相关的特定工程和技术。部署现成的人工智能模型是不太可能的。

　　解决方案：进一步开发 AI 模型的设计、训练和测试，以便轻松进行手动定制。

　　在制造业成功实施 AI 的五个步骤

　　在确定了采用人工智能的主要障碍后，该报告提出了一种战略性的、循序渐进的方法，以成功实施人工智能。

　　随后是可行性阶段，包括数据测试、技术侦察以确定最佳人工智能解决方案和能力分析，以确定劳动力中的相关技能组合和技能提升领域。

　　最后，实施阶段定义了部署路线图，通过测试AI模型的验证和协作，以确保满足最终用户的需求，以消除对AI技术影响的担忧。

　　研究表明，人工智能在改变制造业并增加指数级价值方面具有巨大潜力。该报告的结论是："通过整体方法，人工智能可以解决制造业中一些最持久的问题，并利用新的机会，使公司能够提高运营绩效，推动可持续发展议程并赋予劳动力权力。"

图说工控