人工智能时代的制造业：进展与期望

发布者：发布时间：2023-12-11 08:20:59

　一个由人工智能驱动的制造业新时代

　　尽管在供应链端充满挑战，但制造商们依然阔步向工业4.0迈进。大多数制造商们都明白，人工智能(AI)和高级分析可以助力做出更好的决策，进而 带来商业效益。然而，许多制造商们仍然在苦苦学习如何创建成功的数据管理结构。本项研究向您揭示，行业领导者是如何取得比其他公司更大进步 的。简而言之，就是因为他们了解、投资并充分利用了人力、流程和技术的方方面面，而从大体来说，则是因为他们都完成了从数据到信息到洞察到 决策再到可盈利且及时行动的这一重要过程，从而实现了整体闭环。

　　工业4.0愿景

　　未来的制造业将广泛采用更加灵敏的人工智能和智能自动化技术， 使得制造过程变得更加迅速便捷。这就是工业4.0的愿景，它还 包含其它广泛的含义，涉及了企业和供应链的方方面面，虽然在 制造领域往往面临着严峻的挑战，但同时也面对着巨大的机遇!

　　三年来的进展

　　当制造商开始实施工业4.0计划时，他们大都知道这将是一场历 时多年的修炼。我们能看到，大多数企业的变革过程都很顺利，行业发展显著。 许多受访企业在工业4.0方面取得了巨大进展，并已从中获益。

　　为什么要进行制造数据管理?

　　智能投资:企业发现，要在工业4.0方面取得进展并获得优势，就必须掌握 制造数据管理。从数据到信息、智能和可操作洞察，其中涉及 数据管理的方方面面。理想情况下，这是一种支持生产运营和 业务的一体化方法。

　　广泛的商业优势:我们想了解企业从更好、更统一的制造数据管理中获得或期望 获得哪些优势。问题是： “您认为或期望从更好、更统一的 工厂数据管理中获得哪些优势,这种工厂数据管理在上下文数据 情景中提供OT和IT数据，可供即时分析和采取行动模式有哪些 优势，或期望从中获得哪些优势?受访者可选择所有适用选项。 受访者的选项较为分散，只有两个选项被超过半数的受访者 选中：提高产品质量和更快、更可靠地应对异常情况。

　　人工智能和分析的基础:任何尝试过人工智能或高级分析项目的人都知道，完善的数据 管理是前提条件。制造数据管理的任何方面出现问题，都会影 响分析结果和人工智能的工作质量。分析结果可用于深入了解 所列的任何改进领域。

　　为什么要转向人工智能?

　　众多应用 这是人工智能的时代。正如人类智能可以解决许多问 题一样，人工智能也可以。我们问：”贵企业预计在 工厂中使用人工智能(AI)、机器学习(ML)、预 测性分析或规范性分析等高级分析技术，能带来哪些 优势?(列出所有流程、领域或学科)。如词云所示， 大家提及的内容很多。

　　核心词汇 受访者认为最主要的优势围绕生产展开：质量、生产 力、效率、产量、维护、安全、成本和控制。他们还 提到了防错、速度和效率。此外，他们还提到了管理、 培训、供应链、收入、工程变革、营销、欺诈检测和 客户服务等整个业务领域的优势。