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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％。 據羿戓制造所了解，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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