阅读 | 订阅
阅读 | 订阅
轨道交通新闻

AI将成为制造业提高生产率的下一突破口

星之球科技 来源:荣格工业资源网2018-07-01 我要评论(0 )   

人工智能(AI)有可能增强和扩展人类的能力,并帮助企业实现更多、更快、更高效。  虽然绝不是一个全新的概念,但近年的几项发

人工智能(AI)有可能增强和扩展人类的能力,并帮助企业实现更多、更快、更高效。
  
虽然绝不是一个全新的概念,但近年的几项发展使AI能够跨入主流:即云计算、大数据和改进的机器学习算法。
  
人工智能驱动的分析和实时洞察力已经开始帮助企业增加收入和市场份额的速度比医疗、金融、公共事业和电子商务等行业的同行更快。
  
制造商网站(themanufacture.com)的2018年度制造业报告发现,92%的先进制造业高管认为"智能工厂"数字技术(包括人工智能)将使他们提高生产力水平并使员工更聪明地工作。
  
也许对未来有积极的展望,但不确定性依然存在。波士顿咨询公司最近的一项调查发现,公司的“抱负与执行”之间存在巨大差距,只有五分之一的公司将AI纳入其一个或多个流程。
  
同样,全球研究公司Forrester说,58%的商业和技术专业人员正在研究AI系统,但只有12%正在积极使用它们。
  
因此,为了了解更多关于人工智能对制造企业的机会,制造商网站与微软的高级解决方案专家Jamie Hall进行了交谈。
 
 
 
人工智能驱动的分析和实时洞察力已经开始帮助企业增加收入和市场份额 - 图片由微软提供。
  
AI将会改变制造业,有多少和有多快?
  
JamieHall:世界各地的制造商正在快速投资物联网(IoT),以创造新的产品和服务,同时降低长期的生产成本。
  
这种转变正在改变着公司考虑如何吸引客户,赋予员工权力并优化运营的方式。
  
但是,交付物联网只是实现卓越制造的一部分。对于企业要充分发挥物联网的潜力,他们需要将从连接设备收集的数据与快速推进的人工智能相结合,以实现“智能机器”。
  
这些将反过来模拟智能行为,很少或不需要人为干预。
  
主要的是,智能机器中的AI目前管理着更传统的重复性任务;然而,这是非常迅速的推进。我期望,人工智能适应不断变化的任务的能力将迅速进入主流。
  
这将是从辅助智能摇摆到完全自主智能的典型转变,机器能够学习到足够的信息来提供人类可以信任的建议。
  
除了车间的智能机器之外,在未来五年内,人工智能和大数据的使用将非常庞大,可靠的算法可用于从天然气预测、原材料运输到预测性维护所产生的所有操作区域产品。
  
您如何看待这种中断会影响业务运营和战略?
  
将AI应用于制造需要一些关键的基础技术。一个智能工厂需要联网,从生产线、设计和工程团队以及质量控制中获取数据,形成一个集成的智能操作。
  
如果制造商没有合适的智能机器和正确的数据收集点,那么只有很少或根本没有洞察力的数据,而洞察力是创造世界级优化操作的原因。
  
实业公司需要成为数字化公司才能生存下去,因为资产和客户越来越以业务为中心。
  
从采购产品到持续支持的线性旅程的日子已经过去。通过全面了解客户并能够将产品置于业务中心并密切理解产品的使用方式,可以从新产品开发到改进的市场模型带来巨大收益。
  
当然,这些中的每一个都将为AI、机器学习和认知服务增加数据收集点,以推动运营并最终提升客户体验。
  
AI为制造企业能提供的主要益处是什么?
  
有了正确的基础,制造商将会看到AI会在生产过程的每个阶段实时做出更多明智的决定。
  
在生产中,我们将看到传感器发现生产线上的缺陷。然后将数据提供给云端进行验证,这将立即删除有缺陷的部分。
  
从线上订购替代品,同时实时计算即时计划。
  
通过实时解决问题,制造商可以在召回、维修和损失业务方面节省数百万英镑。
  
随着案例不断演变,人工智能将在公司的所有领域从防止欺诈到预测性订购和机会评估成为关键;所有这些都可以为客户带来时间、生产力和成本优势。
  
这些智能洞察中的每一个都会将信息转化为切实的结果。
  
未来的AI趋势和/或开发者应该注意什么?
  
随着人工智能在企业内变得更加主流,信任和可靠性将浮出水面,从而带来一定程度的智能,成为企业关键任务。
  
随着企业通过技术建立自己的技术基础,人工智能解决方案的进步——人工智能解决方案可以在从客户到供应商的供应链、数据共享和决策将立即在哪里进行各个层面发挥作用,而这原本需要团队几天和几周来重复。
  
随着更多新兴技术的涌现,包括区块链、增强现实和人工智能,这些趋势的不可避免的趋同将会迅速发生,制造商应该寻求拥抱和投资。
  
这些新的令人兴奋的技术可以帮助创新者获得最大收益。
  
制造业领导者需要考虑的关键因素是:
  
由于数据是人工智能、大数据和机器学习的核心组成部分,因此无论是否从拥有物联网的设备收集数据,都需要考虑更多关于谁拥有数据的想法。
  
这往往被忽视,但结果只能发生在很多情况下,因此对所有制造商来说都是最大的价值。我们现在做出的决定将对未来产生深远的影响。

转载请注明出处。

AI人工智能 
免责声明

① 凡本网未注明其他出处的作品,版权均属于激光制造网,未经本网授权不得转载、摘编或利用其它方式使用。获本网授权使用作品的,应在授权范围内使 用,并注明"来源:激光制造网”。违反上述声明者,本网将追究其相关责任。
② 凡本网注明其他来源的作品及图片,均转载自其它媒体,转载目的在于传递更多信息,并不代表本媒赞同其观点和对其真实性负责,版权归原作者所有,如有侵权请联系我们删除。
③ 任何单位或个人认为本网内容可能涉嫌侵犯其合法权益,请及时向本网提出书面权利通知,并提供身份证明、权属证明、具体链接(URL)及详细侵权情况证明。本网在收到上述法律文件后,将会依法尽快移除相关涉嫌侵权的内容。

网友点评
0相关评论
精彩导读