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人工智能时代的制造业：进展与期望

金融科技教育网

2023-12-11

今天分享的是人工智能AI行业研究报告：《人工智能时代的制造业：进展与期望》 。

研究报告内容摘要如下

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。

报告原文内容节选如下：

本报告共计：28页。受篇幅限制,仅列举部分内容。

来源：智能制造公众号，文字记者：Tech_Clarity
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